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Reconnaissance de contours de vertèbres cervicales à partir de modèles de forme actifs
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Pouletaut, Philippe Marín, F. Tho, Marie-Christine Ho Ba |
| Copyright Year | 2009 |
| Abstract | We here propose an reproducible approach to analysis of radiographic sagittal image of cervical spine in order to better extract the contours of vertebrae. It is based on an active model of shape which is built from an image basis including five verterbrae. We study the robustness of our approach with respect to the initialization of the model and to the size of the image basis. The obtained results on a hundred images show a sufficiently precise recognition of the contours. The method after learning less needs manual intervention on image and allows to automate the analysis. 1 Contexte et objectifs L'étude porte sur la caractérisation géométrique de l’ostéoporose au niveau du rachis cervical chez l'adulte. L’ostéoporose se traduit par une perte osseuse fragilisant le squelette et augmentant le risque de fracture. Le site le plus fréquent de fracture est au niveau des vertèbres. En environnement clinique, les fractures vertébrales sont conventionnellement détectées par un radiologiste sur une radiographie latérale de la colonne. Deux méthodes sont utilisées pour détecter quantitativement les fractures : la première consiste en un examen visuel et en un classement en plusieurs degrés de la forme des vertèbres ; la seconde est basée sur le placement des 6 points par vertèbre et sur le calcul de différences de hauteurs antérieure et postérieure. Ces méthodes présentent trois limites principales : elles sont subjectives et très dépendantes de l’opérateur ; elles nécessitent beaucoup de temps pour les placements des points ; elles ne décrivent que grossièrement la forme des vertèbres et ne reflètent pas précisement les effets de l’ostéoporose. L'objectif de cette étude est d’extraire de manière semi-automatique et reproductible les contours des vertèbres en 2D sur des images radiographiques, et de proposer une alternative à l’approche de contour manuel du radiologiste. On s'intéresse ici en particulier à une méthode statistique basée sur l’apprentissage de contours sur une base d’images [12]. Cette méthode a prouvé son intérêt dans plusieurs applications en orthopédie : rachis [3], hanche [4], cartilage du genou [5], clavicule [6]. 2 Matériel et méthodes 2.1 Modèle statistique Le modèle statistique de forme contient deux composantes : le contour et l’apparence. Le contour est décrit par un modèle de distribution de points, obtenu par apprentissage sur une série d’images contourées manuellement. Le modèle x peut être généré par analyse en composantes principales des données d’apprentissage : il est l’addition d’un vecteur moyen x et d’une combinaison d’un vecteur de poids b avec une matrice P de modes : |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://documents.irevues.inist.fr/bitstream/handle/2042/28922/pouletaut_231.pdf;jsessionid=939D6C54C035A76B728F868CA5F1F367?sequence=1 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
