Méthodes de classification et segmentation régularisées avec contraintes anatomiques

Anatomie de l’œil

   L’œil, appelé aussi globe oculaire, est la partie fondamentale de l’appareil de vision (figure 1.1). Il est composé de deux segments de sphère emboités (la cornée et la sclère). Son diamètre antéro-postérieur mesure environ 25 mm, ses diamètres transversal et vertical mesurent environ 23 mm. Son poids est de 7 à 8 g et sa consistance est ferme. Sa paroi est constituée [Saraux et al., 1982] :
– de trois membranes concentriques : la sclère, la choroïde et la rétine ;
– de milieux transparents disposés d’avant en arrière comme indiqué ci dessous : l’humeur aqueuse : un liquide transparent et homogène, incolore et limpide comme l’eau. L’humeur aqueuse est divisée en deux chambres par l’iris (muscle circulaire qui constitue le diaphragme de l’œil), le cristallin : une lentille biconvexe transparente et élastique, dont la courbure varie au cours de l’accommodation, et qui joue un rôle très important dans la focalisation des rayons sur la rétine. Cette focalisation se fait dans la région de la macula dont la partie centrale, appelée fovéa, a le plus grand pouvoir de résolution, le corps vitré ou l’humeur vitrée : un liquide visqueux transparent. La rétine présente deux zones d’aspect particulier :
– la papille, une tache circulaire de 1, 5 mm de diamètre située à 3 mm en dedans et à 1 mm au-dessous du pôle postérieur de l’œil : elle correspond au point de convergence des fibres optiques de la rétine qui se rassemblent pour constituer le nerf optique,
– la tache jaune ou macula, une dépression de 3 mm de largeur sur 1, 5 mm de hauteur, située au pôle postérieur du globe oculaire, responsable de 9/10e de la vision. Elle est centrée sur la fovéa et est entièrement composée de cônes serrés. L’acuité visuelle est maximale dans cette région. Lorsque la lumière entre dans l’œil, elle traverse successivement la cornée, l’humeur aqueuse, le cristallin et l’humeur vitrée pour arriver à la rétine (figure 1.1). La quantité de lumière entrante est contrôlée par l’ouverture de la pupille qui dépend de la contraction (myosis) ou du relâchement (mydriase) de l’iris. Celui-ci joue le rôle de diaphragme vertical circulaire.

La tomographie de cohérence optique : OCT

   L’anatomie de la rétine est bien connue grâce à des méthodes et des techniques d’imagerie comme la microscopie. Cette modalité d’imagerie (in vitro) présente un défaut majeur : les informations ne peuvent être obtenues qu’après le prélèvement du tissu d’où la difficulté des études chez l’homme. Une technique d’imagerie in vivo est absolument nécessaire pour suivre l’évolution des maladies rétiniennes. L’angiographie à la fluorescéine, apparue dans les années 1960, a été la première technique utilisée. Elle est devenue d’un intérêt majeur pour le diagnostic dès l’apparition du laser à argon dans les années 1970 [Lafaille,2005]. Ensuite, en 1990, une nouvelle technologie d’imagerie des tissus biologiques a été inventée par des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology : la tomographie de cohérence optique OCT (Optical Coherence Tomography) [Huang et al., 1991]. Cette technique a permis de résoudre les limites de l’ancienne méthode qui ne permettait de voir que les vaisseaux dans lesquels circule la fluorescéine ou les espaces rétiniens ou sous-rétiniens anormaux dans lesquels elle s’accumule. L’OCT montre le tissu rétinien en détail et, de nos jours, cette technique est devenue indispensable dans la plupart des examens ophtalmologiques. En 1997, Liang et al. [Liang et al., 1997] ont eu l’idée d’utiliser l’optique adaptative (OA), initialement développée pour l’astronomie, comme outil ophtalmologique. Ils sont les premiers à avoir publié des images de rétine in vivo après correction adaptative. La technique d’optique adaptative, qui n’est pas encore utilisée en pratique courante, permet d’améliorer le signal reçu grâce à des miroirs déformables. L’OA permet d’imager la rétine en face. Elle fournit donc des données complémentaires à l’OCT qui montre des coupes transversales. A partir des images d’OA, on pourra visualiser la mosaïque des photorécepteurs ou d’autres structures microscopiques. L’OCT est l’analogue optique de l’imagerie ultrasonore (échographie) qui repose sur l’utilisation d’ondes ultrasonores. La tomographie de cohérence optique est fondée sur l’utilisation d’ondes lumineuses qui peuvent traverser un tissu biologique et ressortir en portant des informations sur les microstructures traversées. Les mesures (en OCT) sont déduites par corrélation entre l’onde de référence et l’onde retournée du milieu étudié. La plupart des systèmes d’OCT reposent sur le principe de l’interféromètre de Michelson afin de créer des franges d’interférence à partir desquelles sont déduites les informations nécessaires à la formation des images [Fercher et al., 2003]. L’OCT, qui est une technique d’imagerie non-invasive, possède de nombreux avantages par rapport aux autres techniques d’imagerie, ce qui explique son succès dans le domaine de l’ophtalmologie [Swanson et al., 1993]. En termes de profondeur de pénétration et de résolution spatiale, elle est meilleure que les techniques non optiques (échographie, rayon X, IRM) qui possèdent de faibles résolutions spatiales. Bien que la microscopie confocale possède une résolution plus élevée, elle est moins pénétrante que l’OCT. De plus, l’OCT est la seule de ces quatre techniques qui donne une image de la rétine en coupe (figures 1.5 et 1.6).

Les différentes méthodes de balayage

   En ce qui concerne le balayage monodimensionnel en OCT, on pourra distinguer deux types : A-scan et T-scan. Le premier, A-scan, est obtenu par balayage selon la direction de l’axe x (en profondeur) pour une position transversale (y, z) fixe. Ce balayage représente le profil de la réflectivité de l’échantillon en un point donné. Le deuxième mode, T-scan, est obtenu par le balayage selon une direction transversale y ou z pour une position (x, z) ou (x, y) fixe. Ce mode décrit le profil de la réflectivité de l’échantillon en suivant une des directions. L’obtention des images 2D-OCT est obtenue grâce à deux modes : B-scan et Cscan (figure 1.9). Le premier, B-scan (figure 1.10 (b)), est obtenu par la reconstitution du profil de la réflectivité dans les plans x−y ou x−z pour une position z ou y respectivement fixe. Le deuxième mode, C-scan (figure 1.10 (a)), est obtenu par la reconstitution 2D d’une coupe transversale dans le plan y − z à partir des balayages dans les deux directions (axes y et z) pour une position y donnée.

Etat de l’art sur la segmentation d’images OCT de la rétine

   Compte tenu de la difficulté et de la nature fastidieuse de la segmentation manuelle (effectuée par les médecins), un certain nombre d’approches automatisées ont été proposées afin de segmenter les différentes couches rétiniennes. On distingue deux catégories d’applications. Dans la première, les auteurs essaient de déterminer certaines mesures comme l’épaisseur rétinienne totale (l’épaisseur maximale entre l’ILM et l’interface RPE+ChCap/Choroïde) ou l’épaisseur de la zone RNFL. Ces mesures permettent de diagnostiquer plusieurs pathologies. Dans la seconde, les auteurs essaient de segmenter les couches rétiniennes afin de mieux comprendre l’anatomie de la région maculaire. Il est important de mentionner que toutes les approches existantes de segmentation des images OCT ont été développées essentiellement pour surmonter les limites des logiciels commerciaux. La plupart des méthodes de segmentation fournissent des informations quantitatives supplémentaires concernant la structure de la rétine. Bien qu’il y ait des différences entre les méthodes existantes, la plupart d’entre elles reposent sur trois étapes principales : pré-traitements, détection des interfaces et posttraitements.

Table des matières

Introduction
1 Imagerie de l’œil par tomographie de cohérence optique 
1.1 L’œil
1.1.1 Anatomie de l’œil
1.1.2 Fonctionnement de la macula
1.2 La tomographie de cohérence optique : OCT 
1.2.1 TD-OCT : Tomographie de cohérence optique temporelle
1.2.1.1 Principe physique
1.2.1.2 Les différentes méthodes de balayage
1.2.1.3 Source de lumière
1.2.2 FD-OCT : Tomographie en Cohérence Optique dans le domaine de Fourier
1.2.2.1 Principe physique
1.2.2.2 Avantages de la FD-OCT
1.2.3 Bruit de speckle
1.2.3.1 Nature du bruit
1.2.3.2 Suppression du bruit
1.2.4 Domaines d’utilisation de l’OCT
1.2.4.1 Tomographie de cohérence optique en ophtalmologie
1.2.4.2 Tomographie de cohérence optique dans les autres domaines médicaux
1.2.4.3 Applications dans le domaine non médical
1.2.5 Limites de l’OCT
1.3 Images OCT 
1.4 Etat de l’art sur la segmentation d’images OCT de la rétine 
1.4.1 Pré-traitements
1.4.1.1 Atténuation du bruit
1.4.1.2 Alignement des A-scans et recalage d’images
1.4.1.3 Rehaussement des images
1.4.2 Segmentation des couches rétiniennes et des interfaces
1.4.2.1 Analyse locale
1.4.2.1.a Seuillage
1.4.2.1.b Détection de contours
1.4.2.2 Analyse globale
1.4.2.2.a Modèles déformables
1.4.2.2.b Méthodes par coupure de graphes
1.4.2.2.c Approches statistiques
1.4.3 Post-traitements
1.4.4 Résultats
1.5 Conclusion 
2 Méthodes de classification et segmentation régularisées avec contraintes anatomiques 
2.1 Classification par k-moyennes et régularisation avec les champs de Markov
2.1.1 Classification par k-moyennes
2.1.2 Régularisation avec les champs de Markov
2.1.2.1 Choix des paramètres
2.1.2.1.a Les paramètres de la distribution gaussienne
2.1.2.1.b Le modèle de Potts
2.1.2.1.c La température initiale
2.1.2.1.d Les conditions d’arrêt
2.2 Les contours actifs
2.2.1 Energies
2.2.1.1 Energie interne
2.2.1.2 Energie image
2.2.1.3 Energie externe
2.2.2 Résolution et mise en œuvre
2.2.2.1 Contour actif classique
2.2.2.2 GVF
2.2.3 Discussion sur les paramètres des contours actifs
2.3 Le filtre de Kalman 
2.3.1 Principe
2.3.2 Application pour la détection des interfaces parallèles
2.3.2.1 Initialisation du filtre de Kalman
2.3.2.2 Evolution du filtre de Kalman
2.4 Contours Actifs Parallèles
2.4.1 Etat de l’art
2.4.2 Contours Actifs Parallèles
2.4.3 Mise en œuvre
2.4.4 Discussion sur les paramètres des contours actifs parallèles
2.5 Conclusion
3 Segmentation des couches rétiniennes chez des sujets sains 
3.1 Pré-traitements 
3.1.1 Définition de la zone d’intérêt
3.1.2 Filtrage
3.2 Détection de la couche hyper-réflective (HRC)
3.3 Détection de la membrane limitante interne (ILM)
3.4 Détection des segments internes (IS) et externes (OS) des photorécepteurs 
3.5 Segmentation des couches internes 
3.5.1 Détection de la couche des fibres optiques (RNFL)
3.5.2 Détection de la couche nucléaire externe (ONL)
3.5.3 Détection de la couche nucléaire interne (INL)
3.6 Expérimentations et résultats 
3.6.1 Base de données
3.6.2 Protocole d’évaluation
3.6.3 Evaluation des segmentations
3.6.3.1 Evaluation des interfaces segmentées
3.6.3.2 Evaluation des régions segmentées
3.6.4 Validation des mesures d’épaisseurs rétiniennes
3.7 Conclusion 
4 Segmentation des couches rétiniennes chez des sujets pathologiques
4.1 Détection de la zone hyper-réflective (HRC) 
4.2 Détection de la membrane limitante interne (ILM)
4.3 Détection des photorécepteurs (IS+OS)
4.4 Détection de la couche des fibres optiques (RNFL)
4.5 Détection de la couche nucléaire externe (ONL)
4.6 Détection de la couche nucléaire interne (INL)
4.7 Expérimentations et résultats 
4.7.1 Evaluation des segmentations
4.7.1.1 Evaluation des interfaces segmentées
4.7.1.2 Evaluation des régions segmentées
4.7.1.3 Discussion des résultats de la segmentation
4.8 Vers une méthode générique
4.9 Conclusion
5 Conclusion 
5.1 Contributions 
5.2 Perspectives
5.2.1 Segmentation des volumes 3D-OCT
5.2.2 Etude des images inclinées
5.2.3 Combiner des données OCT aux autres modalités
5.3 Publications 
Bibliographie

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