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Extraction automatique de repères vertébraux à partir d’échographies

Modèle de vertébres

Achetée sur Istock.com. Droits d’auteur.

RÉSUMÉ:

La norme clinique pour effectuer le suivi de la scoliose se base sur des radiographies. Malheureusement, l’exposition à répétition aux rayons X est nocive pour la santé du patient. L’échographie est une technique non irradiante d’imagerie médicale qui utilise des ondes ultrasonores (US) pour acquérir des images. Cependant, l’interprétation des échographies de vertèbre est difficile en raison de la qualité variable des images. En réponse à ce défi, nous présentons une méthode pour repérer automatiquement les vertèbres sur les échographies. La validation de cette approche reproductible indique qu’il serait possible à terme de remplacer une partie des examens radiographiques par l’échographie. Mots-clés : Imagerie ultrasonore, colonne vertébrale, vertèbres, scoliose, repères anatomiques, détection automatique.

Réduire l’irradiation découlant du suivi de la scoliose

La scoliose est une déformation 3D de la colonne vertébrale qui présente un risque d’aggravation au cours du temps. Le standard clinique pour suivre son évolution consiste à réaliser une radiographie biplan de la colonne vertébrale (Figure 1) afin d’estimer la position et l’orientation des vertèbres en 3D. Malheureusement, l’exposition à répétition aux rayons X est nocive pour la santé du patient [1].

Radiographie de la colonne vertébrale

Figure 1: Radiographie biplan (face + profil)

Une solution de rechange non irradiante aux radiographies est l’échographie main-libre [2]. Il s’agit d’une technique d’imagerie médicale qui combine une sonde US standard 2D avec un capteur de position pour acquérir des images en 3D [3]. Cependant, l’interprétation des échographies de vertèbre est difficile en raison de la variabilité importante du contraste lors des acquisitions. C’est pourquoi ces images sont généralement interprétées manuellement par le clinicien. La pertinence de l’interprétation est donc dépendante de son expertise et lui prend un temps précieux.

Nouvelle approche proposée : les repères de vertèbre

En réponse à ce problème, notre approche consiste à extraire de façon automatique des repères anatomiques sur les vertèbres. La vertèbre a la forme d’un W sur les échographies, laquelle est divisé en deux V par un axe de symétrie vertical (Figure 2). Le point de jonction entre les deux V correspond au processus épineux (PE), tandis que la partie la plus éloignée de l’axe de symétrie de chaque V correspond respectivement aux lames gauche (LG) et droite (LD) de la vertèbre. Notez que la forme en W n’est pas entièrement visible et que le contraste ne permet pas de localiser facilement sa position avec précision.

Repères anatomiques d’une vertèbre

Figure 2: La forme en W de la vertèbre (en bleu) avec trois repères anatomiques (PE : processus épineux, LG : lame gauche et LD : lame droite) en jaune.

Notre méthode se base sur ces informations afin d’extraire de façon reproductible un repère pour chaque zone anatomique : PE, LG et LD (Figure 3). Pour ce faire, les sommes respectives des intensités des pixels selon les lignes (à droite) et les colonnes (en haut) sont calculées (en bleu) puis normalisées (en vert). Les repères anatomiques sont finalement identifiés en se basant sur les passages par zéro (en rouge).

Méthode proposé pour localiser les vertèbres

Figure 3: Représentation schématique de l’échographie de vertèbre avec les sommes des intensités des pixels selon les lignes (à droite) et les colonnes (en haut) avant (en bleu) et après (en vert) normalisation.

Validation de la méthode proposée

Notre méthode a été validée par deux expériences. En premier lieu, les vertèbres d’un cadavre de porc ont été acquises en 3D par échographie main-libre selon un repère défini par des marqueurs fixés sur l’une des vertèbres. Le volume 3D correspondant a été reconstruit par tomodensitogramme (CT Scan) comme référence. Cependant, les coordonnées de ce volume sont exprimées selon un repère qui est propre au scanneur CT. Une transformation géométrique est alors appliquée à ces dernières afin de les exprimer selon le même repère que les échographies. La section CT correspondant à chaque échographie est ainsi obtenue.

En second lieu, les vertèbres de plusieurs sujets sains ont été acquises par échographie en 2D. Trois observateurs ayant de l’expérience en échographie ont annoté manuellement les repères vertébraux sur chaque échographie. La position moyenne des trois annotations a été prise comme référence.

La position des repères vertébraux extraits de façon automatique (notre méthode) est très près de celle obtenue par les méthodes de référence (tomodensitogramme ou annotation manuelle moyenne), soit à moins de 2 mm, lorsque l’image échographique est de bonne qualité. Sachant que l’annotation manuelle d’une échographie prend environ 30 s alors que notre méthode prend moins d’une seconde pour effectuer la même tâche, on peut conclure que notre méthode représente une solution reproductible et rapide pour l’analyse des échographies de vertèbre.

Conclusion

Nos résultats sont prometteurs et laissent à penser qu’il serait possible à terme de remplacer une partie des examens radiographiques par un examen échographique. Cela permettrait de limiter l’exposition du patient aux radiations et éventuellement de faire des examens plus fréquents, assurant ainsi un meilleur suivi de la scoliose ainsi qu’un traitement plus adapté au patient.

Information supplémentaire

Pour plus d’informations sur cette recherche, veuillez lire l’article suivant :

Brignol, A., Gueziri, H. E., Cheriet, F., Collins, D. L., & Laporte, C. (2020). « Automatic extraction of vertebral landmarks from ultrasound images: A pilot study. » Computers in Biology and Medicine, 103838.

À propos des auteurs
Arnaud Brignol is a PhD student in the Electrical Engineering Department at ÉTS. His research focuses on non-invasive monitoring of scoliosis using ultrasound imaging.
Catherine Laporte is a Professor in the Department of Electrical Engineering at ÉTS. Her research focuses on developing new image analysis techniques to facilitate ultrasound and emerging medical imaging applications.