Une méthode générale de reconnaissance de courbes 3D : application à l'identification de sillons corticaux en imagerie par résonance magnétique
A General Method for the Recognition of 3D Curves : Application to the Identification of Cortical Sulci in Magnetic Resonance Images
OPEN ACCESS
Many studies dealing with the human brain use the spatial coordinate system of cortical anatomy to localise functional regions. Unfortunately, cerebral anatomy is highly variable from one individual to another, particularly at the level of cortical folds called cortical sulci . The analysis of anatomical examinations must therefore be individualised in order to localise such structures. Interactive interpretation of MRI is a tedious task that could be greatly lightened thanks to computer-based assistance. In this paper, an automatic system for the recognition of the superficial part of cortical sulci is described . A general method for the recognition of 3D curves is presented . It hinges upon a statistical model composed of a fully connected graph . Its nodes are 3D curves, and its edges are the relations between these curves . Image primitives consisting in 3D segments are extracted from the input 3D image. These lines are grouped together in order to generate hypothesis nodes, then edges between nodes are computed and validated. The recognition of model curves is based on a sub-graph isomorphism search between a model graph and sub-graphs made of lines extracted from the input image. Our method integrates an auto-adaptive mechanism to deal with missing or inexact data. The method has been applied to the automatic identification of the superficial part of six major cortical sulci . Our database is composed of 28 MRI examinations from healthy adult volunteers, where cortical sulci have been manually labelled . Despite the great interindividual variability of cortical anatomy, results are quite promising.
Résumé
Un grand nombre d'études menées sur le cerveau humain utilisent le référentiel spatial de l'anatomie corticale pour localiser les régions fonctionnelles . Cependant, l'anatomie cérébrale s'avère extrêmement variable d'un individu à l'autre, en particulier au niveau des plis du cortex appelés sillons corticaux. Une analyse individualisée des images est donc nécessaire pour localiser ces structures . Sa réalisation interactive représente une tâche fastidieuse qui est susceptible d'être considérablement allégée grâce à une assistance informatisée. Cet article propose une méthode de reconnaissance automatique de la partie surfacique des sillons corticaux, s'appuyant sur un modèle statistique de ceux-ci . En parallèle, sont présentées une méthode générale de reconnaissance de courbes 3D et son application à l'identification de la partie débouchante de six sillons corticaux majeurs. La méthode s'appuie sur un modèle constitué d'un graphe statistique complètement connecté dont les noeuds représentent des courbes 3D et les arcs les relations qui les unissent . Des primitives 3D sont extraites de l'image à traiter ; ce sont des portions de lignes 3D, et, dans l'application, des portions de sillons. Ces lignes sont associées pour former des noeuds hypothèses, puis des arcs entre ces noeuds sont calculés et validés. Reconnaître les courbes recherchées consiste à trouver des isomorphismes entre le graphe modèle et des sous-graphes de lignes issus de l'image . La méthode intègre un mécanisme d'autoadaptation aux données manquantes ou inexactes . Cette étude s'appuie sur une base expertisée de 28 examens IRM issus de sujets adultes sains. Les résultats obtenus sont satisfaisants malgré la très grande variabilité interindividuelle de l'anatomie corticale.
Pattern recognition, relational graph, statistical model, 3D curves, cortical sulci, MRI
Mots clés
Reconnaissance des formes, graphe relationnel, modèle statistique, courbes 3D, sillons corticaux, IRM
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