La fibrose pulmonaire est une maladie pulmonaire interstitielle caractérisée par une production irréversible de tissus conjonctifs. Le pronostic de la maladie est plus faible que celui de plusieurs cancers. Dans les dernières années, cette pathologie a été identifiée comme un risque de complication suite à des traitements de radiothérapie. Développer une toxicité post-radique peut compromettre les bénéfices de la radiothérapie, ce qui fait de la fibrose pulmonaire une contre-indication relative. Localiser manuellement la présence de fibrose sur des images de tomodensitométrie (CT) est un problème difficile pouvant nécessiter l’intervention de plusieurs experts pour un seul patient. L’objectif de ce projet est de segmenter automatiquement la fibrose pulmonaire sur des images CT. Des réseaux de neurones complètement convolutifs ont été développés et implémentés pour effectuer une assignation automatique de tissus pulmonaires. Sur une coupe axiale donnée en entrée, l’assignation est réalisée pour l’ensemble des voxels pulmonaires en une seule inférence. L’optimisation des paramètres a été réalisée dans des contextes d’apprentissage supervisé et semi-supervisé en minimisant des variantes de l’entropie croisée entre les prédictions et des annotations manuelles d’experts. Les données utilisées consistent en des images CT haute résolution ainsi que des délinéations réalisées par des radiologistes et des radio-oncologues. Les cartes de segmentation prédites ont été comparées par rapport à des segmentations manuelles afin de valider les tissus assignés par les réseaux convolutifs. Les résultats obtenus suggèrent que des applications en radio-oncologie sont envisageables, telles que le dépistage de la fibrose avant la planification de traitements et l’évaluation de la progression de la fibrose pendant et suivant les traitements de radiothérapie. / Pulmonary fibrosis is an interstitial lung disease characterized by an irreversible
production of scarring tissue. Pulmonary fibrosis has a particularly poor
prognosis, with a mean survival after diagnosis lower than many cancers. This
pathology was recently identified as a risk for complication following radiation
therapy treatments. Pulmonary toxicity can lead to severe conditions that
compromise the benefits provided by radiation therapy, making pulmonary
fibrosis a relative contraindication to treatments. Manual segmentation of
fibrosis on computed tomography (CT) images is a difficult task that can
involve many experts for a single patient.
The aim of this project is to perform automatic segmentation of pulmonary
fibrosis on CT images. Fully convolutional neural networks were developed and
implemented to automatically assign lung tissues. For an input CT slice, every
lung voxel is assigned a tissue in a single inference. Parameters optimization was
performed in a supervised and semi-supervised manner by minimizing variants
of the cross-entropy between the prediction and manual annotations produced
by experts. The dataset employed consists of high resolution CT scans and
delineations made by radiologists and radiation oncologists. Predicted
segmentation maps were compared with manual segmentations to validate the
tissues assigned by the convolutional networks. Results suggest that radiation
oncology applications could be developed. Possible applications include
pulmonary fibrosis screening prior to treatment planning and assessment of
fibrosis progression during and post-treatment.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/23812 |
| Date | 08 1900 |
| Creators | Fréchette, Nicolas |
| Contributors | Bouchard, Hugo, De Guise, Jacques |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
| Format | application/pdf |
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