Mettre au point et évaluer une nouvelle technique de segmentation automatique des espaces profonds ORL en imagerie par TDM et IRM par technique de morphing.

Sélection de 5 patients parmi 72 ayant eu une imagerie par TDM et IRM de la région oro-pharyngée dans le système Picture Archiving and Communication System (PACS) de l’HEGP. Les espaces profonds de la face et du cou de l’un des patients ont été soigneusement segmentés en 3D sur les images IRM et scanner afin de créer un patient modèle-source. Nous avons segmenté 47 éléments anatomiques individuels en 3D (muscles, glandes salivaires, ligaments, vaisseaux). Le patient modèle-source a été projeté sur les images des patients cibles en utilisant ce nouveau type de modèle déformable prenant en compte l’os, les muscles et la graisse. Le recalage des espaces segmentés permet de produire une segmentation automatique des patients cibles. A des fins de validation du processus, les images natives des patients cibles ont été segmentées manuellement en utilisant le logiciel ITKSnap. Les segmentations manuelle et automatique des patients cibles ont été comparées.

La déformation et la segmentation automatique sont très rapides : 90 secondes (comparativement à la segmentation soigneuse du modèle-source qui a nécessité 200h et la segmentation manuel de routine qui nécessite 6h). L’évaluation quantitative en utilisant l’indice de DICE varie entre les différents espaces de 0,9 pour les structures osseuses, 0,71 pour l’espace masticateur à 0,53 pour l’espace sous-mandibulaire.

Cette nouvelle méthode de segmentation 3D entièrement automatique est très rapide et très efficace. Il est encore possible d’améliorer la méthode en plaçant manuellement des points de correspondance dans des régions spécifiques.