L’IRM devient un examen primordial pour le bilan post-infarctus, permettant ainsi d’étudier la fonction contractile et la viabilité myocardique. Cette étude a pour objectif de segmenter automatiquement les images de rehaussement tardif (RT) avant de quantifier la transmuralité de l’extension de l’infarctus du myocarde (IDM). La segmentation du myocarde se fait sur les images de contraction (ciné) avant d’être reportée sur les images de RT, en corrigeant les éventuels décalages entre les deux acquisitions. Ensuite, un algorithme de classification par k-moyennes floues est appliqué pour calculer un score segmentaire de la transmuralité de l’infarctus suivant cinq classes. Les résultats sur neuf patients avec IDM montrent une concordance absolue de 80 % et une concordance relative de 97 % en comparant les scores visuels fournis par un expert aux scores obtenus par la méthode proposée.

MRI is an important technique to follow up myocardial infarction, allowing studying in only one examination the contraction and the viability through delayed enhancement (DE). This study proposes to automate the segmentation of the myocardium on images prior to the estimation of the extent of infarcted tissue. Indeed the segmentation of the myocardium was performed using cine contraction images which present a high contrast between cavity and myocardium before reporting resulting segmentation on DE images. After the segmentation, the segmental transmurality is estimated on a conventional five point scale, using the fuzzy k-mean classification algorithm. A head-to-head comparison was performed between visual and quantitative analysis of the infarct transmural extent on DE-MR imaging. Results on nine patients showed an absolute agreement of 80% and a relative agreement (with one point difference) of 97%.