Poster De Conférence Année : 2025

Estimation des déformations longitudinales cérébrales basée sur un champ de vélocité stationnaire

Résumé

Le développement cérébral fœtal se distingue par des modifications morphologiques rapides et non-linéaires, notamment le plissement cortical. L’étude de ces modifications est primordiale pour comprendre la croissance du cerveau de l'enfant et ses mécanismes sous-jacents. Le recalage a pour but d'estimer les transformations géométriques entre deux images. Un défi consiste à capturer les déformations liées au plissement cortical. Pour répondre à ce problème, nous proposons une nouvelle approche d’estimation des déformations longitudinales du cerveau. Notre méthode repose sur l’estimation d’un champ de vélocité stationnaire (SVF), qui modélise les déformations temporelles continues. Ce champ est estimé par un processus d'apprentissage autosupervisé, conçu pour recaler deux images à l’aide d’un réseau de neurones de type U-Net. Les données longitudinales sont intégrées dans la fonction d'erreur du modèle de recalage afin de régulariser les transformations estimées. Nous proposons un modèle paramétrique pour estimer la pondération temporelle dynamiquement du SVF pour capturer les variations complexes du plissement cérébral. La figure 1 met en évidence une amélioration du recalage cérébral obtenu par notre méthode, en comparaison avec des approches de référence (IRM entre les semaines 21 et 36). Ces observations qualitatives sont confirmées quantitativement par la figure 2, qui montre l'évolution du coefficient de DICE du cortex des images estimées au cours du temps. Notre méthode atteint un score minimal de 80,5 % à T=29 et progresse jusqu'à 86,1 % à T=36. En comparaison, UnigradIcon, une méthode de recalage, présente une diminution continue, tandis que les autres approches subissent une forte dégradation lors de l'interpolation.

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hal-04897254 , version 1 (13-03-2025)

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  • HAL Id : hal-04897254 , version 1

Citer

Florian Scalvini, Nicolas Passat, François Rousseau. Estimation des déformations longitudinales cérébrales basée sur un champ de vélocité stationnaire. Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale (IABM), 2025, Nice, France. ⟨hal-04897254⟩
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