Apprentissage profond pour la segmentation du rachis lombaire à partir de scans DXA

L' absorptiométrie biphotonique à rayons X (DXA) est une technique d'imagerie utilisée mondialement en routine clinique pour la mesure de la densité minérale osseuse (DMO), permettant ainsi le diagnostic et le suivi des patients ostéoporotiques. Le Trabecular Bone Score (TBS) développé par la société Medimaps est un score de texture complémentaire à la DMO car il apporte une information sur la qualité de l'os au-delà de la quantité et permet une meilleure prédiction du risque de fracture liée à l'ostéoporose.
Après acquisition de l'image DXA, il est nécessaire afin de calculer ces deux scores de définir une région de mesure au niveau des vertèbres lombaires qui soit précise et pertinente. Aujourd'hui, le technicien d'imagerie doit retoucher à la main la segmentation automatique du rachis proposé par le constructeur DXA car celle-ci n'est pas satisfaisante. C'est une tâche complexe qui prend du temps et qui induit de la variabilité dans les mesures.
La présentation portera sur le développement et les résultats d'une méthode par apprentissage profond (Deep Learning) pour réaliser de manière automatique cette segmentation. On détaillera en particulier l'architecture du modèle proposé ainsi que les performances géométriques de la méthode et l'impact d'une telle segmentation par comparaison à celle du constructeur sur les scores DMO et TBS.

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