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Signes pathologiques
Comme le montre la figure 3, plusieurs signes décrivent les désordres
de la hanche [4]: formation d'un plateau
horizontal au niveau de la tête (coxa plana), calcification latérale de
l'épiphyse, réaction diffuse dans la métaphyse, extension de la ligne
sous-chondrale. La formation d'un coxa plana résulte de multiples fractures
de compression de l'os trabéculaire au niveau de la zone ischémique. L'étendue
de la ligne sous-chondrale révèle la portion atteinte de l'épiphyse. Une
hypertrophie du cartilage recouvrant la tête et l'acétabulum peut être
observée. Les désordres de la hanche conduisent à un pourtour acétabulaire
déformé et à un contour de la tête moins arrondi. La figure 4 montre l'évolution
de la maladie jusqu'à la formation d'un plateau horizontal. Plusieurs
signes pathologiques concernent donc la tête fémorale; c'est pourquoi
nous étudions par la suite la texture de cette région.
Acquisition
Nous avons évalué 64 images de hanche de patients atteints d'un seul côté.
Les patients examinés à l'hôpital Robert Debré de Paris sont âgés de 4
à 7 ans (moyenne d'âge de 5 ans 2 mois). Ce sont tous des garçons. Chaque
patient était dans un position neutre au moment de l'examen: chaque pied
est tourné vers l'intérieur d'un angle de 15° (décubitus dorsal). Ce positionnement
assure que l'axe du col fémoral soit dans le plan coronal de mesure. Les
séquences IRM ont été réalisées sur une machine IRM Philips de 1,5 T avec
des sections jointives coronales d'épaisseur 2 mm, une pondération de
type T2 (temps de répétition de 4870 ms, temps d'écho de 150 ms) et une
résolution spatiale 0,54x0,54 mm. Sur ces images pondérées T2, l'os apparaît
en hypersignal. Les 64 images mesurées comprennent 32 hanches saines et
32 hanches pathologiques.
Paramètres de texture
Quatre groupes paramétriques de texture sont analysés sur les 64 images
pondérées T2 : les statistiques du 1er ordre [9], la matrice de co-occurrence
[10-12],
les longueurs de plage [13], et les
énergies de Laws [14].
Les statistiques du premier ordre comprennent les quatre premiers moments
statistiques: moyenne, variance, asymétrie et kurtosis.
Pour une image à Ng niveau de gris, la matrice de de co-occurrence
p est de taille Ng par Ng et est liée aux statistiques
du deuxième ordre de l'image: chaque élément p(i,j,d,q)
de la matrice représente le nombre de fois que deux niveaux de gris,
i et j, sont présents dans l'image à une distance d,
et une orientation q données. Une distance
de 2 pixels est ici choisie car les régions analysées sont petites (typiquement
100 par 200 pixels). Nous avons aussi considéré 4 orientations (0°, 45°,
90° et 135°) et moyenné la valeur pour assurer une invariance par rotation.
De la matrice de co-occurrence, nous calculons 7 paramètres statistiques
principaux définies dans [11].
Une plage de niveaux de gris est un ensemble de points adjacents [6].
La longueur d'une plage est le nombre de points images ayant le même niveau
de gris. Etant donnée une image de taille M x N avec Nr
le maximum de M et N, une matrice de longueurs de plage
de taille Ng x Nr peut être construite; chaque élément r(i,j,q)
spécifie le nombre de fois qu'une image contient une plage de longueur
j pour le niveau de gris i dans la direction q
. Quatre directions q = 0°, 45°, 90°
et 135° sont considérées et moyennées pour respecter l'invariance par
rotation. Cinq paramètres sont calculés à partir de la matrice suivant
la référence [13].
La méthode de Laws est basée sur l'emploi de 14 filtres et sur trois calculs
successifs: filtrage sur une fenêtre 5x5, calcul des images d'énergie,
et calcul de moyennes et variances [10].
Les noyaux des 14 filtres sont formés par multiplication de vecteurs à
5 coefficients caractérisant des formes (niveau, front, point, ondulation,
ride). L'image d'énergie est générée à partir de chaque image filtrée
par moyennage des valeurs absolues sur une fenêtre 3x3. Nous calculons
à partir des 14 images d'énergie les moyennes et variances. Vingt-huit
paramètres statistiques liés à la méthode de Laws sont donc calculés.
Processus de calcul
Le programme interagit avec l'utilisateur pour sélectionner la fenêtre
d'intérêt (sur la partie droite ou gauche du patient). Ensuite, l'utilisateur
choisit 5 points sur l'image pour initialiser la méthode de croissance
de régions [15]: l'une de ces régions
correspond à la tête fémorale, et les 4 autres sont choisies dans le voisinage
de la tête. Les contours des 5 régions sont calculés; la région délimitée
par les contours de la tête fémorale est ensuite analysée (fig.3).
Le calcul des paramètres de texture est effectué dans la fenêtre qui englobe
la région de la tête du côté sain. La même taille de fenêtre est utilisée
pour le calcul des paramètres de texture sur le côté atteint. Ceci permet
la comparaison des paramètres pour un même nombre de pixels.
Pour chaque région de tête, 44 paramètres de texture sont calculés, centrés
et réduits; puis, ils sont soumis à une analyse discriminante pour estimer
la capacité des paramètres à séparer les cas sains et pathologiques. Quatre
méthodes de discrimination sont utilisées: linéaire, Mahalanobis, quadratique,
k plus proches voisins [16, 17].
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