Chapitre 23 - Qualité d'image médicale PDF

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Ou accéder à la page web suivante : https://student.turningtechnologies.eu/#/ Connectez-vous sur la session entrez sous physgen2024 guest/invité Ou accéder à la page web suivante : https://student.turningtechnologies.eu/#/ Connectez-vous sur la session entrez sous physgen2024 guest/invité  Chapitre 23 Qualité d'image Pr François Bochud FBM – BMed – module B1.1 Cours de physique générale https://www.imaios.com/en/Company/blog/AI-for-medical-imaging-data-quality-and-performance-validation  Objectifs Décrire les différents niveaux de qualité d'image en médecine Expliquer la signification des trois paramètres de base utilisés pour la qualité d'image de niveau 1 Décrire le principe d'évaluation de la qualité d'image de niveau 2 et expliquer ses avantages et ses limitations Quelle image a la meilleure qualité ? Si votre tâche est de vous rendre au CHUV, sans véhicule, en moins d'une heure avec 5 francs en poche, quelle image a la meilleure qualité ? Si votre tâche est de vous rendre au CHUV, sans véhicule, en moins d'une heure avec 5 francs en poche, quelle image a la meilleure qualité ? 1 2 3 1. necessaires ! Informations 2. 3. Le premier niveau de qualité d’image se définit par les paramètres physiques de base de la qualité d'image que sont le contraste (absolu ou relatif), la résolution spatiale (MTF) et le bruit de l'image (NPS). Ces deux derniers paramètres s'expriment en fonction de la fréquence spatiale f. Le second niveau de qualité d'image se rapporte à une tâche radiologique, généralement la capacité à détecter une lésion sur une image clinique. La performance peut se quantifier à l'aide d'un grand nombre d'images qui contiennent ou non la lésion et en demandant à des observateurs humains de participer à des expériences psychophysiques. Alternativement, ces expériences peuvent être réalisées par des modèles mathématiques qui simulent des être humains. Les résultats de ces performances peuvent être analysés par la méthode ROC. la qualité d'une image médicale peut être définie à plusieurs niveaux: niveau 1: évaluer des grandeurs purement physiques. niveau 2 : prend en compte la tâche diagnostique en quantifiant la performance d'un observateur, telle que celle d'une radiologue qui détecte une tumeur sur une radiographie. La perception étant prise en compte, il s'agit d'une mesure psychophysique. niveau 3 : est un plus élaboré et tente de quantifier la certitude que peut avoir le médecin au sujet de son diagnostic. Ceci se fait souvent par comparaison avec des examens de pathologie (qui ont moins d'incertitude), ou en suivant l'évolution clinique du patient sur le long terme. Les niveaux supérieurs visent à quantifier l'apport de l'imagerie pour réaliser le traitement (niveau 4), le bénéfice du traitement imputable à l'imagerie (niveau 5) et le bénéfice que la société dans son ensemble retire de l'outils diagnostique (niveau 6). Dans ce cours de physique, nous nous contenterons de décrire les grandes lignes des méthodes de niveaux 1 et 2. Même si cela peut paraître minimaliste, c'est souvent très utile en pratique. En effet, les instruments modernes d'imagerie ont généralement un excellent potentiel, mais face à la console de réglage, l'utilisateur peut recourir à ces méthodes pour régler le système de manière optimale.  Niveaux de qualité d'image Niveau Paramètres pris en compte 1 Technique Mesures physiques (contraste, résolution, bruit, etc.) 2 Exactitude du diagnostic Mesures psychophysiques pour une tâche diagnostique simple 3 Pensée diagnostique Certitude du médecin au sujet du diagnostic 4 Thérapeutique Prise en charge du patient 5 Résultat Résultat du traitement 6 Sociétal Valeur sociétale  Quelle image a le plus grand contraste ? La qualité d'image de niveau 1 se base sur la théorie du signal, 1 2 qui a été développée pour la télécommunication afin de déterminer la quantité d'information transférée de 1. l'entrée à la sortie d'un système 2. En imagerie médicale, l'entrée est le patient (ou un objet) et la sortie est l'image. La quantification de ce transfert se fait généralement par trois paramètres de base de la qualité d'image : le contraste, la résolution spatiale et le bruit. Même s'il s'agit de paramètres purement physiques, ce choix est justifié par le fait que l'information transférée du patient à l'image est d'autant plus importante qu'une différence de composition du patient est visible sur l'image (haut contraste), que les variations spatiales de composition son bien transmises, même si elles se manifestent sur une petite distance (haute résolution spatiale), et que le système n'ajoute pas trop d'informations aléatoires inutiles sur l'image (faible bruit) Contraste Niveau 1 Le contraste quantifie la différence d'intensité entre une région d'intérêt et une autre. Il peut être défini de manière absolue ou relative. Le contraste absolu est simplement la différence entre les valeurs de pixel de deux zones de l'image valeur de pixel B A A+B B x B x poumon poumon différence d'intensité entre une côte région d'intérêt et une autre contraste absolu contraste relatif Ca = ( A + B ) − B = A Cr = A B  Objet circulaire dont l'intensité (valeurs des pixels) est supérieure à celle de sa proximité. Dans le cas d'une image radiographique le contraste peut être défini à plusieurs étapes de la chaîne radiologique : par exemple au début, en termes de quantité de rayons X qui passent sans interagir au travers de l'objet ou à proximité (contraste objet), ou – à l'autre extrémité de la chaîne – en terme d'intensité perçue par la radiologue Contraste dans le cas d'un signal sinusoïdal valeur de pixel A certe asoide B x contraste absolu contraste relatif Ca = ( A + B ) − B = A Cr = A B  Résolution spatiale Une image médicale contient toujours un certain "étalement" des détails présents à l'entrée du système; c'est ce qu'on appelle communément le flou de l’image. La résolution spatiale d'un système d'imagerie est sa capacité à distinguer des petits objets ou des structures proches sur l'image. Avec une bonne résolution spatiale, deux points voisins peuvent être distingués ; sinon, le flou étale le signal et les deux points ne peuvent plus être distingués (séparés). La résolution est limitée par plusieurs facteurs. Tout d’abord l'obtention de l'image implique des mécanismes de dispersion du rayonnement utilisé (que ce soit les rayons X, le signal IRM ou les ultrasons). Ensuite, la taille des pixels ne peut pas être infiniment petite, car cela générerait des fichiers de trop grande taille pour être visualisés, transmis et archivés. Finalement, l'acquisition de l'image dure un certain temps, pendant lequel les structures imagées sont susceptibles de se déplacer ; cela introduit un flou de mouvement. un signal de forme quelconque peut s'exprimer par une somme de sinusoïdes. (Transformée de Fournier) Ainsi, pour quantifier la résolution spatiale, on s'intéresse à la manière dont le contraste relatif d'une sinusoïde de fréquence f est transféré de l'objet à l'image.  Quelle image a la meilleure résolution ? 1 2 1. 2. Résolution 1 1 2 2 Capacité à distinguer des petits objets ou des structures proches sur l'image Résolution maximum de paires de lignes visibles pairedelig spacde peut petite fréquence image objet original En général, plus facile de reproduire les basses fréquences Résolution on s'intéresse à la manière dont un signal sinusoïdal est reproduit valeur de pixel objet original plus fréquence eleve moins e système a arriverepresenter les  Résolution on s'intéresse à la manière dont un signal sinusoïdal est reproduit valeur de pixel les hautes fréquences sont généralement plus difficiles à imager modulation Fonction de transfert de système parfait (la fréquence "passe" totalement) Cr,image ( f ) MTF ( f ) = Cr,objet ( f ) système totalement imparfait (la fréquence "ne passe pas") fréquence spatiale (mm-1)  A plus hautes fréquences, la MTF diminue jusqu'à atteindre une valeur nulle. Autrement dit, le système d'imagerie est d'autant plus à la peine de reproduire les fluctuations de l'objet qu'elles sont de petite dimension. Ce type de MTF – typique d'un appareil de radiologie, mais également d'un appareil photo – est appelé passe‐bas car il correspond à un système qui transfert les basses fréquences. Un système d'imagerie idéal de résolution infinie aurait une MTF égale à 1 quelle que soit la fréquence. Lorsqu'il s'agit de mesurer la MTF d'un appareil de radiologie, on préfère utiliser un objet de forme rectangulaire plutôt que sinusoïdale pour des raisons pratiques de fabrication. Cela complique un peu les calculs mais le principe est le même que celui présenté ci‐dessus. Son image permet de constater de visu quelle fréquence maximale peut être reproduite sur l'image.  Exemples de MTF basse résolution haute résolution Handbook of Medical Image Perception and Techniques » 2e édition (2018), https://doi.org/10.1017/9781108163781  Quelle image permet de distinguer des objets sur la plus grande gamme de fréquences spatiales ? Frequence spaciate sur des ordres de grandeur aufferents) 1 2 3 1. 1 2. 2 hautes 3. 3 uniquement basses frequences uniquement fréquences Handbook of Medical Image Perception and Techniques » 2e édition (2018), https://doi.org/10.1017/9781108163781 page 193  1 2 3 1. 1 2. 2 3. 3 image originale image filtrée pour ne image filtrée pour ne laisser passer que les laisser passer que les basses fréquences hautes fréquences ↑ Handbook of Medical Image Perception and Techniques » 2e édition (2018), https://doi.org/10.1017/9781108163781 page 193  Quelle image est la plus bruitée ? variations aleatoire d'un pixel a l'autre 1 2 Bruit/ grain d’image : variations aléatoires des valeurs de pixel. Comme pour le bruit sonore, le bruit 1. de l'image a un effet négatif sur la transmission d'information par le système d'imagerie, car en se 2. superposant aux variations de structure présentes dans l'objet, il peut les rendre indétectables. La manière la plus simple de quantifier le bruit d'une image, consiste à calculer l'écart‐type des ses valeurs de pixel Bruit 1 1 2 2 Variations aléatoires des valeurs de pixel - picture element  L'écart‐type est une grandeur globale qui caractérise la largeur Bruit ecart-type de l'histogramme du bruit. Pour un écart‐type donné, le bruit peut avoir des structures spatiales (ou textures) diverses ~ O σ = 10 σ = 20 σ = 40 moyenne un bruit "passe‐bas" contient essentiellement des fluctuations à basses fréquences où – de manière équivalente – des fluctuations qui se manifestent l'écart-type (σ) de la nombre de pixel sur des distances relativement grandes ; ce bruit est souvent décrit comme étant à gros grains. Un bruit "passe‐haut" contient des fluctuations à o distribution quantifie -Sivant hautes fréquences, ce qui signifie qu'il n'y a pas de fluctuations qui tendent à se répéter sur de grandes globalement le bruit distances. Tout se passe sur des petites distances : le grain est fin. Finalement, un bruit est dit "blanc" s'il contient des fluctuations à toutes les fréquences. Si l'on regarde de près, on y distingue des grains de toutes les tailles. 0 32 64 96 128 160 192 224 256 Valeur de pixel (niveau de gris)  Plus grand est le NPS à une fréquence donnée, plus des fluctuations sont Bruit présentes à cette fréquence dans l'image bruit blanc" contient toutes "Image a > - les frequences patiales 1 – gros grains 2 – grains fins 3 bruit blan 2 passe bas passe-haut Fluctuations basse frequence hautes frequences spatiales un peu toutes les frequences aléatoires plutot moyenne En radiologie medicale : NPS generalement passe-bas le spectre de 1 - passe-bas 2 - passe-haut puissance (NPS) spectre de puissance nombre de pixel Haute frequence quantifie le contenu NPS constant en fréquences* & 3 - bruit blanc - basse fréquence * son intégrale est égale à la variance (σ2) 0 32 64 96 128 160 Valeur de pixel (niveau de gris) 192 224 256 toutes frequences avec la fréquence spatiale remplitude presentes  amplitude et fréquence du bruit fluctuationsa portante haute spectre de puissance amplitude basse bruit basses moyennes hautes uniformes fréquence spatiale blanc (blanc) fréquences Handbook of Medical Image Perception and Techniques » 2e édition (2018), https://doi.org/10.1017/9781108163781  Niveaux de qualité d'image Niveau Paramètres pris en compte 1 Technique Mesures physiques (contraste, résolution, bruit, etc.) 2 Exactitude du diagnostic Mesures psychophysiques pour une tâche diagnostique simple 3 Pensée diagnostique Certitude du médecin au sujet du diagnostic 4 Thérapeutique Prise en charge du patient 5 Résultat Résultat du traitement 6 Sociétal Valeur sociétale  Qualité d'image de niveau 2 – tâche diagnostique et modèle d'observateur Évaluer la qualité d’image au niveau 2 en mesurant la performance d'observateurs humains qui réalisent une tâche diagnostique, comme la détection d'une pathologie sur une image proche de la réalité clinique. La quantification se fait par la méthode ROC Par exemple pour la détection d’une tumeur hépatique on fait l’acquisition de plusieurs dizaines (voire centaines) d’images qui contiennent une lésion et plusieurs dizaines (voire centaines) d’image où seul le bruit est présent. Ces images sont acquises sur des objets en plastiques (fantôme) simulant ce que produirait un patient. Une fois ces images acquises, des expériences de détection sont réalisées sans que les observateurs ne sachent quelles images contiennent les lésions. L’indice détectabilité (d’) ou la courbe ROC ainsi que la surface AUC.  sanguins vaisseaux - nemu ⑳ cuiestosen 1 2 Le nodule n'est présent que dans une (et une seule) des quatre positions 3 4 Où est le nodule ? Utilisation de fantômes simulant des patients exemple de signal absent Simule la exemple de signal présent realite medicale (p.ex., un nodule hépatique) (p.ex., fond anatomique)  courbe ROC correspondante 1 sensibilité AUC (aire sous la courbe) 0 1 spécificité 0 présentation d'un grand nombre d'images à des radiologues sans leur dire si le signal est présent ou absent  spécificité AUC qualité d'image sensibilité = quantification de la qualité d'image de niveau 2 Dose de radiation plus elle est elevée plus la qualité dimage seia Meillerie  optimisation dose assez grande pour réduire le risque de mauvais diagnostic induction de dose pas trop grande cancer par pour réduire le risque la radiation de cancer radio- risque induit mauvais diagnostic mauvais 1 - spécificité déclarer positif un patient sain diagnostic 1 - sensibilité déclarer négatif un patient malade Dose de radiation le risque d'un 1 - AUC faire une erreur diagnostique plus cancer est grand  Automatisation de l'estimation de la qualité d'image : modèles d'observateur évaluation "instantanée" prend du temps reproductible pas toujours reproductible généralisable pas généralisable … pour des tâches simples https://www.rts.ch/play/tv/ya-pas-ecole/video/la-machine-des-temps-modernes-des-8-ans?urn=urn:rts:video:14173313 https://radxx.ambrahealth.com/2019/07/12/female-radiologists-read-fewer-advanced-imaging-studies/  Automatisation de l'estimation de la qualité d'image : modèles d'observateur limitation qualité signal évaluation "instantanée" d'image = f ( à détecter , résolution , bruit , de l'œil ) reproductible humain généralisable … pour des tâches simples limitation de l'œil humain : fonction de sensibilité au contraste (CSF) maximum ≈ 4 cycles/degré volet contraste fréquence spatiale (cycles/degré)  Qualité d'image de niveau 3 – Certitude sur le diagnostic A l'avenir, la qualité d'image va probablement également se mesurer en terme de certitude sur le diagnostic. Cela deviendra d'autant plus indispensable avec le développement des outils d'intelligence artificielle qui vont plus loin que simplement détecter la présence d'une lésion sur une image, mais qui pourront (peuvent ?) donner des informations de type génomique sur la base de la texture des images.  limitation de l'œil humain : fonction de sensibilité au contraste (CSF) 1000 vision fovéale 100 vision fovéale CSF 10 vision périphérique excentricité 30° 1 0.1 1 10 100 fréquence spatiale (cycles/degré) https://medium.com/@minqicheah123/foveal-and-peripheral-vision-in-mobile-ui-2939d37eb5db Aliakbar Bozorgian, Marius Pedersen, and Jean-Baptiste Thomas, "Modification and evaluation of the peripheral contrast sensitivity function models," J. Opt. Soc. Am. A 39, 1650-1658 (2022) https://doi.org/10.1364/JOSAA.445234  Résumé Qualité d’image en radiologie Paramètres de base au niveau 1 – pas une "belle image" – contraste : Ca, Cr – résolution : max paires lignes, MTF(f) – information utile – bruit : écart-type, NPS(f) présente dans l'image – fortement liée à l’exposition du patient Approche niveau 2 – en terme de performance d'un – optimisation observateur humain ou mathématique de la relation qualité vs dose pour réaliser une tâche diagnostique – souvent quantifié en terme de courbe ROC indice de détectabilité d' Exemple de question d'examen Type A – On cherche à détecter cette pathologie : Quelle image correspond à la pathologie superposée au bruit ayant les plus basses fréquences spatiales ? ① ② ③ ④  Objectif correspondant Expliquer la signification des trois paramètres de base utilisés pour la qualité d'image de niveau 1 … et l'objectif 3.1 du chapitre de psychophysique : Expliquer comment on peut transformer une fonction de l'espace direct en une fonction de l'espace réciproque