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Nonsupervised Ranking of Different Segmentation Approaches: Application to the Estimation of the Left Ventricular Ejection Fraction From Cardiac Cine MRI Sequences
Lebenberg J., Buvat I., Lalande A., Clarysse P., Casta C. et al
IEEE Transactions on Medical Imaging 31, 8 (2012) 1651-1660 - http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00726197
Informatique/Imagerie médicale
Nonsupervised Ranking of Different Segmentation Approaches: Application to the Estimation of the Left Ventricular Ejection Fraction From Cardiac Cine MRI Sequences
Jessica Lebenberg ()1, 2, I. Buvat3, Alain Lalande ()4, Patrick Clarysse5, Christopher Casta5, Alexandre Cochet4, Constantin Constantinidés1, 2, Jean Cousty ()6, Alain De Cesare ()1, Stéphanie Jehan-Besson (, http://jehanbesson.users.greyc.fr/)7, Muriel Lefort1, Laurent Najman (, http://www.laurentnajman.org)6, Elodie Roullot2, Laurent Sarry8, Christophe Tilmant9, Mireille Garreau ()10, Frédérique Frouin1
1 :  LIF - Laboratoire d'Imagerie Fonctionnelle
http://www.imed.jussieu.fr/
INSERM : U678 – IFR14 – IFR49 – Université Pierre et Marie Curie (UPMC) - Paris VI
Faculte de Medecine Pitie-Salpetriere 91, Boulevard de L'Hopital 75634 PARIS CEDEX 13
France
2 :  PRIAM
ESME-Sudria
94200, Ivry sur Seine
France
3 :  IMNC - Imagerie et Modélisation en Neurobiologie et Cancérologie
CNRS : UMR8165 – IN2P3 – Université Paris XI - Paris Sud – Université Paris VII - Paris Diderot
BATIMENT 104 15 Rue Georges Clémenceau 91406 ORSAY CEDEX
France
4 :  Le2i - Laboratoire Electronique, Informatique et Image
http://le2i.cnrs.fr
Université de Bourgogne – Arts et Métiers ParisTech – CNRS : UMR6306
Laboratoire Le2i - UMR 5158 UFR Sciences et Techniques BP 47870 21078 DIJON CEDEX
France
5 :  CREATIS - Centre de recherche en applications et traitement de l'image pour la santé
http://www.creatis.insa-lyon.fr/
Institut National des Sciences Appliquées [INSA] – CNRS : UMR5220 – Université Claude Bernard - Lyon I (UCBL) – INSERM : U1044 – Hospices Civils de Lyon
7 avenue Jean Capelle, Bat Blaise Pascal, 69621 Villeurbanne Cedex
France
6 :  LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge
http://igm.univ-mlv.fr/LIGM/
Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEMLV) – ESIEE – École des Ponts ParisTech (ENPC) – Fédération de Recherche Bézout – CNRS : UMR8049
Université de Paris-Est - Marne-la-Vallée, Cité Descartes, Bâtiment Copernic, 5 bd Descartes, 77454 Marne-la-Vallée Cedex 2, Inst Gaspard Monge
France
7 :  GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
http://www.greyc.fr
CNRS : UMR6072 – Université de Caen Basse-Normandie – Ecole Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen
Boulevard du Maréchal Juin - 14050 CAEN Cedex
France
8 :  ISIT - Image Science for Interventional Techniques
http://isit.u-clermont1.fr/fr
CNRS : UMR6284 – Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I – Clermont Université
Facultés de Médecine-Pharmacie Batiment Principal 5e étage R2 & Batiment 3C 2e étage 28, Place Henri-Dunant 63001 Clermont-Ferrand +33 4 73 17 81 95
France
9 :  LASMEA - Laboratoire des sciences et matériaux pour l'électronique et d'automatique
http://wwwlasmea.univ-bpclermont.fr/
CNRS : UMR6602 – Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II
24 Av des landais 63177 AUBIERE CEDEX
France
10 :  LTSI - Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image
http://www.ltsi.univ-rennes1.fr
INSERM : U1099 – Université de Rennes 1
Campus Universitaire de Beaulieu - Bât 22 - 35042 Rennes
France
image
IMPACT
A statistical methodology is proposed to rank several estimation methods of a relevant clinical parameter when no gold standard is available. Based on a regression without truth method, the proposed approach was applied to rank eightmethods without using any a priori information regarding the reliability of each method and its degree of automation. It was only based on a prior concerning the statistical distribution of the parameter of interest in the database. The ranking of the methods relies on figures of merit derived from the regression and computed using a bootstrap process. The methodology was applied to the estimation of the left ventricular ejection fraction derived from cardiac magnetic resonance images segmented using eight approaches with different degrees of automation: three segmentations were entirely manually performed and the others were variously automated. The ranking of methods was consistent with the expected performance of the estimation methods: the most accurate estimates of the ejection fraction were obtained using manual segmentations. The robustness of the ranking was demonstrated when at least three methods were compared. These results suggest that the proposed statistical approach might be helpful to assess the performance of estimation methods on clinical data for which no gold standard is available.
Anglais

IEEE Transactions on Medical Imaging (IEEE Trans Med Imaging)
Publisher Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
ISSN 0278-0062 
internationale
Articles dans des revues avec comité de lecture
30/05/2012
31
8
1651-1660

Bootstrap process – cardiac image analysis – left ventricular ejection fraction – nonsupervised segmentation methods ranking – regression without truth

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