The cerebral arterial tree segmentation software

Time-of-flight magnetic resonance angiography (TOF-MRA) is a type of magnetic resonance imaging (MRI) technique that allows visualization of the brain's arterial structure. Over the past few years, deep learning, which falls under the umbrella of artificial intelligence, has gained widespread adoption in the medical imaging field. Among its many applications, deep learning has proven to be beneficial for identifying and clasDsifying specific areas of interest on medical images including the cerebral vasculature. This thesis illustrates how deep learning can be utilized to generate an accurate multi-class segmentation of the cerebral arterial tree. Using deep learning, we created the cerebral arterial tree segmentation software (CATSS). CATSS is the first fully automated software tool capable of segmenting the whole cerebral arterial tree in TOF-MRA quickly, accurately, reliably and in a multi-class fashion. Thus, distinguishing between the different arteries of the arterial tree and classifying them into different classes. This work would enable a quantitative evaluation of a TOF-MRA of the brain going beyond the traditional visual assessment.
L'angiographie par résonance magnétique en temps de vol (TOF-MRA) est un type de technique d'imagerie par résonance magnétique (IRM) qui permet de visualiser la structure artérielle du cerveau. Au cours des dernières années, l'apprentissage profond, qui relève de l'intelligence artificielle, s'est largement répandu dans le domaine de l'imagerie médicale. Parmi ses nombreuses applications, l'apprentissage profond s'est avéré bénéfique pour identifier et classer des domaines d'intérêt spécifiques sur les images médicales, y compris la vascularisation, un processus connu sous le nom de segmentation. Cette thèse illustre comment l'apprentissage profond peut être utilisé pour générer une segmentation multi-classes précise de l'arbre artériel cérébral. En utilisant l'apprentissage profond, nous avons créé le logiciel de segmentation de l'arbre artériel cérébral (CATSS). CATSS est le premier outil logiciel entièrement automatisé capable de segmenter l'ensemble de l'arbre artériel cérébral dans TOF-MRA de manière rapide, précise, fiable et multiclasse. Ainsi, distinguer les différentes artères de l’arbre artériel et les classer en différentes classes. Ce travail permet une évaluation quantitative d'un TOF-MRA du cerveau allant au-delà de l'évaluation visuelle traditionnelle.