Un equip d’investigadors de VICOROB guanya la competició internacional de detecció automàtica de lesions d’esclerosi múltiple en imatges de ressonància magnètica celebrada en el marc de la prestigiosa conferència MICCAI 2016.
Investigadors de l’institut de recerca VICOROB de la Universitat de Girona (i més concretament del NIC: NeuroImage Computing Group), participen en una competició internacional de desenvolupament d’eines automàtiques per a la detecció i segmentació de lesions d’esclerosi múltiple en imatges de ressonància magnètica, obtenint els millors resultats de tots els participants.
La competició, titulada “MS segmentation challenge using a data management and processing infrastructure” i celebrada dins de la prestigiosa conferència MICCAI 2016, 19th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, va acollir 13 participants de diferents institucions d’arreu del món. L’equip de la UdG, composat pels investigadors Sergi Valverde, Eloy Roura, Mariano Cabezas, Sandra González-Villà, i els professors Xavier Lladó, Arnau Oliver i Joaquim Salvi, hi ha participat amb dues eines informàtiques amb estratègies diferents. Les dues han encapçalat els resultats de detecció i segmentació de lesions. Aquesta recerca s’emmarca dins dels projectes BiomarkEM.cat i NICOLE, finançats respectivament per la Fundació La Marató de TV3 i pel Ministerio de Economia y Competitivitat dins dels projectes I+D+i Retos de la Sociedad.
La recerca es realitza en col·laboració de radiòlegs i neuròlegs de l’Hospital Universitari Dr. Josep Trueta de Girona, Parc Hospitalari Martí i Julià de Salt, Centre d’Esclerosi Múltiple de Catalunya (CEMCAT), Hospital Vall Hebron, Institut d’Investigació Biomèdica de Girona (IDIBGI) i Institut de Recerca de la Vall d’Hebron. L’objectiu d’aquests projectes és el de desenvolupar un software aplicable a la pràctica clínica en les unitats especialitzades d’esclerosi múltiple i centres de radiologia que permeti, mitjançant ressonància magnètica, identificar de forma més senzilla, ràpida i automàtica les lesions característiques d’aquesta malaltia, quantificar el grau d’atròfia cerebral dels pacients afectats i, a més, facilitar la quantificació i la valoració d’aquestes alteracions al llarg del temps. Això permetrà, en un futur, poder utilitzar aquesta tecnologia en la monitorització més objectiva i automàtica dels efectes dels diferents tractaments en l’esclerosi múltiple.
Dades
Els objectius de la competició han estat múltiples. En primer lloc l’avaluació de l’estat de l’art dels mètodes de segmentació avançada en una mateixa base de dades i seguint un protocol estàndard. La base de dades d’imatges utilitzada ha estat multicèntrica, formada per 38 pacients de quatre centres diferents, amb escàners diferents de 1,5T o 3T i a on cada pacient ha estat anotat manualment per un conjunt de set experts. Durant la competició s’ha avaluat tant la detecció de lesions (el nombre de lesions detectades per pacient) com la segmentació de la lesió (el grau de precisió en què s’han delineat les lesions). A més d’aquesta avaluació clàssica, l’objectiu d’aquest repte ha estat també proporcionar una infraestructura comuna en el qual s’han avaluat tots els algoritmes, permetent una comparació justa en termes de funcionament, de comparació del temps d’execució i la garantia de què tots els algoritmes s’han executat amb els mateixos paràmetres per a cada pacient (és a dir, una segmentació automàtica de veritat).
