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Analyse d'images couleur et multispectrales en biologie et médecine

Nous vous rappelons que, afin de garantir l'accès de tous les inscrits aux salles de réunion, l'inscription aux réunions est gratuite mais obligatoire.

Inscriptions closes à cette réunion.

Inscriptions

22 personnes membres du GdR ISIS, et 0 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 30 personnes.

Instructions pour une demande de mission par le GdR ISIS

Le GdR ISIS prend en charge les déplacements des organisateurs des réunions et des orateurs. Le GdR prend aussi en charge les déplacements des participants aux réunions membres d'un laboratoire adhérent du GdR dans la limite d'un doctorant et d'un permanent par laboratoire académique et par réunion, ou d'une personne par adhérent du club des partenaires et par réunion.

La plus grande partie du budget du GdR ISIS est consacrée à la prise en charge de ces missions. Pour que le GdR puisse financer le plus grand nombre de réunions, les participants à ces réunions sont vivement incités à choisir les billets les moins chers. Seuls les billets de train ou d'avion en deuxième classe, non échangeables et non remboursables sont pris en charge. Le GdR se réserve le droit de refuser une demande de billet dont le prix excède la moyenne des prix couramment pratiqués pour le trajet de la mission.

Pour le transport et pour l'hébergement, vous êtes priés d'utiliser le portail SIMBAD du CNRS si vous en avez la possibilité. Cela est en particulier obligatoire si vous êtes membre d'une unité CNRS (UPR, UMR, UMI, URA, FRE). Les réservations d'hôtel sont possibles si la réunion dure plus d'une journée ou si le lieu d'habitation le justifie. Dans le cas où le laboratoire n'est pas une unité CNRS, merci d'envoyer votre demande de prise en charge de la mission à l'adresse DR01.SoutienUnites@cnrs.fr en précisant que la mission relève du GdR ISIS. Si vous utilisez votre véhicule personnel pour une distance supérieure à 300 kilomètres (aller+retour), le GdR ISIS ne rembourse pas vos frais de transport.

Les demandes de mission et les réservations sur le site SIMBAD doivent impérativement être effectuées au moins deux semaines avant la date de la mission.

Aucun remboursement de frais de transport ou d'hôtel avancés par l'agent ne peut plus être effectué au retour de la mission.

Annonce

Journée thématique co-organisée par le GdR ISIS (Axe 4, AS ASCOFED) et le GdR STIC-Santé (Thème  Signaux et images en Santé)

Analyse d’images couleur et multispectrales en biologie et médecine
Color and multispectral imaging in biology and medicine

L’imagerie couleur et plus généralement multispectrale voire hyperspectrale suscite de plus en plus d’intérêt pour la médecine et la biologie. L’accès à une analyse plus fine du spectre visible et IR permet une meilleure caractérisation des tissus pour des performances de classification accrues et offre une vision au-delà de ce qui est visible à l’œil nu. Des travaux montrent des résultats prometteurs pour le suivi des pathologies de la peau, par exemple, en imagerie cellulaire ou en chirurgie interventionnelle. Moins ancien que l’observation terrestre (télédétection), ce domaine d’application ouvre de nouvelles perspectives et problématiques liées à la nature vivante et souvent transparente des matériaux observés.

Plusieurs systèmes multispectraux ont été développés dans les laboratoires et les premières caméras arrivent sur le marché offrant des images HD avec une dizaine de bandes spectrales. Le traitement de ces images multispectrales reste un enjeu scientifique de part la nature vectorielle des informations attachées à chaque pixel, et la nature complexe des interactions entre lumière et matière. La multiplication des canaux d’information repousse les limites des méthodes d’analyse d’images classiques, autour des problématiques génériques de segmentation, sélection d’attributs, classification, réduction de dimensionnalité, etc.

Cette journée se focalisera sur les capteurs, le traitement et l’analyse des images multi et hyperspectrales dans le secteur de la santé. L’objectif de la journée est de faire un point des avancées scientifiques sur ce thème et de susciter des contacts entre les équipes de recherche et les utilisateurs de ces techniques, biologistes ou médecins.

Contacts

sylvie.treuillet@univ-orleans.fr
mireille.garreau@univ-rennes1.fr
olivier.lezoray@unicaen.fr
antoine.simon@univ-rennes1.fr

Programme

Le programme comprend 10 présentations : 4 présentations avant déjeuner et 6 l'après midi, entrecoupées d'une pause. Chaque exposé sera suivi d'un temps pour les questions et discussions. La durée de chaque intervention ne devra pas excéder 20 minutes pour pouvoir tenir le programme. Merci aux présentateurs de préparer leur exposé en conséquence.

Résumés des contributions

Imagerie biphotonique du vivant

François Tiaho
Université de Rennes 1.

Non linear two-photon microscopy has emerged as one of the less invasive intravital 3D imaging technique in numerous biological fields. The two-photon excitation spectrum of most of the currently used fluorophores in biology is broad, and their wise selection with reduced overlapping emission spectra has enabled efficient multicolor in vitro imaging. However multiplex imaging of different tissues and sub-cellular structures in vivo is scarce.

We show that combining exogenous targeted fluorophores with intrinsic harmonic emitters enables single z-stack multiplex TPEF and SHG imaging of five different structures in vivo. We use this bimodal and multiplex imaging technique for histological characterization of the cell-specific activity of neuro-?-tubulin promoter in Xenopus laevis transgenic tadpoles. This study highlights new avenues for in vivo two-photon histological and physiological imaging in the small animal.

Imagerie multi-énergies par détecteurs à rayons X spectrométriques : intérêt pour les applications médicales

Jean Rinkel, Véronique Rebuffel, Caroline Paulus, Loick Verger
CEA-Leti, DTBS/LDET, Grenoble.

Dans une image radiographique, chaque pixel fournit une information qui traduit l'atténuation des photons X intégrée le long du rayon au travers des différents tissus traversés. La tomographie, grâce à un grand nombre d'acquisitions selon des angles de vue différents, et un algorihme de reconstruction, fournit directement le coefficient d'atténuation linéaire en chaque voxel. Le coefficient d'atténuation d'un matériau dépend de ses caractéristiques chimiques, très exactement la masse volumique et le numéro atomique effectif, mais aussi de l'énergie. Un générateur à rayons X émet un spectre de photons polychromatique, typiquement de 0 à 120 keV. En disposant d'un capteur permettant une différenciation en énergie, on peut espérer pouvoir remonter à une information précise sur les tissus traversés, et par suite les identifier ou en augmenter le contraste relatif dans l'image. Pendant longtemps les systèmes radiographiques n'ont permis d'obtenir que deux gammes d'énergies. Le protocole appliqué consiste à acquérir deux images successives, avec deux réglages différents du tube X. Pour chacun des deux réglages, les détecteurs utilisés fournissent une information constituée de l'énergie déposée dans le détecteur, intégrée sur le spectre. L'émergence de détecteurs à base de semi-conducteurs, fonctionnant à des flux de photons compatibles avec les systèmes médicaux, permet d'envisager de nouveaux protocoles utilisant une acquisition unique, même si aujourd'hui ils ne peuvent être réalisés qu'en barrette linéaire ou sous forme 2D mais de petite dimension. Ces détecteurs sont capables de produire un spectre de nombre de photons par canal d'énergie  avec un échantillonnage fin, typiquement une centaine de canaux. L'enjeu est d'utiliser au mieux cette information multispectrale pour améliorer les performances des systèmes actuels. Nous analyserons donc la nature de l'information radiographique et sa dépendance en énergie due aux effets complexes d'interaction matière-rayonnement. D'autre part, différents effets physique et électronique survenant dans le détecteur font que sa réponse n'est pas parfaite. L'effet sur la mesure multi-énergies et le bruit associé sera discuté et illustré par simulation, la dépendance entre canaux d'énergie sera également considérée. En imagerie X médicale, les applications actuelles des techniques bi-énergies sont principalement l'ostéodensitométrie, la mammographie, la localisation de produit de contraste. On précisera l'objectif recherché en termes d'image : estimation de l'épaisseur d'un matériau (par exemple de la densité minérale osseuse), ou classification. L'utilisation de données multi-énergies permet potentiellement d'améliorer les performances (par exemple, estimation plus précise de faibles densités minérales, donc détection plus précoce de l'ostéoporose), ou même d'adresser de nouveaux objectifs. L'amélioration d'un critère doit être faite à dose patient constante, ou concerner la réduction de la dose à qualité constante. Les méthodes actuelles de traitement de données bi-énergies doivent être revues, elles ne peuvent être simplement transposées aux données multi-énergies. La réponse du capteur ne peut être ignorée, et doit être prise en compte soit explicitement, soit implicitement grâce à des protocoles de calibrage. Une réduction de la dimensionnalité devra souvent être appliquée, et pour cela une optimisation est nécessaire pour définir le nombre et la configuration des canaux d'énergie, plus généralement la méthode de regroupement des énergies de cette optimisation étant dépendante de l'objectif recherché. Des premiers exemples de traitement seront présentés, et des pistes de traitement proposées. La problématique sera illustrée par des simulations numériques de radiographies ainsi que de premières expérimentations avec un prototype de détecteur spectrométrique.

Détection de tumeurs en tomographie optique diffusive de fluorescence

Lionel Hervé1, Anne-Sophie Montcuquet1, Jean-Marc Dinten1 et Jérôme Mars2
1 CEA-LETI Grenoble
2 Gipsa Lab

L'imagerie optique de fluorescence permet de localiser des marqueurs fluorescents spécifiques injectés au patient qui s'accumulent autour de tumeurs cancéreuses. Pour cela, on illumine dans l'infra-rouge (690 nm) un région d'intérêt et on mesure la fluorescence (720-750 nm) produite par le milieu à l'aide d'un spectromètre 2D (Andor Technology). Toutefois, le signal des marqueurs est entaché de la fluorescence parasite des tissus sains environnants (autofluorescence). Lors de l'analyse de tissus épais, alors que le signal de fluorescence d'intérêt émis par les marqueurs décroit avec le parcours de la lumière, l'autofluorescence des tissus devient prépondérante et rend impossible la détection des marqueurs profonds. Dans ce cadre d'imagerie optique diffuse nous avons mis au point un détecteur pour séparer les spectres de fluorescence et éliminer l'autofluorescence des tissus. Ce système d'analyse combinant une technique novatrice d'acquisition infrarouge et des outils de traitement de signal (FMN) présente l'avantage d'offrir une solution efficace et robuste pour la détection des marqueurs liées à la présence en profondeur de cellule cancéreuse. Ayant été validé sur le petit animal, les spécialistes de domaine reconnaissent actuellement que cette métrologie associée aux algorithmes de traitement proposés constitue un détecteur extrêmement efficace et très prometteur pour la lutte contre le cancer.

Caractérisation de lésions tumorales par imagerie spectrale infrarouge associée à la biométrie floue

Valeriu Vrabie, Cyril Gobinet, David Sébiskvéradzé, Teddy Happillon, Pierre Jeannesson, Michel Manfait
CReSTIC / Unité MEDyC UMR6237  IFR 53, Université de Reims Champagne-Ardenne

Les techniques optiques sont couramment utilisées dans l'imagerie du cancer. La méthode histologique classique employée par les anatomopathologistes consiste à analyser à l'aide d'un microscope des coupes tissulaires fines (quelques µm) après leur déparaffinage chimique et leur coloration à Hématoxyline-Eosine (H&E). En analysant la structure morphologique et l'architecture des tissus, ils valident ou non le diagnostic de cette maladie.

Différentes techniques complémentaires permettant d'analyser les coupes tissulaires sans coloration ont été explorées. Parmi ces techniques, les spectroscopies vibrationnelles, notamment infrarouge (IR), ont montré une grande efficacité dans l'exploration de la composition biochimique d'échantillons cellulaires et tissulaires ouvrant ainsi la voie à l'histologie spectrale. Nous nous intéressons ici à la caractérisation de lésions tumorales par traitement d'images hyperspectrales IR acquises directement sur des coupes tissulaires paraffinées et non-colorées. Nous montrons dans un premier temps qu'il est possible de réaliser un déparaffinage numérique de coupes tissulaires en modélisant les spectres IR enregistrés par un mélange linéaire de spectres des interférences connus (paraffine), d'une ligne de base (dispersion de la lumière) et d'un résidu (spectre déparaffiné numériquement). Cette méthode directe, rapide et efficace, n'altère pas la structure biologique des tissus et permet d'accéder à l'information spectrale tissulaire sous-jacente. Nous nous intéressons ensuite à la mise en évidence de structures tissulaires. Basé sur la minimisation du nombre de classes redondantes, nous avons mis au point une méthodologie semi-automatique permettant d'estimer, simultanément, les paramètres optimaux d'un classifieur non-supervisée Fuzzy C-Means (FCM) : le nombre de classes optimal et le paramètre de flou. Cette méthodologie permet d'identifier de façon optimale les différentes structures tissulaires de coupes tissulaires analysées, de révéler les hétérogénéités intra-tumorales, mais également de caractériser l'interconnectivité entre les structures tissulaires saines et tumorales. Nous montrerons l'apport de cette méthodologie sur différents types de cancers cutanés comme des carcinomes basocellulaires, spinocellulaires, maladies de Bowen et nous comparerons les résultats avec ceux obtenus en utilisant des indices de validités communément utilisés en littérature et qui permettent d'estimer le nombre de classes d'une classification FCM.

Imagerie interventionnelle : les nouveaux yeux du chirurgien

Yves Lucas
Laboratoire PRISME, Université d'Orléans.

Les pratiques chirurgicales connaissent actuellement une grande mutation avec l'arrivée de nouveaux outils en salle d'opération. La chirurgie, c'est d'abord une main experte guidée par le regard: avec l'apparition de robots chirurgicaux sophistiqués comme le Da Vinci, l'habileté manuelle du chirurgien a été transcendée; l'imagerie quant à elle était depuis longtemps une modalité pour le diagnostic médical pré-opératoire ou les examens post-opératoires mais en devenant plus réactive et intégrable dans un environnement complexe, elle a rejoint la salle d'opération où elle guide des pratiques mini-invasives. On trouve d'un côté, des systèmes d'imagerie lourde (RX, scanner, RMN …) sur C-arm, de l'autre des techniques d'imagerie plus légères (ultra-sons, agents de contraste, fluorescence … ). Parmi ces dernières, l'imagerie hyperspectrale offre de nouveau services au chirurgien pour repérer des structures anatomiques ou caractériser l'état de tissus sans attendre une analyse de biopsie, notamment en explorant la partie non visible infra-rouge du spectre. Autrefois réservés à la télédétection, les systèmes hyperspectraux sont devenus compacts et moins complexes, leur ouvrant les portes de la salle d'opération.

Multispectral device for help in diagnosis

Céline Delporte1, Sylvie Sautrot1, Mohamed Ben Chouikha1, Georges Alquié1, Françoise Viénot2,
1 L2E, Laboratoire d'Electronique et Electromagnétisme, UPMC
2 Centre de Recherche sur la Conservation des Collections, Muséum National d'Histoire Naturelle

This work focuses on development of a multispectral imaging system for intraoperative diagnosis aid purpose. The system should be able to identify and differentiate biological tissues in an operative scene, by measurement of their spectral reflectance in the visible and the near infrared wavelength range. Multispectral images in the near infrared may be used to see in depth and to identify buried tissues. The paper introduces a multispectral imaging device we have developed and validated by in vitro measurements. In vivo tests need specific measurements protocol and should be carried later. The imaging system is composed by one calibrated CCD camera, by one optical device with three holographic gratings and by halogen light source. Multispectral images produced by this system are obtained according to the 0°/45° CIE standard geometry. In order to validate this system to evaluate measurements fluctuations several tests were made on different muscle slices. This study showed a fluctuation of 20% to 30% on the same slice of a given tissue. This large error rises from the intrinsic, complex and non homogeneous nature of biological tissues. It represents a great limitation to this spectral measurements technique and affects its ability in terms of tissues spectral reflectance factor evaluation.

ASCLEPIOS : un système d'acquisition et de quantification d'images multispectrales de réflectance en dermatologie

Romuald Jolivot1, Pierre Vabres2, Franck Marzani1
1 Laboratoire Le2i, UMR CNRS 5158, Université de Bourgogne,  Dijon
2 Service de Dermatologie, CHU Dijon.

Mots-clé : Dermatologie; Imagerie multispectrale; Cube de réflectance; Modèle de propagation de la lumière dans la peau; Algorithmes évolutionnaires.

L'évaluation visuelle de lésions cutanées est l'analyse la plus couramment réalisée par les dermatologues. Ce diagnostic s'effectue principalement à l'oeil nu et se base sur des critères tels que la taille, la forme, la symétrie mais principalement la couleur. Cependant, cette analyse est subjective car dépendante de l'expérience du praticien et des conditions d'utilisation. Nous présentons :

(1) le développement d'une caméra multispectrale spécialement conçue pour un usage en dermatologie. Cette caméra multispectrale se base sur la technologie de roue porte-filtres composée de filtres interférentiels et d'un algorithme basé sur les réseaux de neurones générant un cube hyperspectral de données cutanées. Cet ensemble combine l'avantage d'un spectrophotomètre (information spectrale), et celui d'une caméra (information spatiale). Son intérêt est également de délivrer une information reproductible et indépendante des conditions d'acquisition. La mise en place d'un protocole d'acquisition de données de peaux saines issues de cinq des six phototypes existants a permis la validation de notre système en comparant les spectres générés par notre systéme avec des spectres théoriques acquis par un spectrophotomètre professionnel.

(2) La réflectance spectrale de données de peau fournit une information précieuse, car directement liée à sa composition en chromophores. La mesure quantitative des propriétés optiques du tissu cutané peut être basée sur la modélisation de la propagation de la lumière dans la peau. Pour cela, nous nous sommes appuyés sur le modèle de Kubelka-Munk, auquel nous avons associé une méthode d'optimisation basée sur les algorithmes évolutionnaires. Cette dernière apporte une réponse à l'inversion de ce modèle. A partir de cette approche, la quantification de divers paramètres de la peau peut être obtenue, tels que la mélanine et l'hémoglobine.

(3) La validation de cette méthodologie est effectuée sur des données pathologiques (vitiligo et melasma) et permet de quantifier une différence de composition entre zone saine et zone affectée sur une même image. L'objectif à moyen terme est de créer une caméra apportant une information objective au dermatologue quant à l'état de lésions cutanées ainsi qu'une information quantitative des différents chromophores constituant la peau.

Classification en imagerie multi et hyperspectrales : un exemple d'application en dermatologie

Sylvain Prigent, X. Descombes, J. Zerubia
EPI Ariana INRIA-SAM
D. Zugaj, A.S. Dugaret, L. Petit, P. Martel
Galderma R&D, Sophia Antipolis, France.

Lors du développement de solutions pharmaceutiques, une des étapes importantes de validation d'un traitement est de réaliser des tests statistiques sur une population. Dans le domaine de la dermatologie, cela est réalisé lors d'études cliniques. Ces études sont conduites par des praticiens qui cotent cliniquement la sévérité des lésions de chaque sujet tout au long de l'étude. Lors d'une telle expertise, la variabilité des mesures intra et inter praticiens étant non négligeable, nous proposons un schéma automatique d'évaluation des sévérités et des efficacités des traitements à partir d'images multi et hyperspectrales. La première étape consiste à segmenter les zones pathologiques en utilisant une réduction de données et les séparateurs à vaste marge. Puis, une méthode fondée sur des tests d'hypothèse permet de quantifier l'effet d'un traitement.

Decomposition of Skin Color Image

Hao Gong1, D. Moulinier2, P. Ransch2, M. Revenu3, M. Desvignes1
1 GIPSA-LAB, Grenoble-Inp
2  Intuiskin
3 GREYC,ENSICAEN

In-vivo studies in dermatology and cosmetic science need to quantify skin color, erythema or pigmentation objectively and can be relevant for melanoma diagnostic. Several indices have been derived from skin reflectance and from optical model of the skin. Another approach is to represent skin by a mixture of two main components, hemoglobin and melanin, which are predominantly found in the epidermal and the dermal layer. The main assumptions of this approach are :

Under these assumptions, Tsumura uses blind source separation to get the quantities of each pigment in every skin pixel. It seems that the three densities of skin color are nearly distributed on the two dimensional plane spanned by the pure color vectors of melanin and hemoglobin. So, in a first step, RGB data are projected onto this plane by PCA. In this paper, we compare 4 different skin decompositions.

  1. Skin decomposition in HSV color space 2
  2. Skin decomposition using PCA (Principal Component Analysis)and ICA (Independent Component Analysis) in optical density domain (Tsumura 's method). One of the drawback of the method is that the image must be decomposed into small uniform patches.
  3. Skin decomposition using ISOMAP and ICA
  4. Skin decomposition using Surface fitting, flattening and ICA : because the PCA plane doesn't accurately describe the skin RBG data, these skin data are fitted on a 3D surface (second order polynomial). Skin Data are projected onto this 3D surface, and then are flattened onto a 2D plane. At least, we use fastICA on this plane. We observe some small differences between the different methods. We believe that the images correspond to distributions of melanin and hemoglobin, because the result of separation agreed well with physiological knowledge, such as freckles or pimples.

References :

Norimichi Tsumura, Hideaki Haneishi, and Yoichi Miyake: Independent-component analysis of skin color image, J. Opt. Soc. Am. A, Vol. 16, No. 9, September 1999
Norimichi Tsumura, Nobutoshi Ojima, Kayoko Sato, Mitsuhiro Shiraishi, Hideto Shimizu, Hirohide Nabeshima,Syuuichi Akazaki, Kimihiko Hori, Yoichi Miyake: Image-based skin color and texture analysis/synthesis by extracting hemoglobin and melanin information in the skin. ACM Trans. Graph. 22(3): 770-779 (2003)

Comment valider une méthode de morphologie mathématique couleur ?

Audrey Ledoux, Noël Richard, Anne-Sophie Capelle-Laizé
XLIM-SIC UMR CNRS 6172, Université de Poitiers.

La morphologie mathématique repose sur la notion d'ordre, en traitement d'images couleur ou plus largement multivaluées cette question impose de spécifier comment construire cet ordre dans un espace n-dimensionnel. Depuis une vingtaine d'années, plus d'une trentaines de propositions ont été faites pour construire de tels ordres. Cependant, il n'existe aucun critère de sélection capable de définir le meilleur ordonnancement selon des contraintes données. Dans cette présentation, nous proposons quelques critères objectifs et les comparons face à cette question de la sélection d'une méthode d'ordonnancement couleur pour des opérateurs de morphologie mathématique. Quelques applications sur des textures de peaux seront effectuées.

Date : 2011-10-13

Lieu : ENST - Paris


Thèmes scientifiques :
B - Image et Vision

Inscriptions closes à cette réunion.

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2015.