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5 avril 2018

Proposition de thèse : établissement d’un atlas IRM multi échelles du tronc cérébral humain


Catégorie : Doctorant


Encadrants : C Destrieux (MD, PhD) et F Andersson (PhD) (christophe.destrieux@univ-tours.fr ; frederic.andersson@uni-tours.fr)

Période : octobre 2018 - septembre 2021, Tours France

 

Contexte

Le tronc cérébral contient de multiples structures grises (noyaux des nerfs crâniens, noyaux propres, substance réticulée) et blanches (faisceaux d’association et de projection). Son exploration en IRM (Imagerie par Résonance Magnétique) in vivo clinique 1,5 ou 3T est limitée par la résolution spatiale et le contraste qui ne permettent qu’une étude globale, sans distinction de ses sous-structures. Celles-ci sont en revanche accessibles à des méthodes d’IRM précliniques sur pièces anatomiques ; elles améliorent la résolution spatiale et le contraste grâce à des valeurs élevées de champ magnétique et de pondération en diffusion, mais aussi grâce à des temps d’acquisition potentiellement illimités et à l’absence de bruit physiologique.

Objectif

Réaliser un atlas multimodal du tronc cérébral humain à partir d’acquisitions IRM ex vivo à très haut champ (11,7T), puis l’appliquer à des images in vivo afin d’obtenir, en condition de routine clinique (3T), une segmentation automatique de structures qui y sont peu ou pas visibles directement.

Contributions

1) Etablissement d’un atlas anatomique probabiliste haute résolution du tronc cérébral humain. 8 pièces anatomiques de tronc cérébral humain sont actuellement en cours d’acquisition sur l’imageur préclinique 11,7T de Neurospin : images pondérées en T2 (résolution spatiale : 100-300μm isotrope) et en diffusion (350μm isotrope). Le candidat y segmentera manuellement les structures grises du tronc cérébral à l’aide d’un protocole qui a été développé dans notre laboratoire (71 structures sur environ 800 coupes par pièce anatomique). Un atlas probabiliste sera alors calculé depuis ces segmentations manuelles qui segmentera automatiquement des pièces anatomiques « neuves ». Une validation de type jack-knife sera proposée afin de s’assurer de la concordance entre segmentations manuelle et automatique.

2) application à l’IRM in vivo. L’atlas ex vivo haute résolution obtenu en 1) sera alors appliqué à des images IRM in vivo afin d’y segmenter automatiquement les structures grises du tronc cérébral. L’enjeu consistera à limiter la segmentation à une sous-partie des images in vivo (tronc cérébral) et à utiliser des images de résolution spatiale et de contrastes très différents entre l’atlas et les données à segmenter.

3) validation de la segmentation anatomique automatique in vivo. La validation de la méthode développée en (2) ne sera pas triviale puisqu'une grande partie des structures segmentées sera invisible sur les images in vivo acquises sur un imageur clinique 3T avec une résolution spatiale limitée au millimètre; il ne sera donc pas possible de comparer directement la segmentation automatisée de ces images à une vérité terrain in vivo. Nous utiliserons des données issues du projet ANR Fibratlas qui constitue une cohorte de sujets âgés pour lesquels des images IRM in vivo (résolution clinique à 3T) et ex vivo (résolution submillimétrique à 11,7T) seront disponibles. Pour 3 de ces sujets, les structures du tronc cérébral seront segmentées automatiquement sur les images in vivo à 3T (segmentation à valider) et manuellement (vérité terrain) sur les images ex vivo à 11,7T. Ces deux segmentations seront alors comparées afin de valider la méthode de segmentation automatique.

Retombées

L’atlas développé pourra être utilisé dans des buts académique (segmentation automatisée de cohortes, par exemple pour des études morphométriques ou pour l’établissement de régions d’intérêt reproductibles) ou clinique (localisation de cibles de stimulation profonde sur des données d’IRM 3T où elles sont invisibles). Dans ce cadre, il fera l’objet d’une valorisation industrielle.

Faisabilité

Les 8 pièces anatomiques qui vont être utilisées pour la constitution de l’atlas sont en cours d’acquisition IRM dans le cadre d’une collaboration avec un des leaders de l’imagerie très haut champ ex vivo (Neurospin) ; les IRM in vivo et ex vivo utilisées dans les étapes 2 et 3 seront financées par l’ANR Fibratlas ; les règles anatomiques de segmentation du tronc cérébral ont été établies lors d’un travail de master 2. Le laboratoire d’accueil dispose de compétences en traitement d’images et d’une expertise internationalement reconnue en anatomie cérébrale ; il a notamment été à l’origine de la publication d’un atlas probabiliste du cortex cérébral humain largement distribué à la communauté (C Destrieux, Neuroimage, 2010). Le doctorant pourra profiter des ressources des projets ANR Fibratlas puis régional Fibravasc.

Compétences du candidat

Traitement d’image, recalage d’images, les connaissances anatomiques seront acquises lors de son stage au laboratoire.

Envoyer une lettre de motivation, un CV et 2 lettres de recommandation à  C. Destrieux ou F. Andersson (christophe.destrieux@univ-tours.fr ; frederic.andersson@uni-tours.fr)

 

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