Stage ESIEA + Master IMA (IMV) Logiciel d’estimation de la zone en souffrance pendant les accidents vasculaires cérébraux Dumont Nicolas 5 Décembre 2011.

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1 Stage ESIEA + Master IMA (IMV) Logiciel d’estimation de la zone en souffrance pendant les accidents vasculaires cérébraux Dumont Nicolas 5 Décembre 2011

2 Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Sommaire I) Introduction II) Accident Vasculaire Cérébral (AVC) III) Bibliographie IV) Méthode V) Résultats VI) Conclusion

3 9 mois Introduction Responsable du service Professeur Alain BONAFE
Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Introduction 9 mois Centre Hospitalier Régional Universitaire Gui de Chauliac = CLIENT (idée) Le service de neuroradiologie: Dirigé par le professeur Alain Bonafé Une unité interventionnelle: 2 blocs d’angiographie Une unité de diagnostique: 2 IRM – Siemens + Philips; Une système de gestion des AVC: “stroke center” L’association ARNGDC Emmanuelle LE-BARS, docteur en science et ingénieur biomédical, et par le docteur Vincent COSTALAT, praticien hospitalier. Siemens Healthcare Système d’imagerie et de thérapie Produits cliniques Diagnostique Audiologie Responsable du service Professeur Alain BONAFE Fondateurs du projet Vincent COSTALAT Emmanuelle LE-BARS Chef de projet Fabienne BETTING Co-stagiaire Marion CONNAN

4 Accident Vasculaire Cérébral (AVC)
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Accident Vasculaire Cérébral (AVC) On distingue 3 Types d’AVC: Les AVC hémorragiques (13% des cas) Conséquence de la rupture d’une artère cérébrale, le sang endommage par compression les parties du cerveau voisines. Les AVC par hémorragies méningées (3% des cas), Causés par un anévrisme artériel d’origine malformative. Les AVC Ischémiques (84% des cas) Causés par l'occlusion d'une artère cérébrale (thrombus). Le sang ne peut plus aller nourrir le cerveau. Les thrombus : Aussi appelé caillot sanguin, c’est le produit final de la coagulation du sang. Ils se détachent du cœur pour finir par obstruer une artère cérébrale.

5 Accident Vasculaire Cérébral (AVC)
Introduction Méthode Résultats Conclusion État de l’art . AVC Accident Vasculaire Cérébral (AVC) Pendant l’AVC on distingue 3 états des tissus : Le cœur nécrotique : Zone définitivement perdue. La pénombre ischémique : Zone en souffrance, potentiellement récupérable si le patient est pris en charge dans les 6 heures. Le parenchyme sain : Zone du cerveau non touchée par l’accident vasculaire cérébral.

6 Accident Vasculaire Cérébral (AVC)
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Accident Vasculaire Cérébral (AVC) Prise en charge : La Fibrinolyse intraveineuse: Dissolution du caillot sanguin par injection. La Thrombectomie: Retrait mécanique du thrombus. Le Rescue: Réaliser une fibrinolyse, puis une thrombectomie dans l’heure suivante. Le Combiné: Fibrinolyse puis une thrombectomie directement. Fibrinolyse : Dissolution trop rapide peut être responsable d'hémorragies problématiques. Considérée quand datation de < à 4,5 heures. Trombectomie : Considérée quand datation de >4,5 heures et <6 heures. Quand occlusion sur l’artère cérébrale moyenne ou l’artère carotide interne OU sur des patients pour lesquels la fibrinolyse est contrindiquée. Rescue : Trombectomie en urgence si score NIHSS > à 8. Combinée : Pour occlusions en tandem ou celles de l’artère carotide interne Datées > à 4,5 et < à 6 heures, et les occlusions de l’artère basilaire (AB) avec un infarctus de moins de 24h.

7 Accident Vasculaire Cérébral (AVC)
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Accident Vasculaire Cérébral (AVC) Séquences IRM systématiquement réalisées : Séquence pondérée en diffusion : Visualiser la nécrose. Séquence Flair : Datation à 3heures de la nécrose. Séquence T2 : Datation à 6heures de la nécrose. Séquence en écho de gradient. Des images vasculaires : Localiser l’occlusion. Séquence de perfusion : Évaluer la pénombre. Finalité imagerie IRM = être la plus orientable possible. Elle n’est plus seulement un outil descriptif, mais doit fournir une information capable d’orienter, rapidement et fidèlement, les choix thérapeutiques. diffusion : B-0, B-500, B-1000 et ADC permettent de visualiser la zone nécrosée dès les premiers symptômes La séquence T2* : Grande sensibilité au thrombus pour les laissions à moins de six heures.

8 Utilisation des Gradients : Pondérer le signal
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Séquence pondérée en Diffusion On observe 3 types de diffusion : La diffusion libre La diffusion restreinte anisotrope  La diffusion restreinte isotrope Utilisation des Gradients : Pondérer le signal Contraste en relation avec la mobilités des molécules d’eau. La diffusion libre : Mouvement libre dans toutes les directions. La diffusion restreinte anisotrope : Les fibres par exemple, favorisent le mouvement dans une seule direction de l’espace. Ainsi la diffusion se voit augmenter dans le sens de la fibre et réduite dans les directions orthogonales. La diffusion restreinte isotrope : Mouvement dans les zones avec des problèmes pathologiques. Pour ce faire, on ajoute des gradients dans pendant la séquence pour pondérer le signal en fonction de la diffusion des molécules d’eau. Les molécules d’eau sont déphasées par le premier gradient et remises en phase par le second, si elles n’ont pas bougé. Cependant, en cas de mouvement des molécules d’eau durant le délai entre les deux applications de gradient, les spins ne vont pas être rephasés par le second gradient. De ces trois séquences, avec des directions de gradient différentes, on peut aussi évaluer quantitativement le degré de mobilité des molécules d’eau via le calcul du coefficient de diffusion apparent (nommé ADC). L’imagerie de diffusion, affranchie de l’anisotropie du tissu, présente des valeurs caractéristiques : −3 . 𝑚 𝑚 2 /𝑠𝑒𝑐 pour les tissus sains. −3 . 𝑚 𝑚 2 /𝑠𝑒𝑐 pour le LCR

9 Résolution spatiale diminuée
Introduction Méthode Conclusion État de l’art . AVC Résultats Séquence de Perfusion Injection d’un produit de contraste : Gadolinium Séquence très rapide Résolution spatiale diminuée

10 Séquence de Perfusion Signal de Perfusion : Modélisation :
Introduction Méthode Conclusion État de l’art . AVC Résultats Séquence de Perfusion Signal de Perfusion : Modélisation : Avec une fonction Gamma : Robuste ne prend pas en compte la fonction d’entrée artérielle. Avec une fonction d’entrée artérielle arbitraire. Une variable aléatoire x suit une loi Gamma de paramètre k et θ, strictement positif, si sa fonction de densité de probabilité peut s’écrire : ÉQUATION (La densité de probabilité est la fonction qui représente une loi de probabilité sous forme d'une intégrale.) FONCTION GAMMA = surestimation ou sous-estimation du volume sanguin (forcer le retour à ZÉRO du signal) Fonction d’entrée artérielle : Déconvolution du signal en utilisant une fonction d’entrée artérielle arbitraire. La qualité du choix de cette fonction va influencer le résultat.

11 Où est la pénombre ? Séquence de Perfusion Cartes de Perfusion :
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Séquence de Perfusion Cartes de Perfusion : CBV : volume sous la courbe MTT : Temps entre milieu de descente et milieu de remontée TTP : Time to peak Où est la pénombre ?

12 Étude bibliographie : État de l’art
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Étude bibliographie : État de l’art 3 Axes de travail : La littérature Les logiciels existants Les brevets

13 État de l’art : Littérature
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats État de l’art : Littérature IRM pondérée en diffusion - ADC : Le coefficient de diffusion apparent évolue au court du temps suite à un l’AVC : L’ADC est effondré dès la première heure en raison d’une restriction du volume extracellulaire Finalement, les valeurs ADC seront augmentées, le LCR remplaçant la nécrose. Le coefficient de diffusion apparent évolue au court du temps suite à un l’AVC. La diffusion de l’eau et le coefficient d’ADC sont effondrés dès la première heure en raison d’une restriction du volume extracellulaire ce qui se traduira par un hypersignal en pondération diffusion avec un ADC diminué. Au stade final enfin, le territoire occlue fini par nécroser complètement et la zone est comblée par du LCR, d’où une augmentation du coefficient de diffusion. L’imagerie de diffusion, affranchie de l’anisotropie du tissu, présente des valeurs caractéristiques : −3 . 𝑚 𝑚 2 /𝑠𝑒𝑐 pour les tissus sains. −3 . 𝑚 𝑚 2 /𝑠𝑒𝑐 pour le LCR

14 État de l’art : Littérature
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats État de l’art : Littérature IRM de perfusion : Détection d’un mismatch : 6 secondes par rapport au côté contro-latéral via les données TTP. 4 secondes entre la réponse perfusionnelle et la fonction d’entrée artérielle via les données TMax. Enfin, les données Tmax, issues de la déconvolution par la fonction d’entrée artérielle, correspondent au décalage temporel entre la fonction d’entrée artérielle et le tissu. (La cartographie de la durée jusqu’à la valeur crête (en Anglais Time to Pic - TTP) est obtenu lors du traitement via la fonction Gamma. )

15 État de l’art : Littérature
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats État de l’art : Littérature Carte de Kohonen : Utilisées par la méthode Deux publications avec l’utilisation des cartes de Kohonen Classification de pathologies du rein: “Application of Kohonen neural networks for the non-morphological distinction between glomerular and tubular renal disease” in Nephrology Dialysis Transplantation (1998) Application aux images IRM du poumon Chuang KH, Wu MT, Lin YR, Hsieh KS, Wu ML, Tsai SY, Ko CW, Chung HW., Application of Model-Free Analysis in the MR Assessment of Pulmonary Perfusion Dynamics. Magn Reson Med., 2005 Aug;54(2): Rapidement, cet article montre les résultats obtenus avec une classification basée sur les cartes de Kohonen. Une nouvelle carte, nommée Perfusion Dynamics Component (PDC), regroupe les informations du MTT et du PBV sans utiliser de fonction apriori. Exemple extrait de l’article. a) Cartographie PDC b) La carte relative PBV, normalisée avec une fonction AIF, confirme l’information présentée sur la carte PDC. La carte MTT montre qu’une grande partie des composants de la carte PDC se retrouve en cartographie MTT. On admet donc que l’utilisation des cartes de Kohonen pour notre étude n’est pas absurde. Le retour des cliniciens nous montre qu’il peut se révéler intéressant d’appliquer ce genre classification au problème de la pénombre ischémique.

16 État de l’art : Logiciels existants
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats État de l’art : Logiciels existants La solution Siemens est plus longue et surement parce qu’elle utilise la fonction d’entrée artérielle. La solution Philips est rapide (quelques secondes), principalement parce qu’elle utilise la fonction Gamma. Le logiciel de General Electric demande trop de clique ce qui le rend inadapté aux situations d’urgences. Aucune solution ne produit de rapport final.

17 Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats État de l’art : Brevets La recherche s’est opérée via l’Institut National de la Propriété Intellectuelle (INPI), sous la demande d’Emmanuelle LE-BARS pour le CHRU Gui de Chauliac. 11 brevets sélectionnés pour l’évaluation du volume de la pénombre pendant l’AVC. Sauf omission, aucun brevet ne peut entrer en conflit avec la méthode. Method and system for mapping tissue status of acute stroke : Basé sur deux cartes de perfusion : le volume de sang cérébral (CBV) et le temps de retard artériel (DT). Un pixel est classé ischémique si son DT est supérieur à un seuil donné, et le CBV inférieur à un second seuil. Les pixels nécrotiques sont différenciés des pixels ischémiques grâce à un autre seuil sur le DT au dessus duquel les pixels appartiennent au cœur nécrotique et/ou grâce à un dernier seuil sur le CBV en dessous duquel ils y appartiennent également. Une analyse de grappe est ensuite faite pour séparer les pixels qui appartiendraient aux 2 groupes et donc ne garder que la pénombre. Superimposing brain atlas images and brain images with delineation of infarct and penumbra for stroke diagnosis : Superposition d’images présentant la nécrose – ADC, TTP, MTT… Utilisation d’un atlas du cerveau pour définir les zones en relation. Method for estimating the growth potential of cerebral infarcts Utilisation QUE de la cartographie ADC. Définir le parenchyme cortical via ADC puis localiser et délimiter l’infarctus initial. A partir d’une combinaison linéaire de paramètres d’énergie dépendant de l’intensité de l’ADC, définir un indice d’énergie globale E ; Modéliser l’évolution de l’infarctus à partir d’un modèle de croissance itératif cherchant à minimiser E.

18 Méthode - Enjeu logiciel
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode - Enjeu logiciel Fournir un outils d’aide à la décision thérapeutique mesurant le volume de pénombre ischémique. Rapide : Répondre à la situation d’urgence. Automatique: Reproductibilité inter-utilisateurs et inter-examens. Simple: Compte rendu final complet.

19 Masque de segmentation via diffusion.
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode - Détails Masque de segmentation via diffusion. Masque + Recalage perfusion /diffusion Classement Carte de Kohonen. Classement Kmeans. Rapport.

20 Méthode – 1/5 Masque de segmentation
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 1/5 Masque de segmentation Contours du parenchyme Seuillage  moyenne d’intensité + rehaussement Une fois la série B-0 identifiée, je commence par lui appliquer un seuillage coupe par coupe. Afin de déterminer la valeur du seuil utilisé je calcule l’intensité moyenne de chaque coupe et je lui applique un coefficient multiplicateur afin d’augmenter l’impact du seuillage. Le seuillage est une opération visant à rendre binaire une image. L’utilisation d’une valeur seuil permet de transformer l’espace de départ, l’image, pour que tous les éléments supérieurs à ce seuil, pixel d’intensité supérieur au seuil, deviennent un, blanc, et les autres zéro, noir.

21 Méthode – 1/5 Masque de segmentation
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 1/5 Masque de segmentation Contours du parenchyme Seuillage  moyenne d’intensité + rehaussement Morphologie Mathématique  Ouverture/Fermeture La première opération est une ouverture, cela se traduit par une érosion suivie d’une dilatation. Puis une fermeture, dilatation puis érosion. Commencer par une ouverture permet de séparer les différents objets de l’image (le parenchyme et les yeux) et de réduire les petits éléments intrus. L’élément structurant choisi est en forme de cercle ceci pour se rapprocher au maximum des contours réels du cerveau.

22 Méthode – 1/5 Masque de segmentation
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 1/5 Masque de segmentation Contours du parenchyme Seuillage  moyenne d’intensité + rehaussement Morphologie Mathématique  Ouverture/Fermeture Etiquetage en composantes connexes  2D Ligne de suppression

23 Méthode – 1/5 Masque de segmentation
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 1/5 Masque de segmentation Contours du parenchyme Seuillage  moyenne d’intensité + rehaussement Morphologie Mathématique  Ouverture/Fermeture Etiquetage en composantes connexes  2D Ligne de suppression

24 Méthode – 1/5 Masque de segmentation
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 1/5 Masque de segmentation Contours du parenchyme Nécrose et le liquide céphalo-rachidien Étude de la courbe de l’histogramme ADC

25 Méthode – 1/5 Masque de segmentation
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 1/5 Masque de segmentation Contours du parenchyme Nécrose et le liquide céphalo-rachidien Étude de la courbe de l’histogramme ADC 2 Seuillages  Nécrose + LCR

26 Méthode – 1/5 Masque de segmentation
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 1/5 Masque de segmentation Contours du parenchyme Nécrose et le liquide céphalo-rachidien Étude de la courbe de l’histogramme ADC 2 Seuillages  Nécrose + LCR Étiquetage en composantes connexes  3D Retour sur l’étiquetage en composantes connexes : 1 seul parcourt de l’image binaire Explication de l’algorithme !!!

27 Méthode – 1/5 Masque de segmentation
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 1/5 Masque de segmentation Contours du parenchyme Nécrose et le liquide céphalo-rachidien Étude de la courbe de l’histogramme ADC 2 Seuillages  Nécrose + LCR Étiquetage en composantes connexes  3D Définition zones d’intérêt  Nécrose + Parenchyme + LCR

28 Méthode – 2/5 Recalage + Masque
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 2/5 Recalage + Masque

29 Méthode – 3/5 Carte de Kohonen
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 3/5 Carte de Kohonen Signal GLOBAL Sélection aléatoire pour initialiser la carte. Distance Euclidienne : Si une distance faible, on fusionne le signal avec celui de la carte qui a la distance la plus petite. Sinon, si la distance entre le signal et ceux déjà présents dans la carte est trop élevée, je fusionne les deux signaux les plus proches de la carte et j’ajoute le signal pioché dans la case ainsi libérée. Problème d’initialisation : Solution trouvé à la place de l’aléatoire – Faire plusieurs carte sur des formes de nécrose qui grandirait Faire un schéma de la répartition spéciale des classe obtenue avec la carte de Kohonen : plein de points statiques et des classe en étoile qui s’entrecroisent 2 options !

30 Classement des signaux issus de la carte de Kohonen en cinq classes
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 4/5 KMeans Idéalement les cliniciens voudraient obtenir une classification en seulement quatre régions. Classement des signaux issus de la carte de Kohonen en cinq classes Pourquoi 5, à cause de l’oligémie (proche de la pénombre, mais qui ne mourra pas tout le temps)

31 Méthode – 5/5 Rapport Final
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Méthode – 5/5 Rapport Final 5 zones : Patient – informations fiabilité – Visualisation – Données numériques – Rapport texte

32 Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Résultats Dans un premier temps nous avons observé une trop importante non reproductibilité de la méthode

33 Résultats – Carte de Kohonen
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Résultats – Carte de Kohonen Sectoriser la carte de Kohonen (Anneaux grandissant à la manière d’un radar) Forme de la nécrose à la place de circulaire. Si une distance faible, on fusionne le signal avec celui de la carte qui a la distance la plus petite. Sinon, si la distance entre le signal et ceux déjà présents dans la carte est trop élevée, je fusionne les deux signaux les plus proches de la carte et j’ajoute le signal pioché dans la case ainsi libérée. Problème d’initialisation : Solution trouvé à la place de l’aléatoire – Faire plusieurs carte sur des formes de nécrose qui grandirait Faire un schéma de la répartition spéciale des classe obtenue avec la carte de Kohonen : plein de points statiques et des classe en étoile qui s’entrecroisent

34 Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Résultats Outre les résultats de la méthode, le logiciel propose de nouvelles options : Une interface graphique revue

35 Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Résultats Outre les résultats de la méthode, le logiciel propose de nouvelles options : Une interface graphique revue Exécution en mode pas à pas Sélection manuelle de la nécrose Suppression des volumes problématique

36 Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Résultats Outre les résultats de la méthode, le logiciel propose de nouvelles options : Une interface graphique revue Exécution en mode pas à pas Importation des données images Nœud DICOM (Réseau PACS + Machines) CD

37 Conclusion Le logiciel nécessite encore des améliorations :
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Conclusion Le logiciel nécessite encore des améliorations : Code couleur en place maintenant

38 Conclusion Ainsi qu’une validation clinique :
Introduction Méthode Conclusion État de l’art AVC Résultats Conclusion Ainsi qu’une validation clinique : Nous avons profité des 9 mois à l’hôpital pour construire une base de donnée patient. 46 examens avec examen de contrôle : Patients non traités : paramétrage du logiciel Patients traités : validation clinique 46 patient : dont 8 non désobstrués et 3 exclus après la deuxième interprétation des images. Il nous manque donc majoritairement des cas de patient non désobstrués, ceux idéals pour tester la véracité de notre application.

39 Avez-vous des questions? Merci