Cours 3 Flashcards
Qu’est-ce que la morphométrie?
Morphométrie : mesurer les formes
- Étude de Durer sur les proportions du visage
- Donc voulait prendre des formes biologiques et mettre des mots sur ces formes là
IRM pondéré en T1
- On voit qu’il y a des sillons, de la matière blanche, de la matière grise…
- On va donc essayer de noter la taille et la position de ces structures pour faire des analyses statistiques
À quoi peuvent servir les études de variations morphologiques?
- Il existe des différences morphologiques d’un cerveau à l’autre. L’IRM T1 a un bon contraste entre matière blanche, matière grise et liquide céphalo-rachidien, qui nous permet d’observer des différences liées à l’âge, au diagnostic clinique d’un individu, ou de tout autre trait.
- Images de chaque ligne représente une personne différente avec des différences au niveau de la cognition
- MCI : facteur de risque pour développer de l’Alzheimer
- AD : personne avec Alzheimer
- Mais beaucoup d’autres outils sont utilisés que l’IRM T1 pour diagnostiquer AD
- Chaque colonne correspond à des visites différentes
- On peut voir que pour AD, on a perdu du volume cérébral (de la matière blanche et grise) et que le LCR et les cavités ont pris de l’expansion. On peut donc voir à l’œil nu ces éléments morphométriques. On peut également voir que l’hippocampe des personnes avec AD est également atrophié
Qu’est-ce que la segmentation manuelle en volumétrie?
- Quantification du volume d’une aire cérébrale particulière (ou du cerveau entier)
- Nécessite un protocole validé de segmentation
- Test statistique sur les mesures de volume à l’échelle de la population
- P.ex., pour l’hippocampe :
o On va essayer de mesurer le volume précis de cette aire (peut être en mm3). Pour cela, nous allons devoir décider qu’est-ce que l’hippocampe, ses limites précises.
o Par la suite, on va pouvoir comparer avec le reste de la population saine - Exemple de segmentation manuelle de l’amygdale chez un patient individuel, avant (gauche) et après (droite) corrections dans le plan coronal.
o On a dessiné à la main où se trouve l’amygdale ici - Limitation : la segmentation peut être difficile/subjective.
o On est donc mieux d’utiliser un protocole standardisé pour effectuer la volumétrie et éviter une segmentation subjective
o On peut essayer d’automatiser les choses pour accélérer le processus
Qu’est-ce que le recalage et quels sont les types de recalage?
Recalage : mise en correspondance d’image
- Technique de recalage qui consiste à prendre forme et la transformer vers une autre forme
- Nous nous intéressons à recaler des cerveaux
Recalage affine
- Transformations linéaires telles que rotation, translation ou mise à l’échelle (scaling)
- C’est la première étape du recalage
- Ce type de transformation a beaucoup été utilisé dans le domaine de la neurochirurgie
- Prend les images/formes et les mets de la même grandeur/grosseur
Recalage non-linéaire
- Ici, on agrandit certaines parties et on en rétrécit d’autres
- On peut donc, p.ex., agrandir certains ventricules et rétrécir d’autres
- Transformation très locale
- Smooth : on ne peut pas prendre une partie du cerveau, la déchirer et en mettre une partie en haut. Notre grille doit absolument rester une grille, on veut comparer des parties du cerveau qui sont comparables.
- Va nous permettre de mettre les cerveaux en correspondance.
Exemple d’images non recalées
- Deux scans du même sujet qui ont été prises à deux séances d’acquisition différentes. En superposant les deux images, on voit qu’il y a des rotations de la tête entre les images ce qui signifie que les FOV entre les deux examens n’étaient pas consistants (même si on essaie avec procédure standardisé)
Exemple d’images recalées de manière affine
- Deux scans du même sujet, prises durant deux séances d’acquisition différentes. Ici, on peut voir que la rotation a disparu car on a ajusté le linéaire.
Exemple d’images recalées non-linéairement
- Deux scans du même sujet, prises durant deux séances d’acquisition différentes. Ici, on essaie de calculer les microchangements qui peuvent être présents même après le linéaire et on peut se poser pleins de questions : qu’est-ce qui guide ces transformations?
- Nous permet d’au moins pouvoir quantifier les transformations entre les deux images.
Qu’est-ce que l’espace stéréotaxique non-linéaire?
- Espace stéréotaxique ICBM non-linéaire (moyenne d’IRM T1 pour 152 jeunes adultes après recalage non-linéaire)
- On prend pleins de participants qu’on va aligner les uns avec les autres et on va faire une moyenne
- On voit donc toutes les caractéristiques du cerveau qui vont être reproductibles d’un cerveau à l’autre
Qu’est-ce que la segmentation automatique en volumétrie?
- Une fois complété, le recalage permet d’automatiser la segmentation individuelle à partir d’une segmentation de groupe.
- On a besoin de prendre l’atlas, dessiner les différentes zones dessus avec des critères précis.
- Donc, on prend notre segmentation de référence de l’espace stéréo –> on applique nos transformations de recalage (linéaire et non-linéaire) –> on applique les transformations à la segmentation individuelle de l’individu –> nous permet de voir les différences possibles entre un individu et la moyenne générale
Quelles sont les applications de la volumétrie?
- Différences de volume de l’hippocampe entre des participants cognitivement sains (HC), des participants présentant des troubles cognitifs légers stables (sMCI) ou progressifs (pMCI), ainsi que des patients atteints d’une démence de type Alzheimer (AD)
- On peut donc voir qu’on a perdu environ 1000mm3 en moyenne de volume de l’hippocampe entre un individu sain et AD
- Il faut cependant faire attention car, évidemment, il y a énormément de variabilité interindividuelle
- Volumétrie est assez simple en termes de statistiques, on peut p.ex. utiliser un test t pour trouver une différence significative entre deux individus
Pourquoi est-il important de faire un contrôle qualité en volumétrie?
Contrôle qualité : exemple d’échec du recalage
- Les opérations de recalage et de segmentation peuvent échouer, parfois de manière spectaculaire
- Ici, on s’attend à ce que les structures rouges s’alignent sur l’image T1 après recalage.
- On fait du contrôle qualité pour donc s’assurer de ne pas avoir d’erreurs dans nos études.
Contrôle qualité : artefacts
- Il se peut que le problème se situe directement au niveau des données brutes. Dans ce cas, les données ne sont pas exploitables quelque soit la qualité du recalage.
- Ici, un artéfact est visible, en raison de métal introduit dans le scanner, ce qui crée une perte de signal, une distorsion et des arceaux.
- Dès que le champ B0 n’est pas constant, ça amène des grosses déformations dans l’image. Ainsi, du métal dans l’IRM pourrait introduire des grosses déformations.
Quels sont les principes du VBM?
- Quantification de la densité locale de matière grise
- Ne dépend pas d’une structure particulière, couvre toute la matière grise.
- Test statistique répété à chaque voxel : problème de comparaisons multiples
- Comme volumétrie mais basée sur des voxels
Quelles sont les étapes du VBM?
- Segmentation
- Lissage spatial
- Recalage dans un espace stéréotaxique de référence
- Analyse statistique
Qu’est-ce que l’effet de volume partiel dans les images T1?
Dans le volume de notre voxel, il y a plusieurs tissus qui ont contribués. Ainsi, un voxel contenant une moitié de matière blanche et une autre moitié de noir (p.ex., ventricules) pourrait donner l’impression de matière grise. C’est ce qu’on appelle l’effet de volume partiel
Qu’est-ce que le lissage spatial?
- Plus le ballon est gros, plus l’image est floue
- Donc, plus on augmente la grosseur des voxels de notre VBM, plus les régions avoisinantes vont impactées les données de notre voxel et l’image va être floue.
Quelles sont les applications du VBM?
Régression linéaire en VBM. On teste ici l’effet de l’âge sur un groupe (N=50) de participants de la base de données OASIS. La significativité -log10(p) de l’effet de l’âge est superposé à une image de densité de matière grise.
Pourquoi est-ce important d’effectuer un contrôle qualité avec le VBM?
- La matière blanche proche des gyrus p.ex. peut être classifié de manière erronée comme matière grise
- Se produit quasiment systématiquement. Il va toujours y avoir une partie du cerveau un peu moins bien segmentée si la segmentation est automatisée
Quels sont les principes des analyses de surface?
- Quantification des propriétés géométriques locales de la matière grise (épaisseur, surface)
- Ne dépend pas d’une structure particulière, couvre toute la matière grise
- Test statistique répété à chaque élément de surface (vertex) : problème de comparaisons multiples
