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Méthode 2 > Cours 3 - Morphométrie > Flashcards

Cours 3 - Morphométrie Flashcards

1
Q

qu’est-ce que la morphométrie?

A

étude de la forme du cerveau et de ses structures

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Q

Vrai ou faux?
Dans la morphométrie, il n’est pas nécessaire de pouvoir observer clairement les délimitations neuroanatomiques

A

faux, c’est nécessaire

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3
Q

Vrai ou faux?
L’IRM fonctionnelle nous donne un bon contraste entre la matière grise, blanche et le LCR, ce qui permet de réaliser des études de morphologies computationnelle

A

faux, IRM anatomique/structurelle

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4
Q

Selon Durer, quelles sont les 3 partie qu’on doit mesurer en morphométrie?
comment a-t-il fait? que cela lui a permis?

A

On mesure la taille du nez, oreille et yeux.
Comprendre à quel pts la morphologie est variable
Mis une boite autour de la tête des gens  avec pts de repères
Lui a permis d’avoir une idée quantitative de la variabilité de la tête des gens.

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5
Q

quelle est la différence entre Durer et Talerak (neurochirurgien)?

A

Talerak (neurochirurgien) : ouvrait boite crânienne des gens et enlevait des bouts. Il avait une boite physique qu’il allait installer autour de la tête des gens  espace stéréostastique.

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6
Q

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, qu’est-ce que cela permet?

A

permet d’observer des différences liées à l’âge, au diagnostic clinique d’un individu, ou de tout autre trait.

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7
Q

qu’est-ce qu’on observe au niveau de la morphologies des individus présentant un profil sans atteinte cognitive vs trouble légers de la cognition vs démence de type Alzheimer?

A

il y a des différences morphologiques
ex: Alzheimer = ventricule plus gros

et des différences longitudinales (patients dans le temps) ==> grosseur des ventricules augmente aussi

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8
Q

Vrai ou faux?
Les études morphologiques IRM permettent de comparer des individus et des groupes

A

vrai

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9
Q

qu’est-ce que la volumétrie manuelle?

A

consiste à délimiter visuellement une aire cérébral particulière. nécessite bcp de temps, car le contour des structures d’intérêt doit être dessiné à la main sur chaque coupe IRM.

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10
Q

comment on fait de la volumétrie manuelle?

A

1- dessiner le contour des structures d’intérêts à la main pour ch coupe IRM
2- segmenter une structure dans un premier plan de coupe
3- aller corriger cette segmentation dans les autres plans

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11
Q

Dans la volumétrie manuelle, comment peut être le protocole?

A

il doit être validé + rigoureux ==> pour certains types de structures, il existe un protocole de segmentation avec des critères anatomiques clairs.

Cependant, pour d’autres structures, il est nécessaire de réaliser des expériences fonctionnelles afin de pouvoir les délimiter

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12
Q

vrai ou faux?
Les délimitations anatomiques ne sont pas toujours disponibles ou bien établies

A

vrai

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13
Q

pourquoi le protocole de segmentation manuelle doit être rigoureux?

A

pour obtenir un bon niveau de concordance des résultats entres différents chercheurs (accord inter-juge).

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14
Q

vrai ou faux?
La segmentation manuelle sert à faire des tests statistiques sur les mesures de volume à l’échelle de la population

A

vrai?

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15
Q

quelle est la limitation de la segmentation manuelle?

A

segmentation peut être difficile et/ou subjective.

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16
Q

Associe:
1- MB
2- MG
3- LCR

a) meilleure en T1
b) meilleure en T2

A

1-a
2-a
3-b –> surtout si a bcp de liquide

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17
Q

quel outil peut-on utiliser afin d’automatiser le travail de segmentation?

A

atlas

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18
Q

qu’est-ce qu’un atlas?

A

segmentation déjà effectuée par une équipe de chercheurs

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19
Q

comment les chercheurs ont fait un atlas?

A

ont construit une carte des régions d’intérêt à l’intérieur d’un espace de référence, aka espace stéréotaxique

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20
Q

dans la segmentation manuelle, qu’est-ce qu’on fait?

A

Afin d’ajuster l’atlas sur les données d’un participant, les images structurelles de ce dernier sont d’abord recalées de manière automatisée vers l’espace stéréotaxique de référence. Cette transformation permet par la suite d’adapter l’atlas à l’anatomie de chaque sujet

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21
Q

qu’est-ce que le recalage?

A

chercher à déformer l’image individuelle afin de l’ajuster à l’espace stéréotaxique. Cette transformation peut être affine (incluant notamment translation, rotation et mise à l’échelle) ou bien non-linéaire (déplacement dans n’importe quelle direction de l’espace). L’objectif du recalage est d’augmenter le niveau de similarité entre les images, mais il est aussi important que les déformations soient continues.

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22
Q

quelles sont les 3 éléments incluent dans la transformation affine? (recalage)

A

(incluant notamment translation, rotation et mise à l’échelle)

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23
Q

quel est l’objectif du recalage?

A

L’objectif du recalage est d’augmenter le niveau de similarité entre les images, mais il est aussi important que les déformations soient continues.

24
Q

dans le recalage, quel élément doit être continues à tout prix? qu’est-ce que cela signifie?

A

les déformations ==> Autrement dit, des endroits adjacents dans les images non-recalées doivent toujours être adjacents après le recalage.

25
Q

qu’est-ce que l’Espace stéréotaxique?

A

Afin de définir une anatomie de référence, les chercheurs utilisent généralement un cerveau “moyen”. Pour y parvenir, les cerveaux de plusieurs dizaines d’individus sont recalés les uns avec les autres, puis moyennés jusqu’à obtenir une seule image. Si le recalage a bien fonctionné, comme dans le cas de l’atlas MNI152 ci-dessous, les détails de la neuroanatomie sont préservés dans la moyenne

26
Q

afin de procéder aux analyses statistiques, qu’est-ce qu’on extrait d’abord? que fait-on par la suite?

A

on extrait d’abord le volume de chaque structure segmentée (en mm3)

comparer statistiquement le volume moyen entre deux groupes

27
Q

Il est possible d’obtenir des résultats aberrants en volumétrie. quelles sont les 3 causes possibles?

A

1- la présence d’erreurs dans les étapes de recalage linéaire et/ou non-linéaire
2- d’artefacts lors de l’acquisition des données (présence d’objets métalliques, etc.
3-Les images peuvent également être de mauvaise qualité si le sujet de recherche bouge pendant l’acquisition

28
Q

pour limiter les résultats aberrants, que devons-nous faire? que cela permet de plus?

A

effectuer un contrồle de qualité afin d’éliminer les images inutilisables avant de procéder aux analyses statistiques –> évite d’avoir de gros impacts négatifs sur nos résultats et conclusions

29
Q

quel est l’objectif de la VBM (morphométrie basée sur les voxels)?

A

de mesurer le volume de matière grise situé immédiatement autour d’un voxel donné

30
Q

vrai ou faux? (VBM)
1- n’est donc pas limitée par le besoin d’avoir des frontières préétablies claires entre différentes structures cérébrales
2- obtient une carte 2D de la densité de la MG

A

1- vrai
2- faux

31
Q

quels sont les 2 principaux avantages de la VBM?

A

Les principaux avantages de cette approche sont ses aspects automatisés et systématiques.

32
Q

que représente l’étape du contrôle qualité?

A

La présence d’une personne ne devient nécessaire que pour vérifier que la procédure a fonctionné correctement

33
Q

quel est le plus grand inconvénient du VBM?

A

le grand nombre de mesures générées pose un problème de comparaisons multiples lorsque vient le temps de faire les analyses statistiques

34
Q

qu’est-ce que la segmentation dans la VBM?

A

vise à catégoriser les types de tissus du cerveau en différentes classes

35
Q

quelles sont les étapes comprises dans la segmentation du VBM?

A

Un masque du cerveau est généralement extrait afin d’exclure les méninges ainsi que le crâne. On va généralement y inclure d’autres types de tissus également, comme la graisse. Un algorithme de segmentation va ensuite examiner la distribution des niveaux de gris dans l’image (par exemple, dans une image pondérée en T1) et estimer pour chaque voxel la proportion du voxel qui contient un type de tissu donné. Cette proportion est souvent appelé l’effet de volume partiel. Un voxel peut par exemple être assigné à 80% de matière grise et 20% de liquide céphalo-rachidien. Le niveau de gris résultant pourrait alors donner une indication trompeuse sur son contenu réel.

36
Q

qu’est-ce que l’Effet de volume partiel?

A

Il est possible que la segmentation automatique nous retourne pour certains tissus non-désirés des valeurs similaires à celle de la matière grise sur l’image résultant de cette étape. En effet, il est possible que des voxels se trouvant directement sur la jonction entre une zone blanche et une zone noire (par exemple, sur une paroi de matière blanche qui borderait un ventricule) aient comme valeur résultante une valeur s’apparentant plutôt au gris associé à la matière grise (valeur moyenne entre blanc et noir). On appelle ce genre d’effet de mélange de noir et de blanc un volume partiel (une partie du volume du voxel est blanche alors que l’autre partie est noire).

37
Q

qu’est-ce que le lissage spatial?

A

L’étape suivante correspond au lissage spatial. Celui-ci consiste à ajouter un filtre sur l’image qui va la rendre plus floue. En pratique, le lissage remplace la valeur associée à chaque voxel par une moyenne pondérée de ses voisins. Comme c’est une moyenne pondérée, la valeur originale du voxel est celle qui aura la plus grande pondération, mais les valeurs des voxels situés directement autour vont aussi l’affecter grandement. La valeur des poids suit le profil d’une distribution Gaussienne 3D (plus un voxel voisin est loin du voxel d’intérêt, moins il en affectera la valeur).

38
Q

vrai ou faux?
La taille de la région est contrôlée par un paramètre de largeur à mi-hauteur, ou FWHM (full width at half maximum), qui se mesure en millimètres. Plus la valeur de FWHM est grande, plus grand sera le rayon du voisinage contenant les voxels qui auront un impact sur la valeur lissée du voxel

A

vrai

39
Q

vrai ou faux?
le recalage utilisé en VBM est lié à une structure particulière

A

faux, n’est pas lié à une structure particulière

40
Q

la VBM est très sensible aux erreurs dans l’étape de la segmentation. qu’est-ce que cela signifie?

A

Il est donc possible de perdre certaines structures pour lesquelles le contraste entre la matière blanche et la matière grise n’est pas assez important pour que l’algorithme réussisse à les classifier efficacement. Pour ce genre de structure, il est important d’ajouter des a priori (des règles ou des conditions supplémentaires) afin de ne pas les perdre. Il est aussi envisageable de corriger cette partie de la segmentation de façon manuelle ou d’exclure les données de certains participants.

41
Q

qu’est-ce que les analyses de surface corticale exploite?

A

le ruban que la matière grise forme en s’étendant à la surface de la matière blanche

42
Q

que va détecter l’algorithme dans les analyses de surface? (2)

A

la surface piale, à la frontière entre la matière grise et le liquide céphalo-rachidien, et la surface intérieure (aussi appelée surface blanche), à la frontière entre la matière blanche et la matière grise

43
Q

Vrai ou faux? (analyses de surface)
contrairement à la VBM, il faudra extraire un masque du cerveau en éliminant les structures n’appartenant pas au cortex (boîte crânienne, tissus adipeux, méninges, liquide céphalo-rachidien, etc.)

A

faux, comme la VBM, doit le faire

44
Q

explique la croissance de ballon utilisé dans les analyses de surface

A

Pour estimer la position des surfaces piale et intérieure, on place un ballon virtuel au centre de chacun des hémisphères du cerveau. On modélise ensuite des contraintes physiques à la frontière entre la matière blanche et la matière grise (surface interne). On procède ensuite à “gonfler” ce ballon jusqu’à ce qu’il épouse le mieux possible la frontière de la surface interne (jusqu’à ce que le ballon soit gonflé et occupe tout l’espace dans la cavité et qu’il épouse l’ensemble des courbes de la paroi). Il est aussi possible de faire la procédure inverse. On pourrait en effet générer un ballon virtuel autour de chacun des hémisphères et les “dégonfler” jusqu’à ce qu’ils épousent les contours des frontières délimitées par les contraintes physiques. Lorsque l’une des frontières (surface interne ou surface piale) est délimitée, il est possible de continuer la procédure de gonflement/dégonflement afin d’obtenir la seconde surface.

45
Q

Vrai ou faux?
Les techniques d’extraction de surface telles que celles proposées par le logiciel FreeSurfer sont coûteuses en terme de ressources de calcul. Générer une surface à partir d’une IRM structurelle peut prendre jusqu’à 10 heures sur un ordinateur standard

A

vrai

46
Q

que permet la reconstruction de la géométrie de la surface?

A

de décomposer le volume de la matière grise en une épaisseur locale, et une surface locale

47
Q

vrai ou faux? (analyses de surface)
l’épaisseur locale et la surface local sont des propriétés qui doivent être étudiées ensemble

A

faux, peut être étudiées séparément ==> car il a été démontré qu’elles sont liées de manière indépendante à différentes conditions neurologiques et psychiatriques

48
Q

qu’est-ce qu’on analyse dans l’analyse de surface?

A

analyse du contenu d’unités de surface => vertex

49
Q

comment peut-on voir les structures sous-corticales tels que les thalamis et ganglions de la base?

A

doit combiner analyse de surface avec volumétrie automatique

50
Q

vrai ou faux?
La technique d’extraction de surface n’est pas robuste aux effets des volumes partiels

A

vrai –>ex: On pourrait en effet avoir une surface qui ne se rend pas jusqu’au fond d’un sulcus, ou lorsque les gyri sont très rapprochés, qui n’entre même pas à l’intérieur du sulcus

51
Q

est-ce que les types d’erreurs en analyse de surface sont possible sur les 2 types de surfaces? cela entrainera quoi?

A

oui, ce qui entrainera une forte surestimation localisée de l’épaisseur corticale

52
Q

dans le recalage affine, combien y-a-t-il de :
a) rotations
b) translations
c) mise à l’échelle

A

3-3-3

53
Q

qu’est-ce que la mise à l’échelle?

A

agrandir ou rapetisser, (étiré de 3 différents angles, mais touche à toutes les structures) tout le cerveau (peut pas juste agrandir une structure)

54
Q

quelles sont les 4 étapes de la VBM?

A

Segmentation.
Lissage spatial.
Recalage dans un espace stéréotaxique de référence.
Analyse statistique.

55
Q

qu’est-ce que la segmentation probabiliste?

A

Segmentation probabiliste : dans ce voxel là c’est quoi la proportion de matière grise

56
Q

quelles sont les 4 étapes des analyses de surface?

A

Segmentation du cerveau.
Estimation de la surface piale (matière grise / liquide céphalo-rachidien) et de la surface intérieure (matière grise / matière blanche).
Estimation de l’épaisseur corticale et de la surface locale.
Analyse statistique (sera présenté au cours 5)

Méthode 2 (4 decks)

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