Construction et personnalisation de modèles

Construction et personnalisation de modèles anatomiques numériques de patients parkinsoniens traités par stimulation cérébrale profonde Institut du Cerveau et de la Moëlle (ICM) Hôpital de la Pitié-­Salpêtrière mots-­clés : apprentissage statistique, études rétrospectives, modèles anatomiques, médecine personnalisée La stimulation cérébrale profonde est une technique chirurgicale de pointe qui permet l’excitation ou l’inhibition d’ensemble de neurones grâce à une électrode implantée dans certains territoires des ganglions de la base, au centre du cerveau. L’hôpital de la Pitié-­‐Salpêtrière joue depuis plus de 20 ans un rôle important dans le développement et la mise au point de cette technique chirurgicale depuis les premiers cas opérés par le professeur Benabid à Grenoble à la fin des années 1980. Nous disposons aujourd’hui d’une base de données de plus de 300 patients opérés à la Pitié-­‐Salpêtrière. L’analyse de cet ensemble de cas, unique par sa taille, nous a déjà permis de mieux comprendre les corrélations entre les régions stimulées et l’évolution des symptômes (ref Welter et al. Neurology 2014). Pour aller plus loin, il faut relever un défi scientifique et technique grâce à des méthodes avancées de traitement des images et d’apprentissage statistique. Nous proposons de construire un modèle anatomique moyen à partir des images IRM de la base de données dans lequel les localisations des électrodes de chaque patient pourront être superposées. Une part importante de notre recherche consiste précisément à développer des méthodes pour la construction de tels « atlas statistiques » qui estiment une configuration anatomique moyenne ainsi que la variabilité de cette configuration au sein de la population étudiée. Cette activité de recherche a conduit au développement du logiciel Deformetrica (www.deformetrica.org). Une fois la localisation des électrodes superposée au modèle anatomique moyen, nous pourrons déterminer sur le modèle moyen la frontière de la région d’intérêt stimulée, par rapport au noyau cible, le noyau sous-­‐thalamique, et aux noyaux voisins. Cette région pourra également être découpée en sous-­‐territoires en fonction de la nature des symptômes observés ou de la nature des enregistrements électrophysiologiques. Ces frontières fonctionnelles seront confrontées aux frontières des territoires sensori-­‐moteurs, limbiques et associatifs du noyau sous-­‐thalamique déterminés à partir du recalage d’un atlas histologique (ref Yelnik et al. Neuroimage 2007) sur le modèle moyen. Cette approche sera ensuite étendue à l’estimation automatique de modèles anatomiques spécifiques à des sous-­‐groupes de patients partageant des caractéristiques anatomiques similaires, dans une approche de type « clustering ». Pour mener à bien ce travail, le stagiaire s’appuiera sur la suite logicielle PyDBS (ref D’Albis et al. IJCARS 2014), écrite en Python, permettant la manipulation des images et des données stéréotaxiques de la base de données, ainsi que sur le logiciel Deformetrica, développé en C++, pour l’estimation de modèles anatomiques. Le stagiaire devra s’approprier ces outils, implémenter les modules permettant de construire les modèles anatomiques et d’y superposer les localisations des électrodes chez les patients, et conduire l’analyse statistique des données ainsi recalées dans un référentiel commun. Le stagiaire travaillera dans un environnement fortement pluridisciplinaire mêlant des chercheurs et des ingénieurs en informatique et mathématiques appliquées, des neuro-­‐anatomistes, neurologues et neuro-­‐chirurgiens. Le stage sera l’occasion de se confronter à des notions importantes en traitement des images et en apprentissage statistique que le stagiaire pourra choisir d’approfondir en 4è année, par exemple en suivant le master « Mathématiques, Vision et Apprentissage ». Une bonne connaissance des langages de programmation Python et C++ seront un plus. Le stagiaire mènera ses travaux au sein de l’équipe ARAMIS de l’ICM. Il sera co-­‐
encadré par Stanley Durrleman, Eric Bardinet de la plateforme de neuroimagerie de recherche (CENIR) et Sara Fernandez-­‐Vidal de la plateforme de stéréotaxie (STIM). Contacts: Stanley Durrleman [email protected] Eric Bardinet [email protected] Sara Fernandez-­‐Vidal [email protected] Sites web : www.icm-­institute.org pf-­stim.cricm.upmc.fr www.aramislab.fr www.cenir.org Figure 1 Atlas histologique de tissus cérébraux d'un specimen postmortem superposé à l'image IRM d'un patient atteint de la maladie de Parkinson Figure 2 Maillage du noyau sous-­thalamique avec les trajectoires explorées durant l'opération de stimulation cérébrale profonde. Les sphères superposées aux trajectoires représentent les points situés dans le noyau d’après l’interprétation des enregistrements électrophysiologiques du neurologue au cours de l’opération. (le volume de la sphère est proportionnel à la confiance du neurologue) Références : D’Albis T, Haegelen C, Essert C, Fernandez-­‐Vidal S, Lalys F, Jannin P. PyDBS: an automated image processing workflow for deep brain stimulation surgery. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2014, p. 1-­‐12. Durrleman S, Prastawa M, Charon N, Korenberg J, Joshi S, Gerig G, Trouvé A. Morphometry of anatomical shape complexes with dense deformations and sparse parameters, NeuroImage, 101(1):35-­‐49, 2014, Mallet L, Schupbach M, N'Diaye K, Remy P, Bardinet E, Czernecki V, Welter ML, Pelissolo A, Ruberg M, Agid Y, Yelnik J. Stimulation of subterritories of the subthalamic nucleus reveals its role in the integration of the emotional and motor aspects of behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2007;104(25):10661-­‐6. Yelnik J, Bardinet E, Dormont D, Malandain G, Ourselin S, Tande D, Karachi C, Ayache N, Cornu P, Agid Y. A three-­dimensional, histological and deformable atlas of the human basal ganglia. I. Atlas construction based on immunohistochemical and MRI data. NeuroImage 2007;34(2):618-­‐38. Welter ML, Schüpbach M, Czernecki V, Karachi C, Fernandez-­‐Vidal S, Golmard JL, Serra G, Navarro S, Welaratne A, Hartmann A, Mesnage V, Pineau F, Cornu P, Pidoux B, Worbe Y, Zikos P, Grabli D, Galanaud D, Bonnet AM, Belaid H, Dormont D, Vidailhet M, Mallet L, Houeto JL, Bardinet E, Yelnik J, Agid Y. Optimal target localization for subthalamic stimulation in patients with Parkinson disease. Neurology. 2014 Apr 15;82(15):1352-­‐61.