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Médecine numérique

Françoise Breton, Technoscope - 28/09/2012

Des outils modulaires et efficaces d’aide à l’interprétation des images médicales

© École Centrale Paris

L’imagerie médicale, scanner ou IRM, fournit de nombreuses données mais identifier l’évolution d’une maladie ou détecter une tumeur peu évolutive n’est pas chose aisée. L’équipe Galen développe des algorithmes visant à aider les médecins à identifier ces évolutions le plus tôt possible. Un travail avant tout méthodologique que l’équipe applique avec succès à de nombreuses applications comme en témoigne la forte contribution de ces chercheurs à MICCAI’2012 ainsi qu’aux colloques précédents.

Nikos Paragios, responsable de l’équipe Galen, Inria Saclay – Île-de-France

Vous présentez quatre travaux à MICCAI 2012, qu’ont-ils de commun ?

Notre contribution à ces quatre articles est méthodologique. Nous concevons des programmes intelligents capables d’aider les médecins à mieux interpréter les données médicales pour identifier les maladies et les traiter. Depuis une dizaine d’années, nous avons développé un cadre générique d’analyse des données basé sur la théorie des graphes qui permet d’obtenir des solutions avec de bonnes propriétés en ce que concerne leur optimalité, et efficaces au niveau du temps de calculs nécessaire. Il présente aussi l’avantage de pouvoir être décliné sur des problèmes qui touchent différents types de données, de maladies ou de populations. Ces travaux ont un impact direct sur les pratiques car nous résolvons ainsi des problèmes scientifiques très proches des préoccupations cliniques et plusieurs applications ont déjà fait l’objet de transferts technologiques et sont utilisées actuellement en milieu hospitalier.

Deux contributions touchent en effet directement l’interprétation d’images de malades ?

Le premier travail, réalisé en collaboration avec le CHU de Montpellier et la société INTRASENSE, concerne la détection des tumeurs cérébrales et plus particulièrement des gliomes de type II, à partir des données fournies par les images scanner ou IRM des patients. Notre approche permet de trouver les correspondances entre un cerveau malade et un cerveau sain pour détecter les anomalies, et aussi d’établir ces correspondances dans le temps pour suivre l’évolution de la tumeur. Les outils que nous avons développés aident le médecin à identifier la tumeur et à décider du moment propice pour l’intervention.

Un second travail, effectué avec les médecins des hôpitaux Henri Mondor et de la Pitié Salpêtrière et l’institut de Myologie, applique la méthodologie des graphes à la mesure du volume musculaire de patients atteints de myopathies. Ces maladies provoquent la fonte des muscles qui sont alors remplacés par des graisses. Etablir des correspondances dans le temps entre les images scanner ou IRM, permet de suivre l’évolution de la maladie mais aussi d’identifier les muscles touchés pour mieux cibler les traitements, comme la thérapie génique.

Quelles sont les applications visées dans les deux autres présentations que vous faites à MICCAI ?

L’une d’elle applique la méthodologie à des populations de cellules dans une expérience effectuée par des biologistes et des informaticiens de l’université de Houston. Dans ce cas, la théorie des graphes est utilisée pour identifier les gènes actifs dans une cellule de souris en établissant des correspondances avec un modèle de base.

Dans le dernier travail, la part de cette méthodologie est plus congrue. Il s’agit, pour General Electric, de développer des scanners ultra rapides en adoptant un mouvement intelligent du capteur qui permette de réduire le temps d’acquisition — donc d’exposition des patients aux rayonnements — pour une même qualité de reconstruction. Pour cela, des outils sophistiqués de reconstruction ont été développés (Sparsité/ méthodes parcimonieuses) qui intègreront la théorie des graphes pour prendre en compte les mouvements du patient ou des organes comme le cœur, afin de réduire les artefacts de reconstruction.

Mots-clés : Interprétation d'images Méthodologie Saclay - Île-de-France Nikos Paragios MICCAI Galen Imagerie médicale

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