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Médecine numérique

Françoise Breton, Technoscope - 28/09/2012

Des outils pour mieux tirer parti de l’imagerie cérébrale

L’imagerie cérébrale a beaucoup progressé ces dernières années, fournissant des données toujours plus nombreuses et de meilleure qualité.  Développer des outils logiciels performants et fiables pour améliorer l’exploitation de ces images est aujourd’hui une nécessité. C’est là un rôle important d’Inria. L’équipe Parietal présente 4 articles sur ce thème à MICCAI 2012 et 4 contributions à des ateliers spécialisés, sans compter une démonstration sur le stand Inria.

Bertrand Thirion, responsable de l'équipe Parietal, Inria Saclay - Île-de-France

Quelles sont les grandes avancées en imagerie cérébrale de ces dernières années ?

L’imagerie cérébrale a beaucoup progressé grâce à l’amélioration des performances des équipements et au développement de techniques d’analyse des images de plus en plus sophistiquées. L’avènement de l’IRM à haut champ permet d’obtenir de très bonnes images de l’activation cérébrale. La résolution est aujourd’hui de 1 mm alors qu’elle était de 3 mm il y a seulement 5 ans. Les données sont donc de meilleure qualité et autorisent une étude plus fine des connexions fonctionnelles entre différentes régions du cerveau.

Cette étude est facilitée de son côté par le développement de nouvelles techniques d’analyse de ces images qui estiment des modèles de plus en plus précis des connexions corticales. Ces techniques reposent sur des méthodes de calcul assez complexes qui doivent encore être améliorées.

Un troisième aspect important de ce domaine de recherche se développe actuellement avec l’émergence de bases de données recueillant les énormes quantités de données sur le cerveau qui s’accumulent au fil des ans. Je pense qu’un grand défi pour le futur est de créer les outils nécessaires pour gérer ces bases de données d’imagerie.

Quels types d’outils sont nécessaires pour exploiter ces grandes bases de données ?

Nous avons besoin de développer des outils informatiques permettant de réutiliser ces données, par exemple pour des méta-analyses. C’est intéressant, par exemple, pour comparer des données obtenues par des protocoles différents ou bien pour combiner des données d’expériences similaires afin de confirmer un résultat ou construire des hypothèses plus précises et plus objectives. La principale difficulté associée à la réalisation de ce type d’outils est de savoir comment gérer l’information associée aux images, notamment le protocole utilisé pour leur obtention. Une fois les données organisées, les technologies d’apprentissage trouvent leur place ici en permettant d’identifier automatiquement les caractéristiques communes à un grand nombre de données. Notre équipe présente, sur le stand Inria de MICCAI, une démonstration d’un logiciel qui offre les outils nécessaires à cette approche, Scikit learn.
Un autre défi pour les informaticiens est d’être capable d’utiliser des images obtenues de modalité différente (anatomiques, fonctionnelles, etc.) pour offrir une information plus complète et précise sur une partie du cerveau. Nous présentons à MICCAI un travail qui porte sur la manière de mettre en commun deux sources d’informations : l’une, fournie par l’imagerie fonctionnelle, sur la formation dynamique de réseaux d’activation, et l’autre, apportée par l’IRM de diffusion, sur les fibres reliant différentes régions du cerveau. Le but est de combiner les deux types d’image pour faire un lien entre les fibres nerveuses et les réseaux d’activation et construire ainsi un meilleur modèle. Il est aussi possible d’utiliser une modalité pour guider l’interprétation de l’autre.

Peut-on envisager des applications médicales de ces avancées ?

A moyen terme, ces travaux serviront pour l’étude de cohortes de patients, par exemple pour identifier des marqueurs de risque de maladie neuro-dégénérative dans une perspective de diagnostic et de pronostic.

Mots-clés : Bertrand Thirion Scikit learn Saclay - Île-de-France Parietal Imagerie cérébrale Analyse d'images MICCAI IRM

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