[width=0.4]epita Rapport de stage de fin de Tronc …david/rapport_stage2003.pdfRapport de stage de...

Rapport de stage de fin de Tronc Commun EPITA

“Étude et Optimisation du recalage de séquences de perfusionASL/RMN”

David Lesage<[email protected]>

Laboratoire RMN AFM/CEA de l’Institut de MyologieUnité Inserm 494

01 Octobre - 27 Décembre 2002

Résumé :

Les travaux du laboratoire AFM/CEA de l’Institut de Myologie portent notamment sur une techniqued’imagerie RMN particulière, le marquage magnétique des spins de l’eau artérielle (ASL). Cette méthodepermet en particulier l’étude de la perfusion musculaire.Le présent rapport expose les travaux réalisés en collaboration avec le laboratoire RMN et l’Unité 494 de l’Insermsur le recalage des séquences de perfusion, comme traitement préalable à l’application de l’AFSIM(Analyse Factorielle de Séquences d’Images Médicales).

Table des matières

1 Introduction 1

2 Présentation de l’entreprise 52.1 Le secteur d’activité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.1.1 L’AFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.1.2 Le CEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.1.3 L’INSERM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.2 L’entreprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.2.1 L’AFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.2.1.1 Présentation générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.2.1.2 Les Missions de l’AFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.2.1.3 Le Téléthon 2002 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112.2.1.4 Organisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112.2.1.5 Structures Partenaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.2.2 Le CEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.2.2.1 Présentation générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.2.2.2 Axes de recherche et d’action . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.2.2.3 Moyens humains et techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.2.2.4 Organisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.2.3 L’INSERM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.2.3.1 Présentation générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.2.3.2 Les Missions de l’Inserm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.2.3.3 Exemples de Résultats de Recherche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202.2.3.4 Partenariats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202.2.3.5 Moyens Humains et Matériels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232.2.3.6 Organisation Administrative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252.2.3.7 Organisation Scientifique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

2.3 Le service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282.3.1 L’Institut de Myologie et le Laboratoire RMN AFM/CEA . . . . . . . . . . . . . . 292.3.2 L’Unité 494 d’Imagerie Médicale Quantitative de l’Inserm . . . . . . . . . . . . . 34

2.4 Le positionnement du stage dans les travaux de l’entreprise . . . . . . . . . . . . . . . . 362.4.1 L’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en imagerie ASL/RMN

par AFSIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372.4.2 La modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/CEA 38

3 Travail effectué 393.1 Le Cahier des Charges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

3.1.1 But Général . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.1.1.1 L’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en im-

agerie ASL/RMN par AFSIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.1.1.2 La modernisation et l’extension de la plate-forme de traitement du lab-

oratoire RMN AFM/CEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.1.2 L’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en imagerie ASL/RMN

par AFSIM: explications détaillées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423.1.2.1 Les éléments existants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423.1.2.2 L’étude de l’influence du recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443.1.2.3 L’étude des optimisations algorithmiques de recalage . . . . . . . . . . 453.1.2.4 L’évaluation de la pertinence du rejet d’images . . . . . . . . . . . . . . 463.1.2.5 L’automatisation et la simplification du protocole . . . . . . . . . . . . . 47

2 TABLE DES MATIÈRES

3.1.3 La modernisation et l’extension de la plate-forme de traitement du laboratoireRMN AFM/CEA: explications détaillées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483.1.3.1 Les éléments existants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483.1.3.2 Les problèmes soulevés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483.1.3.3 La réalisation à effectuer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.2 Compte-rendu d’activité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503.2.1 Axes d’étude théoriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.2.1.1 L’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en im-agerie ASL/RMN par AFSIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.2.1.2 La modernisation et l’extension de la plate-forme de traitement du lab-oratoire RMN AFM/CEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.2.2 Choix Techniques Adoptés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 553.2.2.1 Choix du langage et de la plate-forme de développement du programme

de recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 553.2.2.2 Le paradigme de programmation utilisé pour le programme de re-

calage:La Programmation générique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.2.3 Domaines Techniques Abordés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563.2.4 Déroulement des études, expérimentations, mises au point . . . . . . . . . . . . . 57

3.2.4.1 Organisation générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 573.2.4.2 Collaborations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 583.2.4.3 Déroulement de l’étude sur l’influence du recalage . . . . . . . . . . . . 593.2.4.4 Étude sur l’influence du recalage: faits marquants . . . . . . . . . . . . 633.2.4.5 Déroulement de la prestation de modernisation de la plate-forme de

traitement du laboratoire RMN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 643.2.5 Réalisations Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

3.2.5.1 Bibliothèque de manipulation d’images implémentée . . . . . . . . . . 673.2.5.2 Plate-forme de recalage implémentée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 693.2.5.3 Aide au rejet d’images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 743.2.5.4 Automatisation du processus recalage + AFSIM . . . . . . . . . . . . . . 753.2.5.5 Plate-forme mise en place pour la modernisation de la plate-forme de

traitement du laboratoire RMN AFM/CEA . . . . . . . . . . . . . . . . 763.2.6 Résultats de l’étude sur l’influence du recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

3.2.6.1 Données traitées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 773.2.6.2 Optimisation des paramètres d’initialisation . . . . . . . . . . . . . . . . 773.2.6.3 Analyse du type de recalage employé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 783.2.6.4 Analyse de la pertinence des différentes stratégies implémentées . . . . 783.2.6.5 Analyse de la pertinence du recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 793.2.6.6 Analyse de la pertinence du rejet d’images . . . . . . . . . . . . . . . . . 793.2.6.7 Conclusion de l’étude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

3.3 Interprétation et Critique des Résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 813.3.1 Bibliothèque de manipulation d’images implémentée . . . . . . . . . . . . . . . . 813.3.2 Plate-forme de recalage implémentée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 813.3.3 Programme d’aide au rejet d’images implémenté . . . . . . . . . . . . . . . . . . 823.3.4 Étude sur l’influence du recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 823.3.5 Modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/CEA . 83

4 Conclusion 85

5 Bibliographie 88

6 Webographie 90

7 Glossaire 91

8 Adresses Administratives 94

9 Remerciements 96

3 TABLE DES MATIÈRES

A Annexes du rapport 97A.1 Bases Scientifiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

A.1.1 Le recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98A.1.1.1 Modalité d’imagerie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98A.1.1.2 Sujet et Organe étudié . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99A.1.1.3 Modélisation du problème . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

A.1.2 La perfusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104A.1.2.1 Qu’est-ce que la perfusion ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104A.1.2.2 Pourquoi mesurer la perfusion ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104A.1.2.3 Comment mesurer la perfusion ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104A.1.2.4 Cartes de Perfusion et “Courbes” de perfusion . . . . . . . . . . . . . . 104

A.1.3 L’imagerie RMN et le marquage magnétique des spins de l’eau artérielle . . . . . 105A.1.3.1 Rapide aperçu des principes de la RMN . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105A.1.3.2 Présentation de l’ASL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

A.1.4 L’Analyse Factorielle de Séquences d’Images Médicales (AFSIM ou FAMIS) . . . 114A.1.4.1 Méthode traditionnelle d’obtention des mesures de perfusion . . . . . . 114A.1.4.2 Principe Général de l’AFSIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115A.1.4.3 Algorithme utilisé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116A.1.4.4 Comparaison de l’AFSIM et des autres méthodes . . . . . . . . . . . . . 117A.1.4.5 Évolution de l’AFSIM depuis 1980 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118A.1.4.6 Synthèse de l’intérêt de la méthode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118

A.2 Documentation sur l’entreprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121A.2.1 AFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121A.2.2 CEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121A.2.3 Inserm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

A.3 Documentation sur le matériel et les logiciels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122A.3.1 Pixies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122A.3.2 SGI, IRIX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122A.3.3 Bruker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122A.3.4 Olena . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

A.4 Documentation fournie à l’entreprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124A.4.1 Expertise de la modernisation de la plate-forme du laboratoire RMN . . . . . . . 125A.4.2 Manuel utilisateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126A.4.3 Rapport technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127A.4.4 Rapport de recherche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128

Liste des tableaux

3.1 Simulation d’une déformation et évaluation du recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

Table des figures

2.1 Entreprises et Structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72.2 Organigramme Administratif de l’AFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122.3 Structures Partenaires de l’AFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.4 Accords de coopérations internationaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.5 Les structures de l’Inserm en France . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232.6 Les structures de l’Inserm en Ile-de-France . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242.7 Organigramme Administratif de l’Inserm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252.8 Organigramme Scientifique de l’Inserm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

3.1 Critères de corrélation avant et après recalage en fonction de l’indice de l’image (imagede référence 100) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

3.2 Critères de corrélation après recalage en fonction de l’indice de l’image (image de référence100) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.3 Réseau du Laboratoire RMN AFM/CEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483.4 Les différentes phases nécessitant une approche théorique, et leur enchaînement (étude

de l’influence du recalage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 513.5 Les différentes phases nécessitant une approche théorique, et leur enchaînement (mod-

ernisation de la plate-forme du laboratoire RMN) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 543.6 Chronogramme de déroulement du stage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 573.7 Modélisation simplifiée du programme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 703.8 Modèles de recalage basé sur critère . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 723.9 Réseau du Laboratoire RMN AFM/CEA modernisé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 763.10 Série Eppmax, sans recalage, coefficients de corrélation stochastique et images automa-

tiquement détectées comme candidats au rejet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

A.1 Domaines de Transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101A.2 Recalage basé sur niveaux de gris . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102A.3 Recalage basé sur l’information contour . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103A.4 Exemple de cartes de perfusion et de courbes associées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105A.5 Spin des atomes d’hydrogène . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106A.6 Polarisation par un champ magnétique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106A.7 Résonance Magnétique Nucléaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107A.8 Perturbation par une onde électro-magnétique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107A.9 Relaxation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107A.10 Courbes de relaxation T1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108A.11 Exemple d’images RMN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108A.12 Équipement expérimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109A.13 Protocole expérimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109A.14 Coupe d’observation, sans perfusion (ischémie) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110A.15 Coupe d’observation, avec perfusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111A.16 Acquisitions alternées, obtention de la mesure de perfusion . . . . . . . . . . . . . . . . 111A.17 Exemple de séquence RMN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113A.18 Tableau comparatif des méthodes de perfusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114A.19 Délimitation manuelle des ROI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115A.20 Exemple d’AFSIM sur IRM cardiaque . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115A.21 Modèle de l’AFSIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116A.22 Deux AFSIM successives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117A.23 Pourquoi utiliser l’AFSIM ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119A.24 Quand utiliser l’AFSIM ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

6 TABLE DES FIGURES

A.25 Domaines d’application de l’AFSIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

Chapitre 1

Introduction

Le présent rapport présente les travaux réalisés au cours du stage de fin de tronc commun à l’Epita(École Pour l’Informatique et les Techniques Avancées), réalisé de début Octobre 2002 à fin Décembre2002.Ce stage s’est déroulé en collaboration avec trois grands acteurs du domaine de la recherche médicaleau niveau national :

• l’AFM, Association Française contre les Myopathies

• le CEA, Commissariat à l’Énergie Atomique

• l’Inserm, Institut National de la Santé Et de la Recherche Médicale

Ce stage s’est plus particulièrement effectué au sein des structures du Laboratoire de spectroscopieRMN AFM/CEA de l’Institut de Myologie, au CHU de la Pitié-Salpêtrière, et de l’Unité 494 de l’In-serm, également située au CHU de la Pitié-Salpêtrière.La structure d’accueil fut principalement le laboratoire RMN AFM/CEA, sous la direction du profes-seur Pierre Carlier.Les différentes phases de spécifications, conception, test et analyse ont été réalisées en collaborationavec Frédérique Frouin, de l’Unité 494.

Le travail principal proposé consistait en l’étude et l’optimisation du recalage de séquences de per-fusion. Ces séquences sont acquises par une technique particulière, l’imagerie RMN par marquagemagnétique des spins de l’eau artérielle. Elles sont ensuite traitées par un procédé dénomé AFSIM(Analyse Factorielle de Séquences d’Images Médicales).Une seconde partie, parallèle, du stage, consistait en la modernisation de la plate-forme de traitementdu laboratoire RMN.

Opportunité de réalisation du stage

Le LRDE (Laboratoire de Recherche et Développement d’Epita) fut contacté par le laboratoireRMN AFM/CEA dans le cadre d’une prestation de modernisation de sa plate-forme de traitement.Les besoins parallèles du laboratoire, et de l’une de ses structures partenaires, l’Unité 494 de l’Inserm,s’avérèrent rapidement une opportunité intéressante de stage pour un étudiant.Étant actuellement en formation parallèle par la recherche au LRDE, je me vis proposer cette collabo-ration.

Les travaux concernant la modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN consti-tuent donc une partie supplémentaire de la réalisation de ce stage qui sera développée dans ce rap-port, parallèlement aux réalisations concernant l’étude et l’optimisation du recalage de séquences deperfusion.

La modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/CEA

L’installation informatique du laboratoire RMN posait différents problèmes :• Extensibilité

• Sécurité

• Gestion des données

2 Introduction

Le LRDE fut contacté pour réaliser une prestation de modernisation de cette installation.L’expertise fut confiée à Geoffroy Fouquier <[email protected]> , je fus chargéde la concertation sur place avec le personnel du laboratoire, et de la mise en place de la plate-forme.Ce rapport détaille donc les solutions proposées, leur mise en oeuvre, les différents compromis, diffi-cultés rencontrées, ainsi que leur critique.

Les travaux du laboratoire RMN AFM/CEA

Le laboratoire RMN AFM/CEA constitue l’une des unités de recherche de l’Institut de Myologie,structure créée en 1997 par l’AFM.L’Institut de Myologie représente à la fois un centre de consultation spécialisé et un pôle de rechercheet d’enseignement sur le muscle et ses pathologies.Dans ce cadre, le laboratoire RMN AFM/CEA a pour mission de développer et d’appliquer les tech-niques d’analyse par Résonance Magnétique Nucléaire au diagnostic et au suivi atraumatique destraitements des maladies neuromusculaires. Pour y parvenir, il dispose notamment d’une machined’imagerie RMN.Le laboratoire étudie ainsi une technique particulière, l’imagerie RMN par marquage des spins ma-gnétiques de l’eau artérielle (ou ASL, Arterial Spin Labeling, cf Bases Scientifiques en annexe A.1,page 98 ).Cette méthode, atraumatique, quantitative, précise (spatialement et temporellement), constitue unetechnique d’analyse novatrice et très prometteuse.Le marquage des spins de l’eau artérielle est utilisé dans le cadre d’une étude musculaire du labora-toire AFM/CEA sur l’exploitation multiparamétrique d’acquisitions dynamiques.Les phénomènes étudiés portent notamment sur l’oxygénation et la perfusion musculaire (cf BasesScientifiques en annexe A.1, page 98 ).L’exploitation des acquisitions RMN dans l’étude de la perfusion aboutit à l’obtention de cartes et me-sures de perfusion (c’est à dire la détection des muscles activés par un exercice particulier, et la mesuredes dynamiques de perfusion au niveau de ses régions, cf Bases Scientifiques en annexe A.1, page 98).Dans le cadre de traitement de ces données, le laboratoire RMN AFM/CEA bénéficie des compétenceset de la collaboration de l’Unité 494 de l’Inserm.

La collaboration avec l’Unité 494 de l’Inserm

Cette unité de l’Inserm, créée en 1998, est spécialisée dans l’Imagerie Médicale Quantitative.Les études réalisées dans cette unité concernent notamment une technique particulière de traitementdes séquences dynamiques, l’AFSIM (Analyse Factorielle des Séquences d’Images Médicales, cf BasesScientifiques, en annexe A.1, page 98 ).Cette méthode est utilisée pour le traitement des séquences de perfusion du laboratoire RMN AFM/-CEA.Elle se distingue par l’obtention, par un modèle adaptatif, rapide, et automatique des cartes de perfu-sion, à partir des séquences ASL/RMN.Le principe de cette technique repose sur une décomposition des structures physiologiques présentesdans les séquences par un modèle de superposition linéaire.Cette méthode parvient ainsi à la détection des régions musculaires activées durant l’exercice expéri-mental.Le calcul des dynamiques du signal dans ces régions isolées permet l’étude précise du phénomène deperfusion.

Problématique du recalage

La méthode d’AFSIM utilisée par l’Unité 494 est une technique innovante, et encore relative-ment méconnue. Entièrement automatisable, contrairement à la plupart des méthodes cliniques tradi-tionnellement utilisées, elle demeure cependant extrêmement dépendante des caractéristiques intrin-sèques des séquences traitées.En particulier, la qualité de la classification obtenue est intimement corrélée à la stabilité structurellede la séquence.En effet, la stabilité de la séquence influence directement l’extraction des composantes structurelles etphysiologiques réalisée par l’algorithme d’AFSIM. Une séquence souffrant de nombreux mouvements

3 Introduction

devient ainsi difficilement exploitable.Le recalage des séquences apparaît donc comme un pré-traitement pertinent dans l’optimisation dutraitement par AFSIM.Préalablement à l’application généralisée du recalage sur ce type de données, une étude approfon-die de la pertinence et de l’influence de ce traitement doit être réalisée.L’Unité 494 dispose déjà d’outils de recalage (programmes C et Fortran), utilisés dans le cadre d’autresétudes.Différents tests ont été réalisés, prouvant une amélioration mathématique de la similitude entre lesimages des séquences de perfusion après recalage.Cependant, une étude doit maintenant être menée concernant l’influence du recalage sur le traitementpar AFSIM.

L’analyse des caractéristiques structurelles des données de perfusion a par ailleurs permis d’isolercertaines particularités, comme une structure par “paires” :les données sont acquises suivant un procédé d’acquisition entrelacée d’images sélectives et non sélec-tives (cf Bases Scientifiques, ASL, en annexe A.1, page 98 ). La séquence finale est en fait constituéede deux séquences entrelacées.Ce type de spécificité est pressentie comme étant exploitable pour l’optimisation du recalage.En effet, la stratégie de recalage existante est relativement “basique” :elle consiste en le recalage de toutes les images de la séquence sur une image de référence fixe etunique, choisie dans le début de la séquence.Différentes stratégies algorithmiques de recalage, différents perfectionnements doivent ainsi êtreconçus, implémentés et évalués dans le cadre de cette étude.

Pour permettre la réalisation de l’étude sur l’influence du recalage, les outils de recalage doivent êtreréimplémentés.En effet, leur structure ne permet pas une extension aisée nécessaire aux multiples tests algorithmiquesenvisagés.Ainsi, une plate-forme de test a été conçue et réalisée au cours de ce stage.

La plate-forme de test de recalage

Cet outil doit servir de base à l’étude sur l’influence du recalage, mais émane également d’unsouhait de concevoir une “boite à outils” de recalage générique facilement extensible, et réutilisable.Le programme réalisé a donc été conçu dans cette optique :

• Généricité vis à vis du “coeur” de recalage utilisé (critère, système de transformation et systèmed’optimisation)

• Facilité d’extension par de nouvelles stratégies algorithmiques

• Adaptabilité à d’autres types de données, d’autres contextes d’étude

• Performances, permettant une utilisation en traitement “courant”

Dans un souci de réutilisation des algorithmes de recalage existants (programmes C), et étant donnéesles contraintes de généricité, de performances, ce programme fut implémenté dans un paradigme deprogrammation particulier, la programmation générique en C++. Les différentes techniques mises enjeu ont été acquises au cours de la formation au LRDE.Par ailleurs, l’utilisation sous-jacente d’une bibliothèque de traitement d’images, Olena, développéepar le LRDE, permet une écriture aisée des différents algorithmes.

Motivations et Perspectives

Le travail proposé au cours de ce stage se présente à la fois comme un travail technique d’implémentation,et un travail de recherche.

La plate-forme à implémenter a pour ambition d’être un outil générique de recalage, adaptable etextensible à des cadres dépassant largement celui de l’étude pour laquelle elle est utilisée.La difficulté de conception et de réalisation représente un aspect intéressant.De plus, le recalage, en tant que problématique de traitement d’image, s’inscrit parfaitement dans lestravaux déjà réalisés au sein du LRDE.

4 Introduction

Ce stage est également l’occasion de collaborer avec des structures de recherche importantes. L’in-tégration au sein de ces entités laisse entrevoir un enrichissement cognitif important :

• dans le domaine médicale

• dans le domaine du traitement d’images

• dans le domaine informatique (plate-formes professionnelles spécialisées...)

Les différentes techniques sous-jacentes (ASL/RMN, AFSIM), sont des techniques novatrices, relati-vement peu connues, et bénéficiant pourtant de caractéristiques très intéressantes. Participer à uneréalisation permettant d’appréhender ces techniques est toujours gratifiant intellectuellement.La partie “recherche” du travail, concrétisée par l’étude sur l’influence du recalage, recèle un aspectparticulièrement formateur et pédagogique, au contact de chercheurs confirmés :

• Conception et mise en place de protocoles expérimentaux

• Méthodologie, normes de validation

• Extraction et analyse des informations pertinentes

• Rédaction de documentation de recherche

Enfin, les résultats de l’étude, comme nous le verrons, étaient loin d’être acquis. Il s’agit d’un véritabletravail de recherche, avec toutes les surprises, “mésaventures” que cela peut impliquer.

Principales Phases de déroulement du stage et introduction au rapport

Ce rapport retrace les grandes phases du déroulement du stage, à savoir :• la prise de connaissance et la compréhension des problématiques à résoudre

• la conception de la plate-forme de recalage

• l’implémentation de la plate-forme de recalage et des outils associés

• le traitement de jeux de données pour la réalisation de l’étude sur le recalage

• l’extraction et l’analyse des résultats

Parallèlement, la modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN sera égalementexposée.

Dans une première partie seront présentés les différents organismes impliqués, ainsi que le position-nement des réalisations du stage.Dans une deuxième partie, nous définirons les spécifications du travail qui était à fournir, concernantl’étude sur le recalage et la modernisation de la plate-forme du laboratoire RMN, en établissant le Ca-hier des Charges.Les axes d’étude théoriques, techniques, et les choix réalisés seront détaillés pour ces deux grandesréalisations, puis nous retracerons les étapes essentielles, les difficultés et faits marquants rencontrés.Un aperçu rapide des réalisations techniques (programmes liés à l’étude de recalage, et plate-formemise en place au laboratoire RMN) sera donné.Les résultats essentiels de l’étude sur l’influence du recalage seront également consignés.Enfin, une analyse critique des différentes réalisations sera effectuée.

Chapitre 2

Présentation de l’entreprise

Sommaire

2.1 Le secteur d’activité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.1.1 L’AFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.1.2 Le CEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.1.3 L’INSERM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.2 L’entreprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.2.1 L’AFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.2.2 Le CEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.2.3 L’INSERM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.3 Le service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282.3.1 L’Institut de Myologie et le Laboratoire RMN AFM/CEA . . . . . . . . . . . . 292.3.2 L’Unité 494 d’Imagerie Médicale Quantitative de l’Inserm . . . . . . . . . . . . 34

2.4 Le positionnement du stage dans les travaux de l’entreprise . . . . . . . . . . . . . . 362.4.1 L’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en imagerie ASL/RMN

par AFSIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372.4.2 La modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/CEA 38

6 Présentation de l’entreprise

Le stage proposé se déroulait en collaboration entre plusieurs organismes :

• L’AFM, Association Française contre les Myopathies

• Le CEA, Commissariat à l’Energie Atomique

• L’INSERM, Institut National de la Santé Et de la Recherche Médicale


FIG. 2.1 – Entreprises et Structures

Plus précisément, le travail était décomposé entre deux entités collaboratrices :

• Le laboratoire RMN (Résonance Magnétique Nucléaire) de l’AFM/CEA,de l’Institut de Myologie de l’AFM,au CHU de la Pitié Salpêtrière, à Paris.

• L’Unité 494 d’Imagerie Médicale Quantitative de L’INSERM,au CHU de la Pitié Salpêtrière, à Paris.

Cette section présente brièvement les trois organismes et les deux services au sein desquels s’est dé-roulé ce stage.


2.1 Le secteur d’activité

L’AFM, le CEA et l’INSERM sont trois acteurs majeurs de la Recherche Scientifique et Médicaleau niveau national.

2.1.1 L’AFM

Créée en 1958 par des malades et parents de malades, reconnue d’utilité publique en 1976, l’AFM(Association Française contre les Myopathies) a pour but de vaincre les maladies neuromusculaires.

L’AFM exerce son activité à travers différents domaines :• La Recherche médicale, notamment la recherche génétique et la thérapie génique.

• La Recherche et l’Innovation technique au service des malades de maladies neuromusculaires.

• Le Soutien et le Militantisme pour la reconnaissance des malades au sein de la vie économiqueet sociale.

2.1.2 Le CEA

Le CEA est un acteur clef de la recherche, du développement et de l’innovation en matière d’éner-gie, de défense, de technologies de l’information, de santé.

Le CEA couvre les domaines suivants :• Programmes électronucléaires

• Dissuasion nucléaire

• Micro et Nanotechnologies

• Astrophysique

• Imagerie médicale

• Toxicologie

• Biotechnologies

2.1.3 L’INSERM

L’Inserm est un établissement public à caractère scientifique et technologique. (EPST)

Placé sous la double tutelle du ministère de la recherche et du ministère de la santé, l’Inserm estau service de la santé de tous et contribue, par la recherche, à mieux connaître et à améliorer la santéde l’homme.

Ses activités se traduisent donc dans différents domaines :• La Recherche

. Recherche biologique et médicale

. Recherche en santé publique

. Recherche en physiologie et physiopathologie

. Recherche thérapeutique

. Biotechnologie

• La Formation

• L’Information et la Diffusion des connaissances

• Le développement de Partenariats Nationaux et Internationaux, Économiques et Sociaux. Les Transferts de technologie

. L’Expertise


2.2 L’entreprise


2.2.1 L’AFM

2.2.1.1 Présentation générale

Créée en 1958 par des malades et parents de malades, reconnue d’utilité publique en 1976, l’AFM(Association Française contre les Myopathies) est une Association Loi 1901.Elle vise un objectif clair : vaincre les maladies neuromusculaires, des maladies qui tuent muscle aprèsmuscle.

Elle s’est fixé deux missions : guérir les maladies neuromusculaires et réduire le handicap qu’ellesprovoquent.

www.afm-france.orgContact :Pôle régional Ile-de-FranceResponsable : Elisabeth GAMBIER9 place de Rungis75013 ParisTel : 01 44 76 75 03Fax : 01 44 89 71 52

2.2.1.2 Les Missions de l’AFM

L’AFM organise son action au travers de trois grandes Missions :

• AiderPour réduire le handicap, l’AFM a engagé une stratégie globale, du droit à la santé, à la vie so-ciale, en passant par une plus grande autonomie.Avec les autres associations de maladies rares, l’AFM a été à l’initiative du combat pour la recon-naissance du droit de tout citoyen au diagnostic, à la prise en charge, aux soins et à la recherchethérapeutique.Parce que les maladies neuromusculaires sont des maladies rares, mal prises en compte dans lesystème de santé publique construit pour des pathologies fréquentes, l’AFM a dû développerun réseau de soins compétent, dédié au suivi et au traitement des malades neuromusculaires.L’AFM a également développé des actions pour favoriser l’autonomie et la citoyenneté des per-sonnes en situation de handicap. Elle finance ainsi le développement d’aides techniques inno-vantes et milite pour une meilleure prise en charge des aides humaines et techniques.Depuis le premier Téléthon (1987) à la fin 2001, l’AFM a engagé et investi 288 millions d’Eurospour la mission Aider.

• GuérirL’AFM s’est forgée dans le domaine scientifique une stratégie efficace pour atteindre son objectifqui est la guérison des maladies neuromusculaires.Elle crée une masse critique de connaissances bénéficiant au plus grand nombre pour faire émer-ger les maladies neuromusculaires et les maladies rares de l’oubli où elles se trouvent.Elles contribue au développement rapide des compétences et des outils technologiques pour ac-célérer la production de résultats. Les banques d’ADN, les cartes du Génome, la découverte desgènes en masse ont été les premières illustrations de cette stratégie.Selon la même démarche, elle a lancé en 1998 « la Grande Tentative », un vaste programmede collaborations nationales et internationales pour la mise au point des génothérapies, dans lecadre duquel elle s’est adjoint des partenaires publics ou privés.Après cinq ans consacrés au développement des outils et de mise en place des infrastructures,l’AFM lance en 2002 « la Nouvelle Frontière ». Les objectifs ? Décliner des thérapies innovantescombinant thérapie génique, thérapie cellulaire et cellules souches pour les maladies rares com-plexes et incurables, en développant les essais cliniques sur l’homme dès que possible.


Depuis le premier Téléthon (1987) à la fin 2001, l’AFM a engagé et investi 468 millions d’Eurospour la mission Guérir.

• RevendiquerL’objectif de l’AFM n’a pas changé depuis sa création : se battre sur tous les fronts de la maladiepour donner aux malades les moyens d’être acteurs de leur vie.La revendication est un moyen de lutter : cette démarche militante permet d’avancer, d’innover.L’AFM l’utilise pour faciliter la vie quotidienne des malades et de leur famille et leur apporterdes solutions ad hoc. Ainsi, l’AFM a construit une vraie stratégie de revendications en créant desalliances avec d’autres associations.

2.2.1.3 Le Téléthon 2002

L’AFM organise, depuis 1987, chaque premier week-end de décembre, le Téléthon, opération de col-lecte de fonds et de sensibilisation du grand public combinant une émission télévisée de 30 heures etdes dizaines de milliers de manifestations dans toute la France.Le Téléthon est le moyen de collecte quasi-exclusif de l’Association. C’est également un vecteur d’in-formation, de communication et de pédagogie essentiel pour l’AFM.Depuis le premier Téléthon, des évolutions et révolutions déterminantes ont marqué le combat del’AFM, porté par la détermination des malades, des familles, des scientifiques, des bénévoles et la gé-nérosité de millions de Français.

2.2.1.3.1 Téléthon 2002 en Chiffres

• 85 580 752 euros de promesses de dons : c’est le montant collecté à la fin des 30 heures du 16èmeTéléthon.

• Le 15ème Téléthon a généré 81 188 013 Euros (532 558 454 millions de francs), soit 106% du montantde promesses concrétisé.

• 1 281 572 donateurs ont confirmé leur promesse de don en 2001.

• 135 équipes de coordination composées de 1 500 bénévoles ont coordonné plus de 22 000 manifes-tations en 2002.

• 65 000 bénévoles sont impliqués dans l’organisation de ces manifestations.

• 24 000 membres du Lions Club sont mobilisés.

• 30 heures d’émission non-stop : la plus longue émission de télévision en direct du monde.

2.2.1.4 Organisation


Conseil d'Administration

Conseil d'Orientation Scientifique Conseil Medical et Social Comite FinancierConseil Scientifique

9 Groupes Thematiques

conseille

conseille

conseille

conseille

Organes consultatifs

FIG. 2.2 – Organigramme Administratif de l’AFM

• Le Conseil d’AdministrationAssociation loi 1901 reconnue d’utilité publique en 1976, l’AFM est dirigée par le Conseil d’Ad-ministration (CA), composé de malades ou parents de malades, élu en assemblée générale desadhérents.Composition du Conseil d’Administration (juin 2002). Président : Eric MOLINIE

. Vice-Présidents : Marie-Claude BRIARD, Jean-Noël DARGOUGE, Laurence TIENNOT-HERMENT

. Trésorier : Jacques FETTU

. Secrétaire : Denise JACON

. Autres membres du CA : Jean-Pierre ALLANIC, Bernard BARATAUD, Joëlle BEHAR, AlainCASTAGNIE, Pierre DELOR, Lionel HERON, Liliane JUIN, Marie-Françoise LAVALLEE, Ar-naud MOLINIE, Michel PIGNOLET, Alain SABOT, Ahmed ZIDANE.

• Les Organes Consultatifs

. Le conseil d’orientation scientifiqueil a pour mission d’assister le Président et le Conseil d’Administration dans le choix desgrandes orientations stratégiques de l’Association et d’émettre un avis sur les décisions prisesen la matière.

. Le conseil scientifiquedepuis 1981, l’AFM s’est dotée d’un conseil scientifique composé de chercheurs et de méde-cins bénévoles. Celui-ci évalue le contenu scientifique des projets de collaboration proposés àl’AFM, notamment dans le cadre de ses appels d’offres, et rend un avis au Conseil d’Adminis-tration.Le conseil scientifique se subdivise en 9 groupes thématiques.

. Le conseil médical et socialil a pour mission d’assister le Président et le Conseil d’Administration dans l’évaluation apriori, la sélection et l’évaluation a posteriori des projets et des actions qui leur sont soumisdans le domaine médical et social

. Le comité financieril veille à l’équilibre financier entre les ressources et les emplois en s’assurant, notamment, queses engagements ne compromettent pas à terme cet équilibre.


2.2.1.4.1 Organisation en 2001 en Chiffres

• Un conseil d’Administration composé de 18 membres, tous concernés par la maladie et élus enassemblée générale des adhérents, fixe la politique générale de l’association.

• Un conseil scientifique composé de plus de 102 scientifiques bénévoles a examiné en 2000 601 projetsde collaboration proposés à l’AFM via l’appel d’offres. Il rend ses conclusions au conseil d’Admi-nistration pour décision finale.

• Un comité financier composé de 8 personnalités bénévoles et indépendantes, conseille l’AFM pourl’optimisation de la gestion de ses ressources financières.

• 538 salariés (EMA) dont 80,9% affectés aux missions sociales 3 Réseaux .

• 73 équipes de délégation .

• 22 Services Régionaux d’Aide et d’Information .

• 133 équipes de coordination ont encadré 22 000 manifestations pour le Téléthon 2001 .


2.2.1.5 Structures Partenaires

L’AFM détermine ses stratégies et les met en oeuvre en collaboration avec plus de 400 partenairespublics et privés, français et étrangers pour avancer vers la guérison et la réduction du handicap.L’Association a notamment développé des structures qu’elle continue à soutenir en participant à l’éla-boration de leur stratégie.

Ainsi, le stage proposé s’est en partie déroulé dans l’une de ces structures, l’Institut de Myologie.

AFM

Genethon

Institut de Myologie

Genopole

Plateformes Maladies Rares

ENMC

FIG. 2.3 – Structures Partenaires de l’AFM

• Le Généthonun outil déterminant dans la stratégie de GuérisonCréé en 1990 par l’AFM, avec les dons du Téléthon, Généthon est alors un laboratoire de re-cherche novateur alliant génomique, robotique et informatique. En moins de 3 ans, Généthonréalise les premières cartes du génome humain et se consacre désormais à la mise au point destratégies et d’outils de thérapie génique.

• L’Institut de MyologieInauguré en 1997 et situé dans l’enceinte de l’hôpital de la Pitié-Salpêtrière à Paris, l’Institut deMyologie constitue un véritable pôle d’expertise international dans le domaine du muscle.Créé et financé par l’AFM en partenariat avec l’Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP)et l’Inserm, l’Institut de Myologie a une triple vocation -chercher, soigner et enseigner- autourd’un seul sujet, le muscle.

• GénopôlePour parvenir au plus vite aux médicaments issus de la connaissance des gènes, l’AFM a suscitéle rapprochement et le transfert des connaissances entre recherche publique et recherche privée.Pôle national et européen de recherche consacré aux génomes et à leurs applications, Genopole R©est le fruit de l’engagement conjoint de l’État, des collectivités territoriales, des grands orga-nismes de recherche et de l’AFM.Genopole R©marque la volonté de la France de prendre une place de premier plan dans la compé-tition internationale pour la connaissance des génomes et de leur fonctionnement, en associantétroitement trois activités de haut niveau :. un campus de recherche de référence composé d’ores et déjà de centres publics et d’entreprises


d’envergure internationale : le Genoscope (Centre National de Séquençage), le Centre Natio-nal de Génotypage (CNG), le laboratoire Généthon, les laboratoires de l’Institut National desTélécommunications, les centres de recherche des sociétés Genset et Rhône Poulenc Rorer...

. un enseignement universitaire nouveau, assuré à l’Université d’Evry-Val d’Essonne, axé surla génétique, la génomique, et sur leurs domaines connexes.

. un pôle de création d’entreprises, un réseau de recherche doté de 152 449 000 d’euros sur cinqans. Son rôle : coordonner les travaux des laboratoires publics, des associations caritatives etdes industriels afin d’accélérer la valorisation des connaissances de la génomique humaine.

• La Plate-forme Maladies RaresPour faire sortir de leur isolement les maladies rares, mobiliser les chercheurs, les médecins, etles pouvoirs publics, l’AFM a cherché à renforcer la représentation des malades. Elle a suscité etpris en charge le rapprochement de structures (Alliance Maladies Rares - Eurordis - Allo-Gènes- Orphanet - Maladies Rares Info Service - Institut des Maladies Rares) dans un même lieu pouren faire une Plate-forme Maladies Rares.Ses objectifs : renforcer la visibilité et la légitimité des structures oeuvrant pour les maladiesgénétiques et les maladies rares ; créer et développer de nouveaux services en direction des ma-lades et des professionnels de santé.

• ENMCCréé en 1990 à l’initiative de l’AFM, l’European Neuromuscular Centre suscite des collaborationseuropéennes en matière de recherche sur les maladies neuromusculaires à travers des workshopset des consortiums. L’ENMC promeut la recherche, la prévention et le traitement des maladiesneuromusculaires, collecte et diffuse les connaissances scientifiques sur ces maladies.L’ENMC a mis l’accent en 2001 et pour les années à venir sur la mise en place d’une recherchedont l’objectif principal est centré sur les thérapies et les essais thérapeutiques et qui, indirecte-ment, améliorent la prise en charge des maladies neuromusculaires.

2.2.1.5.1 Le Généthon en chiffres

• Effectif 2001 : 154 personnes.

• 5 000 m2 de laboratoires de recherche + 1 800 m2 aux activités de production de vecteurs.

• 49 914 prélèvements sanguins effectués pour collecter l’ADN, représentant 358 maladies génétiquesqui ont été mis en banque.

2.2.1.5.2 l’Institut de Myologie en chiffres

• 3 500 m2 de laboratoires et de consultations.

• 53 publications scientifiques en 2001

• 3 370 consultations ont été données et 1 296 hospitalisations depuis sa création

• 6 pôles d’activités :. l’unité clinique de pathologie neuromusculaire

. le laboratoire de spectroscopie RMN

. le laboratoire de physiologie neuromusculaire

. l’Unité Inserm 523

. l’enseignement et la coordination des pôles.


2.2.2 Le CEA


Le CEA (Commissariat à l’Energie Atomique) est l’un des organismes de recherche fondamentalespécialisée créés en 1945 par le CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique).Il s’agit d’un établissement public à caractère scientifique et technologique (EPST), doté de la person-nalité morale et de l’autonomie financière.Il est placé sous la tutelle du ministre chargé de la recherche.

Le CEA est un acteur clef de la recherche, du développement et de l’innovation en matière d’éner-gie, de défense, de technologies de l’information, ainsi que de santé.Depuis sa création en 1945, il relève des défis scientifiques majeurs dans un ensemble de domaines :

• programmes électronucléaires

• dissuasion nucléaire

• micro et nanotechnologies

• astrophysique

• imagerie médicale

• toxicologie

• biotechnologies

www.cea.frContact :Email : [email protected]ège Social :CEA/Siège (Paris)31-33, rue de la Fédération75752 Paris cedex 15Tél. : (33) 1 40 56 10 00

2.2.2.2 Axes de recherche et d’action

La politique du CEA s’articule autour de différents axes :

• Assurer une énergie plus compétitive et respectueuse de l’environnement. Énergie nucléaire : optimiser les systèmes actuels et élaborer le futur

. Améliorer la compétitivité des nouvelles sources d’énergie

. Un enjeu de taille pour préparer le futur : la recherche sur la fusion nucléaire

• Contribuer à la défense. Dans le cadre de la politique de dissuasion nucléaire française : concevoir, fabriquer, maintenir

en condition opérationnelle, et démanteler les têtes nucléaires.

. Mener à bien le programme Simulation, dont le but est de garantir à la France la pérennité desa dissuasion après l’arrêt définitif des essais nucléaires

. Surveillance du respect du traité d’interdiction complète des essais nucléaires (TICE) et à lalutte contre la prolifération

• Mettre la recherche technologique au service de l’industrie. Technologies de l’information

. Matériaux

. Technologies pour la santé


. Priorité au transfert de technologie et au partenariat

• Élargir les connaissances scientifiques. Sciences de la matière

. Sciences du vivant

. Sciences du climat et de l’environnement

2.2.2.3 Moyens humains et techniques

Sa capacité à développer et à innover est le résultat d’une culture croisée ingénieurs-chercheurset trouve sa source dans une recherche fondamentale de haut niveau, indispensable à l’émergence denouveaux concepts.Pour l’ensemble de ses recherches, le CEA dispose en outre, d’outils exceptionnels et particulièrementperformants :

• supercalculateurs

• réacteurs de recherches

• grands instruments de la physique

• lasers de puissance...

Par ailleurs, toujours dans une volonté de mener une recherche scientifique de haut niveau, il entre-tient d’étroites relations avec les autres organismes de recherche et les universités, permettant unecoordination des recherches, une mise en réseau des compétences et une optimisation des moyens.

Aujourd’hui, le CEA est reconnu comme un expert dans ses domaines de compétences, mais aussi,comme un moteur de l’innovation et de la diffusion technologique grâce à son implication dans letissu industriel et économique et à de nombreux partenariats nationaux ou internationaux.

• 16325 employés

• 1600 brevets en portefeuille

• 2,8 Milliards d’Euros de budget

• 430 millions d’euros de recettes induites par le transfert de technologies

• 1300 contrats signés avec l’industrie

• 80 entreprises de haute technologie créées depuis 1986 soit 1500 emplois directs

• 9 centres de recherche


2.2.2.4 Organisation


2.2.3 L’INSERM


L’Inserm (Institut National de la Santé Et de la Recherche Médicale) est un établissement public àcaractère scientifique et technologique. (EPST).L’Inserm représente l’un des acteurs majeurs de la recherche médicale sur le plan national.Placé sous la double tutelle du ministère de la recherche et du ministère de la santé, l’Inserm est auservice de la santé de tous et contribue, par la recherche, à mieux connaître et à améliorer la santé del’homme.

www.inserm.frContact :Inserm 101, rue de tolbiac 75654 Paris cédex 13Tél : 01.44.23.60.00Fax : 01.45.85.68.56E-mail : [email protected]

2.2.3.2 Les Missions de l’Inserm

Parmi les missions de l’Inserm :• Conduire les recherches biologiques, médicales et en santé publique

• Former, informer et diffuser les connaissances

• Transférer les résultats de la recherche

• Développer des partenariats nationaux et internationaux

De la biologie fondamentale à la santé publique, l’Inserm a pour champ de compétences toutes lesdimensions fondamentales, médicales, cognitives, cliniques ou appliquées et en santé publique de larecherche et doit en dynamiser la continuité.

Dans chacun de ses domaines d’activité, l’Inserm maintient des exigences qualitatives et éthiquesde haut niveau. Sa mission est d’améliorer la compréhension des maladies et de raccourcir les délaispour faire bénéficier les patients, le monde médical et les partenaires nationaux et internationaux, desrésultats de la recherche.

L’Inserm procède activement au transfert des connaissances nouvelles vers les acteurs économiqueset sociaux qui les transforment en produits ou services utiles à la santé.


2.2.3.3 Exemples de Résultats de Recherche

L’Inserm est à l’origine de nombre d’avancées dans le domaine de la recherche biologique et mé-dicale :

• Correction d un déficit immunitaire sévère chez l’enfant par thérapie génique

• Mise en évidence du rôle de l’exposition à la lumière dans le développement de la cataracte

• Identification des neurones responsables du sommeil

• Réactivation par greffes de neurones embryonnaires de la locomotion chez des rats paraplé-giques

• Greffe intracérébrale de neurones foetaux réalisée chez des patients atteints de la maladie deHuntington

• Localisation des gènes responsables de la maladie « de l’homme de pierre »

• Décryptage de l’épilepsie temporale à partir d’un modèle de la maladie chez le rat

2.2.3.4 Partenariats

• Les organismes de recherche : CNRS, INRA, CEA, Institut Pasteur...

• Les universités. La mise en commun des ressources humaines, financières, techniques

. La création de laboratoires mixtes

• Les partenariats économiques

• Les partenariats sociaux :. Les administrations de la santé (Direction générale de la santé, Direction des hôpitaux...)

. Les organismes de Sécurité sociale (CNAMTS, CANAM...)

. Les mutuelles (MGEN...)

. Les agences– Agence française de sécurité sanitaire des aliments, des produits de santé

– Établissement français des greffes, du sang

– Institut de veille sanitaire

• les transferts de technologie

• l’expertise. analyse critique et synthèse des connaissances sur une question médicale ou de santé, réalisée

à la demande des pouvoirs publics ou de partenaires industriels ou sociaux

• la création d’Instituts fédératifs de recherche


2.2.3.4.1 Partenariats en chiffres

• 310 entreprises industriels partenaires :. Exemples : Bioprédic, Hybrigenics, Bioprojet, IDM, Biovector, Meristem, Cerep, Syntem, Genset,

Transgène...

. 140MF de ressources de valorisation en 1999

. 522 contrats de recherche / développement

. 374 contrats de transfert de technologie

. 465 familles de brevets

. 35 entreprises créées et 25 en création

• 200 projets de recherche en partenariat avec institutions de protection sociale, les organismes sani-taires et sociaux, les associations caritatives et les fondations.

• Conventions de coopération ou de partenariat avec 23 universités

• 1660 enseignants-chercheurs et hospitalo-universitaires inscrits au profil des laboratoires Inserm quiaccueillent 628 étudiants en DEA et 2067 doctorants

• 45% des laboratoires Inserm hébergés par l’Université

• L’Université partenaire de l’Inserm dans 98% des IFR

• Près de 200 produits de recherche, diagnostiques, thérapeutiques : 54% des brevets de l’Inserm fontl’objet de contrats de partenariat industriel

• 373 brevets initiaux. 80% biotechnologies/médicaments

. 20% technologies biomédicales

2.2.3.4.2 Une dimension internationale

FIG. 2.4 – Accords de coopérations internationaux

• Accords de coopération

• Postes d’accueil pour chercheurs étrangers

• Bourses de formation à l’étranger


2.2.3.4.3 A l’international

• plus de 4000 projets établis avec 96 pays différents, dont 51% en Europe et 31% en Amérique duNord

• 2000 missions de chercheurs Inserm à l’étranger

• 769 chercheurs, boursiers et étudiants étrangers accueillis dans les laboratoires de l’Inserm

• 98%des laboratoires coopèrent avec l étranger

• près de 120 échanges de scientifiques dont 81 post-doctorants et 15 chercheurs confirmés

• 30 accords de coopération impliquant 365 chercheurs et 134 projets

• participation à des programmes de recherche : programmes de l’Union européenne, de l’EuropeanMedical Research Council, de la Fondation Européenne pour la Science ...


2.2.3.5 Moyens Humains et Matériels

2.2.3.5.1 Une gestion de proximité :443 Structures de recherche réparties sur 12 administrations déléguées régionales

FIG. 2.5 – Les structures de l’Inserm en France


FIG. 2.6 – Les structures de l’Inserm en Ile-de-France

2.2.3.5.2 Budget

• 539 millions d’euros en 2001

• 67% de subventions de l’état

• 22% de ressources extérieures.

• budget 2002 de 445 millions d’euros.

2.2.3.5.3 Structures

• 443 structures

• 261 unités de recherche

• 8 services communs

• 87 équipes de recherche

• 65 Instituts fédératifs de recherche

• 1 Réseau fédératif de recherche en partenariat avec les hôpitaux, les universités et les autres institu-tions de recherche.

• 21 centres d’investigation clinique implantés au sein d’établissements hospitaliers.


2.2.3.5.4 Ressources Humaines

• Une communauté scientifique, médicale et technique de près de 13 000 personnes, dont :. 4747 agents statutaires (2067 chercheurs et 2680 ingénieurs, techniciens et administratifs)

. 74 chercheurs étrangers

. 71 postes d’accueil

. 41 boursiers

. 132 CES et CEC

. 448 CDD

. 2715 vacataires

. 2700 étudiants.

2.2.3.5.5 Informer et Former

• Les publications scientifiques de l’Inserm. 6650 recensées en 1998 (dans les unités, services communs, CJF, CRI, CIC) dont 5950 dans des

périodiques ayant un facteur d’impact (facteur d’impact moyen 4,1)

• Les colloques et les conférences

• La participation à l’enseignement universitaire. Près de 50% des chercheurs statutaires Inserm participent à l’enseignement universitaire (DEA,

2e et 3e cycle)

2.2.3.6 Organisation Administrative

Conseil d'Administration

Directeur General

Secretaire General

8 Departements:

-DAPS-DES-DRH-DFL-DVTT-DISC-DRI-DSI

5 Services:

-Politique regionale-Service juridique

-Agence comptable principale-Inspection d'hygiene et de securite

-Gestion du Siege

12 Administrations regionales deleguees

FIG. 2.7 – Organigramme Administratif de l’Inserm


• 3 instances supérieures :. Conseil d’administration

. Directeur général

. Secrétaire général

• 8 départements. Animation et partenariats scientifiques (DAPS)

. Évaluation scientifique (DES)

. Ressources humaines (DRH)

. Finances et logistique (DFL)

. Valorisation et transferts de technologie (DVTT)

. Information scientifique et communication (DISC)

. Relations internationales (DRI)

. Système d’information (DSI)

• 5 services. Politique régionale

. Service juridique

. Agence comptable principale

. Inspection d’hygiène et de sécurité

. Gestion du siège

• 12 administrations déléguées régionales


2.2.3.7 Organisation Scientifique

87 Equipes de recherche

8 Services Communs

65 Instituts Federatifs

261 Unites de Recherche

Laboratoires

Conseil Scientifique

Commissions Scientifiques Specialisees (8)

InterCommissions (6)

Conseils Scientifiques Consultatifs Regionaux

Instances Scientifiques

FIG. 2.8 – Organigramme Scientifique de l’Inserm

• Instances scientifiques. Conseil scientifique

. Commissions scientifiques spécialisées

. Intercommissions

. Conseils scientifiques consultatifs régionaux

• Laboratoires. Unités et équipes de recherche, services communs

. Instituts fédératifs de recherche

. Centres d’investigation clinique

Le stage s’est déroulé en partie dans un laboratoire de l’Inserm, l’Unité 494 de la Pitié Salpêtrière


2.3 Le service

Le stage proposé s’est déroulé en collaboration entre deux entités :

• Le laboratoire RMN (Résonance Magnétique Nucléaire) de l’AFM/CEA,de l’Institut de Myologie de l’AFM,au CHU de la Pitié Salpêtrière, à Paris.

• L’Unité 494 d’Imagerie Médicale Quantitative de L’INSERM,au CHU de la Pitié Salpêtrière, à Paris.


2.3.1 L’Institut de Myologie et le Laboratoire RMN AFM/CEA

2.3.1.0.1 L’Institut de Myologie

Le projet de l’Institut de Myologie est né en 1997, de la volonté des dirigeants de l’Association Fran-çaise contre les Myopathies de créer un lieu de référence rassemblant, dans l’hôpital public, uneconsultation spécialisée, des équipes de recherche fondamentale et clinique et un enseignement surle muscle et ses pathologies. L’AFM a pu concrétiser ce projet grâce à des partenariats avec l’Assis-tance Publique-Hôpitaux de Paris, l’Inserm (Institut National pour la Santé et Recherche Médicale),l’Université Paris VI et le CEA (Commissariat à l’Energie Atomique).

L’Institut de Myologie a pour objectif de coordonner, autour du malade, la recherche fondamentale,la recherche appliquée, la recherche clinique et l’enseignement. Pôle de référence et lieu d’expertise,l’Institut de Myologie se veut ouvert aux acteurs nationaux et internationaux oeuvrant dans le champde la myologie et des pathologies neuromusculaires.Plaque tournante de l’information, l’Institut est destiné à fédérer les équipes spécialisées et coordon-ner le réseau des consultations de maladies neuromusculaires en France.

Pour atteindre cet objectif, l’Institut de Myologie s’est fixé les missions suivantes :

• réunir la recherche, l’activité clinique et l’enseignement en un même lieu

• regrouper des moyens d’investigation performants pour le diagnostic et les soins

• créer un centre d’expertise et de référence sur le muscle et sa pathologie

• mettre en place des programmes de recherche clinique coordonnés

• participer au développement de nouvelles thérapeutiques

• apporter aux familles un accueil, une écoute et une expertise médicale adaptées

• former et informer pour faire mieux connaître et reconnaître ces maladies.


Organisation

• Direction médico-scientifique : Pr Michel Fardeau

• Coordination AFM, représentée par un Secrétaire GénéralDirectement rattaché à la Direction Générale de l’AFM, l’Institut de Myologie fait l’objet d’une pré-sentation budgétaire séparée auprès du Conseil d’Administration de l’AFM.

7 pôles d’activités

• L’unité clinique de pathologie neuromusculaire

• Le laboratoire de physiologie neuromusculaire

• Le laboratoire de spectroscopie RMN

• l’Unité Inserm U523

• L’enseignement

• La coordination

• La morphologie et l’histopathologie neuromusculaire.

L’Institut en chiffres

• 53 publications en 2001

• 3 370 consultations et 1 296 hospitalisations à ce jour

• Accueil de 30 étudiants

Budget

• 1 810 064 Euros en 2001

Institut de Myologie

Groupe Hospitalier Pitié-SalpêtrièreRue du Mur des Fermiers Généraux83, boulevard de l’Hôpital75651 PARIS Cedex 13Tél. 01 42 16 58 58 - Fax 01 42 16 58 87


2.3.1.0.2 Laboratoire de spectroscopie - RMN AFM/CEA

Présentation

Le resserrement des liens entre l’AFM et la Direction des Sciences du Vivant du CEA a mené à lasignature d’une convention entre l’AFM et le CEA, établissant les règles de fonctionnement d’un la-boratoire mixte de recherche, au sein de l’Institut de Myologie :le Laboratoire de Spectroscopie - RMN/CEA

Objectifs

Le Laboratoire de RMN a pour mission de développer et d’appliquer les techniques d’analyse parRésonance Magnétique Nucléaire au diagnostic et au suivi atraumatique des traitements des mala-dies neuromusculaires.Les techniques utilisées sont d’une part les spectroscopies 31P et 13C, l’imagerie de perfusion et laspectroscopie 1H qui permettent d’explorer les relations oxygénation-perfusion-métabolisme, fonda-mentales pour l’adaptation à l’effort.D’autre part, est réalisée l’étude de paramètres RMN qui caractérisent le muscle normal et patholo-gique, ainsi que l’exploration dynamique par imagerie du muscle cardiaque.Ces différents moyens d’études structurelles et fonctionnelles du muscle sont utilisés chez l’hommesain et malade, ainsi que pour l’étude des modèles animaux, nécessaires pour la mise au point desthérapies musculaires.Les travaux de ce laboratoire s’inscrivent donc en parfaite continuité avec les objectifs de rechercheen matière de suivi, diagnostics et thérapies poursuivis par l’AFM.

Laboratoire RMN AFM-CEA

Institut de MyologieBâtiment BabinskiGroupe Hospitalier Pitié-Salpêtrière83, Bd de l’Hôpital75651 Paris Cedex 13tél : +33 (0)1 4216 5894fax : +33 (0)1 4216 5894


Composition

Responsable : Pierre Carlier

Personnels : L’équipe de l’Unité RMN est composée de 7 personnes à plein temps, dont unesalariée de l’AFM, et de 4 personnes à temps partiel (respectivement 20%, 10% et 10%).

Équipe du laboratoire• Pierre CARLIER, MD, PhD, CEA

• Anne LEROY-WILLIG, MD, PhD, INSERM

• Claire WARY, PhD, AFM

Post-Doctorant et doctorants• Giovanni VIDAL, PhD, jusqu’au 1er octobre 2001

• Anne DARQUIE, PhD, à partir du 1er juillet 2001

• Sandrine DUTEIL, Boursière AFM, DEA Physiologie de l’exercice

• Elodie PARZY, Boursière MENRT, DEA Biophysique Moléculaire

• Didier BERTHOLDI, à partir du 1er décembre 2001

Collaborateurs à temps partiel• Eric GIACOMINI, Electronicien CEA (20%)

• Monique CROUZEL, Infirmière bénévole (20%)

• Eric DE KERVILER, PU-PH, Radiologie, Hôpital Saint Louis (10%)

• Liliana FELDMAN, Centre d’Imagerie de Sarcelles (10%)

Moyens matériels

• un aimant 4 Tesla 60/46 cm permettant de réaliser spectroscopie 1H, 13C, 31P et imagerie IRM(Imagerie par Résonance Magnétique)

• un ergomètre amagnétique utilisé pour le pilotage de l’exercice musculaire.

• un moniteur compatible avec le champ magnétique pour la surveillance des patients

• deux consoles (traitement et acquisition) SGI Indy R5000

• un Compex II utilisé pour l’électrostimulation par électrodes de surface

• un respirateur

• un moniteur ECG

• un oxymètre-détecteur de pouls pour petits animaux

• du matériel d’électronique nécessaire pour la construction de sondes

• des sondes d’imagerie et spectroscopie, proton ou multi-noyaux de dimensions et géométries va-riées, permettant l’exploration multiparamétrique musculaire (homme et petit animal) et cardiaque(petit animal)


Thèmes d’étude

• L’étude musculaire dynamique multiparamétrique par RMN (P.Carlier, S.Duteil, A Darquié,C.Wary, A.Leroy-Willig)But : L’approche intégrée de la physiologie musculaire associe des mesures simultanées parRMN et/ou autres techniques, de la perfusion, de l’oxygénation, et du métabolisme énergétique,lors des épreuves de stimulation qui constituent l’exploration fonctionnelle musculaire.La technique SATIR de quantification par imagerie en Fast Spin Echo, utilisant le marquage del’aimantation de l’eau artérielle, permet d’obtenir une carte de la perfusion toutes les deux se-condes avec une résolution spatiale de l’ordre de 2 mm.Cette technique de mise en oeuvre complexe a été validée par confrontation à la pléthysmogra-phie par jauge de contrainte (Raynaud 2001).L’exploitation des cartes de perfusion bénéficie du recalage et de l’utilisation de l’analysefactorielle (technique AFSIM) développée par F. Frouin (Inserm U494 " Imagerie MédicaleQuantitative ")

Le travail effectué lors de ce stage s’inscrit dans la continuité de cette étude et de la collaborationavec l’Unité 494 de l’Inserm

• Spectroscopie RMN Clinique (A.Leroy-Willig, E. de Kerviler, C.Wary, P.Carlier, L. Feldman,M.Crouzel)

• Etude par IRM de l’électrotransfert (A. Leroy-Willig, E. Parzy, P.Carlier, M.Paturneau-Jouas)

• Imagerie cardiaque ultra-rapide (P.Carlier, E.Parzy, E.Giacomini)

• Etude du muscle animal sain et pathologique en condition d’exercice électrostimulé. Applica-tion au suivi thérapeutique d’un modèle d’artériopathie. (P.Carlier, G.Vidal, C.Wary, E.Giacomini)

• Imagerie cardiaque chez l’homme (P. Carlier, O. Vignaux, D. Duboc, R. Gilles, P. Le Roux)

• Explorations du métabolisme intermédiaire (C. Wary, P. Carlier, G.Bloch)

Collaborations

La collaboration avec les autres unités de l’Institut de Myologie : Unité 523 (J.T.Vilquin, M.Paturneau-Jouas, Y.Fromes), avec le laboratoire de Physiologie (J.Y.Hogrel et P.Portero) et avec la Consultation del’Institut de Myologie (B.Eymard N.Romero et P.Laforêt) est toujours fondamentale pour l’activité dulaboratoire.

La collaboration avec l’Unité 494 (Imagerie Médicale Quantitative) permet de bénéficier d’outilsmodernes de traitement d’images dans le domaine de la perfusion.

La collaboration avec le CEA est renforcée, dans le domaine instrumental, et sur la thématique dumétabolisme intermédiaire du muscle.

L’ensemble de ces collaborations aide à mener à bien un travail à l’intersection des domaines phy-sique, biochimique, physiologique et médical.


2.3.2 L’Unité 494 d’Imagerie Médicale Quantitative de l’Inserm

L’unité 494 a été créée le 1er janvier 1998.Le but des recherches qui y sont menées est d’améliorer le diagnostic, la prise en charge thérapeu-tique et le suivi du patient en développant des méthodes d’extraction d’informations quantitativesà partir des images médicales. Pour y parvenir, les objectifs suivants doivent être réalisés :

• modéliser les processus physiques et statistiques impliqués dans la constitution des images mé-dicales

• utiliser ces modèles pour améliorer la qualité des données analysées

• incorporer de l’information clinique et physiologique dans l’analyse et l’interprétation de cesdonnées

• évaluer et valider les méthodes développées dans un contexte clinique

• mettre en place ces méthodes pour qu’elles soient utilisables en routine

Ces objectifs nécessitent que l’unité participe au transfert d’idées et de technologies issues des sciencesfondamentales vers les applications cliniques, et qu’elle ait les moyens de maîtriser la chaîne complètede l’imagerie, depuis l’acquisition jusqu’aux demandes des cliniciens en passant par le traitement etl’interprétation des images et en évaluant le processus dans sa globalité.Le travail de l’unité est original dans la mesure où il ne concerne pas uniquement par exemple à laphysique de la résonance magnétique ou les seules études réalisées dans le cadre de l’activité d’unservice clinique.L’unité se distingue aussi d’un groupe de recherche en informatique dans la mesure où son objectifn’est pas seulement de développer des méthodes de traitement de l’information originales mais ausside résoudre avec un impact mesurable des problèmes pertinents qui se posent en recherche ou enroutine clinique.

Ainsi l’utilisation d’images est une source d’information majeure pour le suivi médical : les imagespeuvent servir non seulement à extraire une information clinique qui conditionne le diagnostic ou lesuivi thérapeutique, mais aussi à représenter de façon plus explicite des données complexes.

2.3.2.0.3 Structure Générale de l’unité 494

Direction : Andrew Todd-Pokropek

• équipe 1 : Neurosciences, en particulier la manipulation des données fonctionnelles du cerveau

• équipe 2 : Études cardiovasculaires, en particulier l’étude de la fonction cardiaque et du flux sanguin

• équipe 3 : Oncologie : en particulier l’étude de la microcirculation dans les tumeurs,

• équipe 4 : Oncologie/Neurosciences : Imagerie métabolique et fonctionnelle réalisée à l’aide detraceurs radioactifs

• équipe 5 : Oncologie : Pathologie thyroïdienne

• équipe 6 : Bioinformatique, en particulier le développement de méthodes pour améliorer la mani-pulation des données génomiques.

Le travail réalisé au cours de ce stage (étude de l’influence du recalage), s’est effectué en collaborationavec Frédérique Frouin, de l’Unité 494.


Unité 494, Inserm

CHU Pitié-Salpêtrière91 boulevard de l’Hôpital1er et 2e Étage75013 Paris

2.3.2.0.4 Réalisations majeures de l’unité 494 au cours des trois dernières années

• Des méthodes de quantification en imagerie SPECT/PET, en IRM fonctionnelle cérébrale et en fu-sion IRMf/MEG/EEG ont été développées.

• Les données obtenues par de nouveaux modes d’acquisition (séquences IRM codant la vitesse etl’accélération en 3D, système d’acquisition de profils spectraux en ultrasons) ont été traitées par desméthodes de régularisation.

• De nouvelles méthodes de reconstruction des images factorielles ont été mises en place et appli-quées aux études de perfusion myocardique en TEP, pour mesurer la réserve coronaire avec deuxinjections d’eau marquée seulement.

• La caractérisation de l’ADN de papillomavirus précédemment obtenue par marquage au "Fast Red"a été rendue possible par marquage à l’Europium qui est un élément proche du Gadolinium contenudans les produits de contraste IRM.

• Le calcul des paramètres de la perfusion hépatique dans des régions comportant des métastaseshépatiques a permis d’en révéler la présence avant qu’elles soient visibles sur les images classiquesde TDM ou d’IRM.

• Le développement de méthodes pour analyser et corriger les erreurs associées à la diffusion et àl’atténuation en médecine nucléaire dans les études cardiaques et cérébrales a conduit à améliorerconsidérablement la quantification.

• L’utilisation des méthodes dites neuromimétiques a permis le développement d’applications enOphtalmologie et en Dermatologie.Une nouvelle méthode très rapide d’analyse des séquences d’ADN a été développée , elle constitueun outil important pour l’exploitation de l’immense quantité de données générées en cette périodepost-génomique.

• Un apport considérable a été fourni aux différents comités de standardisation, notamment l’AF-NOR, la BIR, le CEN TC251, l’ISO TC251 et les commissions DICOM, apport réalisé essentiellementà partir du modèle MIMOSA, qui a été développé dans le cadre d’un projet européen dans lequell’unité a joué un rôle majeur.

• La recherche conduite de façon transversale par différentes équipes a conduit au développement deméthodes d’évaluation des traitements d’images. En particulier, un modèle de la démarche diagnos-tique a été proposé pour clarifier les objectifs d’une évaluation statistique dans les essais cliniques.

• Au cours des quatre dernières années ont été mis en oeuvre des transferts de technologie vers l’in-dustrie et la clinique. Le développement commercial de la méthode d’analyse factorielle par laSociété Aptéryx (dirigée par un ancien doctorant de l’unité, M. H. Guillemet) a abouti à un logi-ciel appelé " Pixies ".Ce projet a bénéficié d’une subvention du MENRT et du support de l’INSERM.

• Un logiciel dédié pour l’analyse de la perfusion myocardique a été installé au Service HospitalierFrédéric Joliot, à Orsay (contrat INSERM/CEA).Une collaboration sous contrat avec Sanofi Diagnostics Pasteur (désormais Bio-Rad) a abouti à lacommercialisation d’un système de lecture automatique des antibiogrammes, fondé sur une mé-thode originale d’analyse d’images développée dans l’unité. Le système, dénommé Osiris, est dis-ponible depuis novembre 1999, 90 machines ont d’ores et déjà été distribuées,ce nombre devraitaugmenter rapidement.


2.4 Le positionnement du stage dans les travaux de l’entreprise

Le travail proposé lors de ce stage se décompose en fait en deux parties :

• L’approfondissement de l’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en ima-gerie ASL/RMN par AFSIM.

• La modernisation et l’extension de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/-CEA


2.4.1 L’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en imagerieASL/RMN par AFSIM

Cette partie de la réalisation du stage s’insère dans la continuité d’une collaboration entre le labo-ratoire RMN AFM/CEA et l’Unité 494 de l’Inserm.

Au cours de l’étude du Laboratoire RMN AFM/CEA :“étude musculaire dynamique multiparamétrique par RMN”menée par Pierre Carlier, Sandrine Duteil, Anne Darquié, Claire Wary et Anne Leroy-Willig (cfThèmes d’étude de la présentation du laboratoire RMN), une collaboration s’est instaurée avec Fré-dérique Frouin, de l’Unité 494 de l’Inserm.L’Unité 494 apporte dans cette étude sa connaissance de la méthode de l’Analyse Factorielle (FAMISou AFSIM), et du recalage des séquences de perfusion.

Comme nous le verrons plus avant, ce stage a permis d’aborder différents domaines, principalementparmi ceux traités par l’Unité 494 :

• L’étude des spécificités d’acquisition et de traitement des séquences de perfusion

• L’étude des spécificités de la méthode d’Analyse Factorielle et de sa chaîne de traitement

• L’approfondissement de l’étude de l’influence du recalage sur le procédé d’Analyse Factorielle,la détection et la quantification de la perfusion

Le travail proposé se présente donc à la fois comme :

• Un travail technique de Développement. améliorer l’automatisation des procédés

. implémenter différents algorithmes et stratégies de recalage

. mettre en place des plate-formes de test aisément extensibles

• Un travail de Recherche. mener une étude sur le recalage, sa pertinence, ses optimisations possibles

Ce travail s’inscrit dans une double optique :

• Pour l’unité 494 de l’Inserm :. la continuation des études sur le recalage de ce type de données médicales

. l’extension/réécriture des outils existants

• Pour le laboratoire RMN AFM/CEA :. l’amélioration qualitative et quantitative des possibilités de traitements dans le cadre de l’étude

précédemment citée

Les techniques de traitement, leurs spécificités, les outils existants seront explicités dans le Cahier desCharges.


2.4.2 La modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/-CEA

Cette partie du travail proposé concerne quasi exclusivement le Laboratoire RMN AFM/CEA.

Cette réalisation répond à un souhait émis par le Laboratoire RMN concernant :

• l’extensibilité de leur système d’acquisition et de traitement, en termes de :. nombre de stations

. capacité de stockage

• le confort, la simplicité d’utilisation et de gestion de leur système

Il s’agit d’une partie technique, mettant en oeuvre :

• des connaissances matérielles

• des connaissances d’administration système, et d’inter-operabilité entre architectures

• des connaissances de développement système

• une adaptation aux/des spécificités des matériels, protocoles et logiciels d’acquisition et detraitement utilisés dans ce cadre professionnel particulier

La modernisation de la plate-forme de traitement vise également à permettre l’uniformisation desoutils de traitement entre le laboratoire RMN et l’unité 494 de l’Inserm.C’est-à-dire :

• l’installation et l’adaptation des outils auparavant disponibles uniquement sur le site de l’Unité494, y compris ceux développés au cours du stage, afin de permettre l’autonomie de traitementdu laboratoire RMN

Ces derniers points, ainsi que les demandes exprimées, les spécificités matérielles, logicielles, les mo-dalités de mise en place, seront explicités dans le Cahier des Charges.

Chapitre 3

Travail effectué

Sommaire

3.1 Le Cahier des Charges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.1.1 But Général . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.1.2 L’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en imagerie ASL/RMN

par AFSIM : explications détaillées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423.1.3 La modernisation et l’extension de la plate-forme de traitement du laboratoire

RMN AFM/CEA : explications détaillées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483.2 Compte-rendu d’activité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.2.1 Axes d’étude théoriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 513.2.2 Choix Techniques Adoptés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 553.2.3 Domaines Techniques Abordés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563.2.4 Déroulement des études, expérimentations, mises au point . . . . . . . . . . . 573.2.5 Réalisations Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 673.2.6 Résultats de l’étude sur l’influence du recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

3.3 Interprétation et Critique des Résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 813.3.1 Bibliothèque de manipulation d’images implémentée . . . . . . . . . . . . . . . 813.3.2 Plate-forme de recalage implémentée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 813.3.3 Programme d’aide au rejet d’images implémenté . . . . . . . . . . . . . . . . . 823.3.4 Étude sur l’influence du recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 823.3.5 Modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/CEA 83

40 Travail effectué

3.1 Le Cahier des Charges

Le travail proposé se décompose en deux parties, qui seront réalisées parallèlement :

• L’approfondissement de l’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en ima-gerie ASL/RMN par AFSIM.

• La modernisation et l’extension de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/-CEA


3.1.1 But Général

3.1.1.1 L’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en imagerie ASL/RMN parAFSIM

Cette partie du stage consiste en la continuité et l’approfondissement d’une étude menée parl’Unité 494, en collaboration avec le laboratoire RMN AFM/CEA de l’Institut de Myologie.Dans le cadre d’une étude de la perfusion de la jambe humaine par ASL/RMN (cf Bases Scientifiquesen annexe A.1, page 98 ), le laboratoire RMN AFM/CEA collabore avec l’Unité 494 de L’Inserm. CetteUnité est chargée du traitement des données, et de l’obtention des cartes de perfusion par une méthodeparticulière, l’AFSIM (cf Bases Scientifiques en annexe A.1, page 98 ).Ces cartes sont obtenues par analyse de séquences dynamiques d’images RMN.La technique de l’AFSIM, par ses caractéristiques, nécessite une bonne stabilité spatiale des élémentsstructurants étudiés (os, muscles, graisse, contour de la jambe...).Un recalage préalable des séquences semble donc envisageable pour l’amélioration qualitative desrésultats.L’étude de l’influence du recalage, déjà débutée par l’Unité 494, doit être approfondie.Les outils utilisés doivent être aménagés, ré-écris, étendus, pour permettre la mise en place d’uneplate-forme de test élaborée.La conception des programmes réalisés doit être envisagée comme celle de logiciels pérennes, ex-tensibles, facilement réutilisables dans le cadre d’autres études. Différentes stratégies de recalagedoivent être mises en place, discutées, critiquées.Finalement, l’étude doit aboutir à une critique de l’utilité du recalage dans le cadre des mesures deperfusion, concernant sa pertinence intrinsèque et celle des différentes optimisations testées.Une amélioration de l’automatisation, de la facilité d’utilisation et des performances du procédé utilisé(recalage + AFSIM) est également recherchée.

3.1.1.2 La modernisation et l’extension de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/-CEA

L’installation informatique actuelle du laboratoire RMN AFM/CEA de l’Institut de Myologie, posecertains problèmes d’ergonomie, de capacités, et de fonctionnalités.Le but de cette partie du stage est l’étude, en concertation avec le personnel du laboratoire RMN, etla mise en place d’une architecture réseau, matérielle et logicielle résolvant les problèmes actuels etrépondant aux souhaits d’extension exprimés.Cette expertise fut d’abord commandée par le laboratoire RMN AFM/CEA au LRDE (Laboratoire deRecherche et Développement d’Epita)(expertise : Geoffroy Fouquier, <[email protected]> , fournie en annexe).


3.1.2 L’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en imagerieASL/RMN par AFSIM : explications détaillées

Il s’agit dans cette partie de continuer l’étude de l’influence du recalage sur le traitement de sé-quences d’images dynamiques acquises par ASL/RMN débutée par Frédérique Frouin, de l’Unité494 de l’Inserm.Les cartes et mesures de perfusion sont obtenues grâce au procédé d’AFSIM (cf Bases Scientifiquesen annexe A.1, page 98 ).Compte tenu des spécificités de la méthode, le recalage des séquences constitue une étape préalable àl’AFSIM a priori pertinente.

3.1.2.1 Les éléments existants

Le recalage, et le procédé d’AFSIM sont actuellement effectués par l’Unité 494 de l’Inserm, sur lesdonnées acquises par le laboratoire RMN AFM/CEA.L’Unité 494 dispose donc des éléments suivants :

• Un programme, écrit en C, de recalage d’une image par rapport à une autre image.

• Des scripts shell faisant appel au programme de recalage, pour l’automatisation du recalaged’une séquence entière.

• Des programmes IDL, pour la classification des images factorielles et l’application du traitementpar AFSIM.

• Le programme Pixies dans sa version Developper, développé par la Société Apteryx en collabo-ration avec l’Unité 494.Ce logiciel comporte une implémentation de l’algorithme d’AFSIM décrit précédemment.

• Une base de données de test, d’examens ASL/RMN effectués sur des volontaires sportifs, parSandrine Duteil, dans le cadre de l’étude du laboratoire RMN.

Les séquences d’images à recaler sont acquises sous IRIX 5.3.Le recalage, et le traitement par AFSIM est réalisé soit sous Sun OS, soit sous Linux.La totalité du processus s’effectue donc sous des environnements d’affiliation UNIX.

3.1.2.1.1 Recalage

Le type de recalage suivant est utilisé :• Transformations Affines 2D, avec interpolations cubiques par B-Splines

• Critère de Corrélation Stochastique

• Procédure d’Optimisation de Powell

Le recalage est effectué par un programme indépendant, écrit en collaboration entre Frédérique Frouinde l’Unité 494 de l’Inserm et Thierry Delzescaux, ancien thésard de l’Unité :

• programme principal écrit en C (environ 900 lignes de code), permettant le recalage d’une imagepar rapport à une autre

• bibliothèque de manipulation et de traitement d’images :. principalement en C

. certaines fonctions issues d’une bibliothèque en Fortran

• scripts shell permettant l’automatisation du recalage d’une séquence

Ce programme contient les différents modules constituant le coeur du recalage qui sera réutilisé :• Calcul de transformations affines 2D par interpolations cubiques par B-Spline

Fonctions en C

• Calcul de critère de corrélation stochastiqueFonctions en C

• Procédure d’optimisation par PowellFonction en Fortran


A noter que ce programme ne propose pas réellement de structure adaptée à une grande extensibilité :• Écriture en C “bas niveau” :

. Les images sont des tableaux de double

• Manque d’abstraction et de généricité :. Pas de généricité par rapport au types des images (dimensions, codage, format d’entrée)

Ces paramètres sont codés en dur dans le programme, suivant un principe unique :– Codage 32 bits signés

– Dimensions 128 * 64 pixels

– Format “Raw” (données brutes dans un fichier)

• Difficulté d’implémentation de nouveaux systèmes de recalage (critères, systèmes de transfor-mation et d’optimisation...)

Le recalage de la séquence d’images actuellement utilisé est un recalage par rapport à une uniqueimage de référence.Toutes les images sont recalées par rapport à une unique image.L’automatisation du recalage d’une séquence est réalisé par un script shell faisant appel au pro-gramme présenté.

3.1.2.1.2 Traitement par AFSIM

Le traitement par AFSIM peut être réalisé de deux manières différentes :• programme tournant grâce à la plate-forme IDL 5.5 (Sun OS ou Linux)

Écrit par Frédérique Frouin

• programme Pixies de la Société Apteryx (Sun OS ou Linux)Écrit par la société Apteryx, en collaboration avec l’Unité 494

A noter qu’une étape de classification est nécessaire après chaque application de l’algorithme d’AF-SIM.Cette classification est réalisée grâce à un programme sous IDL 5.5 écrit par Frédérique Frouin.

3.1.2.1.3 Conclusion sur les éléments existants

L’Unité 494 dispose d’une plate-forme de traitement complète et opérationnelle, que ce soit pour lerecalage ou l’AFSIM.Certaines extensions et perfectionnements sont à apporter.


3.1.2.2 L’étude de l’influence du recalage

L’étude de l’influence du recalage comme étape préalable à une analyse par AFSIM n’est actuel-lement pas réellement formalisée : des applications de ce recalage ont été effectuées, et ont prouvél’amélioration mathématique du critère de corrélation.

FIG. 3.1 – Critères de corrélation avant et après recalage en fonction de l’indice de l’image (image deréférence 100)

Cependant, la pertinence mathématique du critère utilisé ne reflète pas la pertinence globale del’utilisation du recalage pour ce type de données.

Objectif :

Mener une étude approfondie de l’influence de recalage :• Établir des critères objectifs d’évaluation de la pertinence du recalage

• Mettre en place une plate-forme de test

• Traiter les jeux de test disponibles avec le procédé Recalage + AFSIM jusqu’à obtention des cartesde perfusion.

• Mener une étude sur la pertinence du recalage :. étude du besoin de recalage vis à vis des données

. pertinence du critère

. pertinence des transformations effectuées


3.1.2.3 L’étude des optimisations algorithmiques de recalage

Diverses optimisations peuvent probablement être apportées au recalage mis en place.• Un Recalage sur paire de référence

De par la nature “entrelacée” des séquences, on peut imaginer qu’un recalage par rapport à uneunique image de référence n’est pas le plus adapté.Les images “sélectives” et “non sélectives” (cf Bases Scientifiques en annexe A.1, page 98 ) sontde nature relativement différentes.Recaler des images sélectives sur une image de référence non sélective (et inversement) peuts’avérer source d’imprécision.Recaler chacune des images sur une image de référence de même sélectivité pourrait permettreun gain de précision.

• Un Recalage temporel, de proche en procheDe par la nature dynamique de la séquence, un recalage par rapport à une image de référencefixe, comme c’est le cas actuellement, ne bénéficie pas d’une information temporelle qui peuts’avérer intéressante.Un recalage de proche en proche (2eme image par rapport à la 1ere, 3eme image par rapport à la2eme recalée) peut être envisagé.

• Des optimisations en terme de performance sont également attendues (initialisation des para-mètres...)

Objectif :

Mettre en place une plate-forme de test de différentes optimisations :• Basée sur le coeur algorithmique (système de recalage) existant

• Générique et extensible :. possibilité d’implémenter différents “coeurs de recalage” (critère + système de transformation

+ processus d’optimisation) au sein du programme, de les étendre de manière simple

. possibilité d’implémenter différentes “optimisations” algorithmiques de recalage, de les étendrede manière simple

• implémentant les optimisations algorithmiques précédemment citées :. recalage sur paire de référence

. recalage temporel de proche en proche

• facilitant l’obtention de statistiques pertinentes

Le logiciel produit est susceptible d’être réutilisé, étendu dans le cadre d’autres études : il doit doncêtre conçu comme une “boite à outil générique” de recalage.

Grâce à cette plate-forme de test :• Traiter les jeux de données disponibles avec le procédé Recalage + AFSIM jusqu’à obtention des

cartes de perfusion, ce pour les différentes stratégies algorithmiques implémentées

• Mener une étude sur la pertinence des optimisations de recalage

La réalisation du programme n’est soumise à aucune restriction technique (langage...), et doit tournersous Linux.


3.1.2.4 L’évaluation de la pertinence du rejet d’images

Lors de l’application du recalage à certaines séquences du jeu de données disponible, il s’est avéréque certaines séquences ne semblaient pas bénéficier du recalage d’une façon aussi significative queles autres.

FIG. 3.2 – Critères de corrélation après recalage en fonction de l’indice de l’image (image de référence100)

En fait certaines images relativement isolées semblent décorrélées du reste de la séquence.Cette rupture d’homogénéité, démontrée par le critère de corrélation, se retrouve également sur laséquence avant recalage.Ceci semble prouver l’existence d’images suspectes, qui peuvent être issues :

• d’un mouvement très brusque du sujet, et donc d’un saut de la coupe d’observation

• d’une erreur d’acquisition

Ces images potentiellement erronées sont des sources d’erreur pour le reste du procédé.Il est dangereux et sémantiquement absurde de tenter de les recaler, il semble donc préférable de lessupprimer de la séquence.

Actuellement, une telle suppression est réalisée manuellement, image par image.Cependant, de nettes améliorations des résultats finaux ont étés obtenues par suppression de ce typed’image.

Objectif :

• Établir des critères objectifs de discrimination sur les images, permettant la détection des images“à rejeter”

• Implémenter un algorithme automatique ou semi-automatique de suppression des images erro-nées.Un moyen de contrôle devra impérativement être laissé à l’opérateur.

• Appliquer l’algorithme implémenté aux jeux de données disponibles (Rejet + Recalage + AFSIM)

• Mener une étude sur la pertinence du rejet d’image, et de l’algorithme implémenté

La réalisation du programme n’est soumise à aucune restriction technique (langage...), et doit tournersous Linux.


3.1.2.5 L’automatisation et la simplification du protocole

Actuellement, l’utilisation de petits programmes séparés, scripts shell ou programmes C, rend leprotocole de traitement recalage + AFSIM relativement complexe.

Un traitement par recalage + AFSIM est actuellement réalisé suivant le procédé suivant :• Recalage de la séquence par un programme C

• Extraction du fond par un programme IDL (1)

• Première AFSIM par un programme IDL (2), pour extraire les facteurs des vaisseaux

• Première classification par un programme IDL (3), pour réaliser le masque des vaisseaux

• Deuxième AFSIM, vaisseaux masqués, par le programme (2) pour la détection des muscles acti-vés

• Deuxième classification par le programme (3), pour extraire les régions des muscles activés, etobtention des cartes de perfusions

• Calcul des cinétiques dans les régions d’intérêt pour obtention des “courbes de perfusion”, parle programme (3)

Objectif :

• Améliorer l’automatisation de la chaîne de traitement

• Valider l’utilisation du logiciel Pixies en tant qu’application de traitement automatique AFSIM.


3.1.3 La modernisation et l’extension de la plate-forme de traitement du labora-toire RMN AFM/CEA : explications détaillées

Cette expertise fut d’abord commandée par le laboratoire RMN AFM/CEA au LRDE (Laboratoirede Recherche et Développement d’Epita).(expertise : Geoffroy Fouquier, <[email protected]> , fournie en annexe A.4.1,page 125 ).Le Cahier Des Charges exposé ici reprend donc des éléments du rapport d’expertise de Geoffroy Fou-quier.

3.1.3.1 Les éléments existants

FIG. 3.3 – Réseau du Laboratoire RMN AFM/CEA

Le laboratoire RMN possède deux stations SGI Indy R5000 sous IRIX 5.3, dont une est reliée aumatériel Bruker. Les deux stations disposent du logiciel Bruker qui permet l’acquisition et le traite-ment des données Bruker.Ces stations ne sont reliées que par ftp.Pour des raisons de sécurité avancées par les administrateurs réseau responsables du laboratoireRMN, les stations d’acquisition et de traitement des données Bruker ne sont pas sur le même réseauque le laboratoire RMN.Les stations SGI sont accessibles directement par internet, ce qui correspond à une "zone démilitari-sée ou DMZ, ce qui signifie qu’une attaque venu d’Internet vers ces machines ne peut pas nuire auréseau, car elles sont en amont du réseau. Par contre, ceci permet la télémaintenance de ces stationspar Bruker. Les autres stations du laboratoire (sous windows) permettent l’archivage et l exploitationdes données. Le lien entre ces PC et les consoles est également effectué par connexion ftp.

3.1.3.2 Les problèmes soulevés

• Obligation de procéder à des transferts entre l’acquisition, le traitement, le stockage et l’archi-vage.

• Lenteur des transferts à cause de la taille des données.

• Problèmes de gestion (redondance, ...) à cause de l’éparpillement des données entre les deuxstations SGI d’une part, et les stations windows de l’autre.

• Extensibilité limitée

• L’âge et par conséquent la fiabilité des stations SGI, qui servent actuellement de stations d’archi-vage des données sensibles (examens, résultats de recherche...) du laboratoire

• Le logiciel de traitement Bruker, qui semble orienter son développement vers la plate-formeLinux, et pourrait délaisser rapidement les stations sous IRIX


L’architecture actuelle empêche un accès correct aux données, l’unique moyen pour faire transiter cesdonnées vers les stations windows étant le ftp (ou le scp).De plus, la position des stations SGI les rend hautement vulnérables car elles ne sont pas protégéespar tous les systèmes et filtres mis en place sur le réseau. Elles sont directement accessibles depuisinternet, et donc aux attaques.Il faut rappeler que ces stations sont utilisées pour l’acquisition et le traitement de données de patient.Les données patients sont strictement confidentielles et doivent donc pouvoir être sécurisées du mieuxpossible.

3.1.3.3 La réalisation à effectuer

Afin de répondre aux besoins exprimés, il s’avère nécessaire de concevoir et de mettre en place uneplate-forme logicielle et matérielle :

• Résolvant les problèmes de transferts, au moins entre les deux SGI.

• Permettant une centralisation des données, pour une meilleure gestion et la limitation des trans-ferts.

• Intégrant une station de traitement Linux supplémentaire

• Fiabilisant le stockage et l’archivage des données

• Sécurisant l’accès aux machines de la DMZ.Les SGI sont situées dans la DMZ à cause d’un échec à certains tests de sécurité, compromettantla sécurité du reste du réseau. Isolées dans la DMZ, elles ne constituent plus une faille potentiellepour le réseau dans sa globalité, mais sont devenues extrêmement vulnérables.

• Permettant une extensibilité aisée par ajout de nouvelles stations

La mise en place d’une telle plate-forme est également l’occasion de la mise à jour et de l’harmonisationdes outils de traitement entre le laboratoire RMN et l’Unité 494 de l’Inserm, l’un des collaborateursdu laboratoire.Diverses mises à jour, installations logicielles seront probablement nécessaires.

L’expertise initiale est réalisée par Geoffroy Fouquier.La phase de mise en oeuvre est réalisée par David Lesage (Rédacteur de ce rapport), en concertationavec le personnel du Laboratoire RMN.

Les solutions techniques, matérielles et logicielles, proposées par Geoffroy Fouquier seront explici-tées par la suite.


3.2 Compte-rendu d’activité


3.2.1 Axes d’étude théoriques

Cette section a pour but d’exposer les différents axes théoriques abordés lors du stage.Leur développement, et les solutions concrètes apportées sont explicités dans les Réalisations Tech-niques.

3.2.1.1 L’étude de l’influence du recalage sur la mesure de perfusion en imagerie ASL/RMN parAFSIM

Apprentissage et DocumentationPréalable

Analyse du modèle de recalage

Analyse des différentes optimisationspossibles

Conception et Implémentation de la plateformede recalage

Phase de test

Analyse des résultats

Conception et Implémentation d'une bibliothèque de manipulation des images RMN

FIG. 3.4 – Les différentes phases nécessitant une approche théorique, et leur enchaînement (étude del’influence du recalage)

Un important travail de recherche, d’intégration et de compréhension du travail des différenteséquipes impliquées est nécessaire.Il s’agit de réaliser un travail relevant à la fois de la Recherche, et du Génie Logiciel.L’implémentation de la plate-forme de tests de recalage est un moyen permettant la mise en oeuvrede l’étude dans de bonnes conditions.

3.2.1.1.1 Apprentissage et Documentation préalable

L’étude proposée s’inscrivant dans des travaux réalisés par le laboratoire RMN et l’Unité 494 de l’In-serm, une phase d’apprentissage est nécessaire pour la bonne compréhension des disciplines scienti-fiques médicales impliquées :

• L’imagerie RMN, ses caractéristiquesUn bref aperçu de l’apprentissage réalisé concernant cette discipline peut être consulté dans lesBases Scientifiques en annexe A.1, page 98

• Les phénomènes étudiés, leurs implications sur les spécificités du traitement : La perfusionUn bref aperçu de l’apprentissage réalisé concernant la perfusion peut être consulté dans lesBases Scientifiques en annexe A.1, page 98

• L’imagerie par marquage magnétique des spins de l’eau artérielle, ou ASL/RMNÉtude des particularités et de leurs répercutions sur le traitement des données.Un bref aperçu de l’apprentissage réalisé concernant l’ASL/RMN peut être consulté dans lesBases Scientifiques en annexe A.1, page 98


• L’Analyse Factorielle des Séquences d’Images Médicales : l’AFSIMLe recalage étant envisagé comme traitement préalable à l’application de cette technique, laconnaissance des caractéristiques de l’AFSIM permet de mieux évaluer a priori la sensibilitéde la méthode à telle ou telle stratégie de recalage.Un bref aperçu de l’apprentissage réalisé concernant l’AFSIM peut être consulté dans les BasesScientifiques en annexe A.1, page 98

• Le recalageÉtude de cette technique de traitement d’images, ses modèles, les choix possibles et leurs carac-téristiques.Un bref aperçu de l’apprentissage réalisé concernant le recalage peut être consulté dans les BasesScientifiques en annexe A.1, page 98

Le but de cette expertise étant la compréhension globale des disciplines impliquées, scientifiques ettechniques, relevant du domaine médical et du traitement d’images.Pour l’étude de l’influence du recalage et de ses optimisations possibles, comprendre les spécificitésdes données, de leur mode d’acquisition, de leur traitement, permet de mieux appréhender les opti-misations possibles et leur pertinence.

La documentation scientifique s’est réalisée au travers de différentes lectures :• présentations existantes

• thèses

• rapports d’activité

• recherches internet

(cf Bibliographie 5, page 88 , et Webographie 6, page 90 )

Bien évidemment, toute cette phase est grandement facilitée par la disponibilité d’interlocuteurs com-pétents :

• Pour la partie Imagerie RMN et ASL :Le Professeur Pierre Carlier, du laboratoire RMN AFM/CEA.Et plus généralement l’ensemble du personnel du laboratoire RMN.

• Pour la partie AFSIM, Recalage, et plus généralement le traitement d’images :Frédérique Frouin, de l’Unité 494 de l’Inserm

La confrontation des intuitions, des remarques concernant la spécificité des données, les voies à ex-plorer, ont permis de garder un oeil objectif et critique sur les travaux réalisés.

3.2.1.1.2 Analyse du modèle de recalage utilisé

Le recalage actuellement utilisé est le suivant :• Système de transformation affine 2D

• Critère de corrélation stochastique

• Processus d’optimisation de Powell

Il s’agit d’un système relativement standard, largement utilisé dans des études similaires.Des éléments théoriques sur ces différents composants du système de recalage peuvent être consultésdans les Bases Scientifiques en annexe

Pour une raison de temps imparti, et conformément au Cahier des Charges, il a été décidé de garder cesystème de recalage, d’en réaliser la critique, mais de focaliser les tests sur les différentes optimisationsalgorithmiques possibles (principalement, concernant le choix de la ou des références de recalage).

3.2.1.1.3 Analyse des différentes optimisations de recalage et de traitement possibles

Certaines des optimisations possibles ont déjà été exposées dans le Cahier des Charges :• Le recalage sur paire de référence


• Le recalage temporel de proche en proche

• L’aide au rejet d’images suspectes

Ces optimisations tendent à exploiter certaines particularités des données, du type d’acquisition oudu traitement qu’elles subissent (AFSIM).Le type de recalage actuel, relativement “basique”, ne semble pas exploiter toutes les informations àdisposition.Une partie de l’étude théorique consiste donc en l’évaluation a priori des sources d’information sup-plémentaires, et des applications pratiques permettant d’exploiter ces informations.Il s’agit donc :

• d’approfondir les intuitions quant aux optimisations déjà exposées

• de rechercher de nouvelles stratégies d’optimisation

3.2.1.1.4 Conception et Implémentation d’une base de manipulation d’images

Pour la mise en place aisée des optimisations algorithmiques de recalage, l’implémentation d’unebibliothèque de manipulation des images et des séquences d’images semble intéressante.Cette phase consiste donc en

• l’expression des besoins

• la recherche de solutions existantes

Comme cela sera explicité dans les Réalisations Techniques, cette phase est facilitée par les travauxréalisés au LRDE (Laboratoire de Recherche et Développement d’Epita).

3.2.1.1.5 Conception et Implémentation de la plate-forme

Les exigences d’extensibilité, de généricité de la plate-forme requise, exprimées par le Cahier desCharges, nécessitent une étude et une conception mettant en oeuvre de nombreux procédés d’archi-tecture logicielle.

Cette étape est facilitée par les travaux déjà effectués au sein du LRDE (Laboratoire de Rechercheet Développement d’Epita).Les choix techniques sont explicités dans les sections correspondantes, Choix Techniques et Réalisa-tions Techniques.Cette phase de conception, puis d’implémentation, se concrétise par la rédaction :

• d’un rapport technique (annexe A.4.3, page 127 )Permettant la compréhension de la structure du programme, et sa maintenance et son évolutionfuture

• d’un manuel utilisateur (annexe A.4.2, page 126 )Permettant l’utilisation du programme, l’exploitation des résultats produits.

Ces deux rapports sont fournis en annexe.

3.2.1.1.6 Phase de test, et critique des Résultats

Une fois la plate-forme de test mise en place, un protocole de test doit être adopté.Celui-ci sera détaillé dans la section Déroulement des études, expérimentations, mises au point.L’analyse des résultats, en tant que travail de recherche, met en oeuvre des compétences critiques.La concrétisation de cette étude est un rapport de recherche (annexe A.4.4, page 128 .Ce rapport doit mener la critique de la pertinence du recalage en lui-même, par rapport aux jeux dedonnées disponibles, et enfin par rapport aux différentes optimisations testées.

La mise au point du protocole de test, et l’analyse des résultats a été réalisée avec les conseils deFrédérique Frouin, de l’Unité 494 de l’Inserm.


3.2.1.2 La modernisation et l’extension de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/-CEA

L’expertise ayant été réalisée par Geoffroy Fouquier (LRDE), certains choix techniques ont déjàété avancés (cf Réalisations Techniques, 3.2.5.5, page 76 ).

Etude IRIX 5.3 Etude Debian

Etude de la faisabilité de

l'expertise

Concertation avec leparc d'utilisateursavant mise en place

FIG. 3.5 – Les différentes phases nécessitant une approche théorique, et leur enchaînement (moderni-sation de la plate-forme du laboratoire RMN)

Les étapes théoriques consistent donc en une documentation préalable :• Apprentissage du système IRIX 5.3 et de l’environnement Bruker des stations SGI

Étude des possibilités d’extension, d’administration et d’inter-opérabilité

• Documentation sur le système Debian utilisé par la machine LinuxÉtude de l’administration système, de la sécurité.

• Étude de la faisabilité concrète du système proposéÉtude des différentes solutions logicielles et matérielles proposées, et de leur faisabilité dans lecadre concret.

• Concertation avec le parc d’utilisateurs avant mise en place

Il y a donc une phase de prise de contact avec le système existant, une étude des possibilités d’inter-opérabilité avec le nouveau système à intégrer.Après étude de la faisabilité de l’expertise proposée, une phase de concertation, d’écoute des besoinsjusqu’alors inexprimés est nécessaire.Ces phases seront explicitées dans la section Déroulement des études, expérimentations, mises aupoint, 3.2.4, page 57 .

L’essentiel de la documentation est réalisée au travers de recherches Internet, sur les sites des construc-teurs et développeurs des solutions matérielles et logicielles abordées (cf webographie, 6, page 90 ).


3.2.2 Choix Techniques Adoptés

3.2.2.1 Choix du langage et de la plate-forme de développement du programme de recalage

Dans le but de réutiliser le plus facilement possible le coeur du programme existant, écrit en C, etde bénéficier d’un langage plus haut-niveau, connu par le plus grand nombre (réutilisation, extensi-bilité, maintenance plus aisée), le choix s’est porté sur le C++.L’orientation “Objet” du langage permet un degré d’abstraction important, et facilite l’élaborationd’architectures logicielles complexes.De plus, l’existence, au sein du C++, d’outils de manipulations statiques, tels que la paramétrisationpar “template”, les manipulations de types, sont indispensables au paradigme de programmation gé-nérique employé, comme il sera exposé dans la section suivante.

Comme exprimé dans le Cahier des Charges ( 3.1, page 40 ), les outils sont développés et tournentsous Linux, compilés grâce au compilateur GNU gcc.

3.2.2.2 Le paradigme de programmation utilisé pour le programme de recalage :La Programmation générique

La programmation générique consiste en un paradigme simple :

Écrire une seule version d’un algorithme, pouvant fonctionner sur différents types de données

En C++, la programmation générique se traduit par l’utilisation de :• paramétrisation par template

• manipulations de types (typedef, traits ...).

La programmation générique repose donc sur un principe de réutilisabilité du code.Les manipulations, principalement statiques, c’est à dire connues à la compilation, qu’elle implique,ont également des effets intéressants sur les performances des programmes engendrés.En effet, beaucoup d’opérations sont ainsi réalisées à la compilation :

• dispatch statique de méthodes

• manipulations de types

• certains calculs

Ceci permet de limiter fortement la baisse de performance liée à l’utilisation d’un langage objet tel quele C++.Ainsi, par les capacités d’abstraction et de performances offertes par l’alliance du C++ et de la pro-grammation générique, ces choix semblent adaptés aux applications de calcul scientifique telle que letraitement d’images.

L’apprentissage de ce paradigme de programmation particulier a été réalisé précédemment, durantles travaux de recherche effectués au sein du LRDE (Laboratoire de Recherche et Développementd’Epita).


3.2.3 Domaines Techniques Abordés

Ce stage fut l’occasion d’aborder de nombreux domaines techniques, dans les domaines médico-scientifique, du traitement de l’image, et bien évidemment de l’informatique.

Domaines Médico-Scientifiques• Étude de différents phénomènes physiologiques, en particulier la perfusion, et son application

au diagnostic médical(cf Bases Scientifiques, en annexe, A.1, page 98 )

• Imagerie Médicale en général, et plus particulièrement l’imagerie RMN et la technique de mar-quage des spins de l’eau artérielle (ASL) (cf Bases Scientifiques, en annexe A.1, page 98 )

Traitement d’image• Théorie générale du recalage (cf Bases Scientifiques, en annexe, A.1, page 98 )

• Analyse Factorielle, et plus particulièrement la technique de l’AFSIM (cf Bases Scientifiques,en annexe, A.1, page 98 )

• Différentes problématiques d’interpolation, approximation, et classification

Domaines informatiques• Langages de Programmation :

. C Unix

. C++, et plus particulièrement le C++ générique (cf Choix Techniques, 3.2.2, page 55 )

. Fortran

. Plate-forme de développement IDL

. Plate-forme de développement MathLab

. Scripting Shell

• Systèmes d’exploitation(en administration système et développement). Linux

. IRIX 5.3

. Sun OS

• Logiciels. NIS, NFS, iptables en administration et configuration

. La plate-forme d’acquisition et de traitement Bruker Paravision, spécifique à l’exploitation dumatériel d’imagerie RMN

. IDL, MathLab, Gnumeric, Gnuplot en exploitation scientifique et développement

. gcc, Emacs en environnement principal de développement


3.2.4 Déroulement des études, expérimentations, mises au point

Concertationavec le parc

d'utilisateurs:- Réunions

- Mise au point de Compromis

Tests d'interopérabilité:- NFS- NIS

- Méthodes d'accès (ssh, ftp)

Documentation et apprentissage scientifique: évaluation des besoins, des possibilités

Analyse du système de recalage existant

Tests de "prise de contact"avec la plateforme existante

Phase de test: - application des stratégies

de recalage aux jeux de données

disponibles- application du système

de rejet- extraction des statistiques

Analyse des résultats : - rédaction

du rapport de recherche- discussion et critique avec Frédérique Frouin,

de l'Unité 494 Rédaction du rapport technique

etdu manuel utilisateur

Arrivée etInstallation de la machine :

- Système- Système de Stockage (Raid 1)

Tests de "prise de contact"avec la plateforme existante:- environnement SGI IRIX 5.3- environnement de traitement

Bruker

Sauvegardes et transfertssur le serveur de fichiers:

Données et comptes utilisateurs

Basculement effectif:- Passerelle

- Serveur de fichiers- Serveur d'authentification

- Sécurisation de la machineLinux:

Installation d'un Firewall- Sécurisation des stations SGI

Conception du système de rejet :- recherche théorique

- recherche d'algorithme

Implémentation du système de rejet

OCTOBRE

NOVEMBRE

DECEMBRE

Unité 494Etude de l'influence du recalage

Modernisation de la plateformede traitement du

Laboratoire RMN AFM/CEA

Conception de la plateforme

de recalage

Implémentation de la plateforme

de recalage

tests unitaires,optimisations

Tests et validation

Implémentation de la bibliothèque

de manipulation d'images

Conception de la bibliothèque

de manipulation d'images

Etude de Faisabilité

Phase théorique

Phase technique (implémentation...)

Phase de test et de validation

Recherche et conceptionde stratégiesd'optimisation:

- analyse

- implémentation

- tests unitaires

FIG. 3.6 – Chronogramme de déroulement du stage

3.2.4.1 Organisation générale

Le stage, de début octobre à fin décembre 2002, s’est organisé entre deux structures/entités diffé-rentes :

• Le laboratoire RMN AFM/CEA, de l’Institut de Myologie, au CHU de la Pitié-Salpêtrière


• L’Unité 494 de l’Inserm, au CHU de la Pitié-Salpêtrière

Par accord entre les deux entités, la structure d’accueil fut le Laboratoire RMN, notamment pourfaciliter l’exécution de la prestation de modernisation de la plate-forme de traitement.

3.2.4.2 Collaborations

Le stage a permis la mise en place de collaborations étroites :• avec le Professeur Pierre Carlier, directeur du laboratoire RMN AFM/CEA

• avec Mme Frédérique Frouin, de l’Unité 494 de l’Inserm, auteur, entre autre, de nombreux tra-vaux sur l’AFSIM, et des outils de recalage existants

La disponibilité de ces personnes a permis de répondre rapidement et efficacement aux interrogationsscientifiques et techniques :

• Pierre Carlier, et plus généralement l’ensemble du personnel du laboratoire RMN pour les ques-tions relatives à l’imagerie RMN, à l’ASL et aux études de perfusion menées.Citons également. Claire Wary, pour les techniques d’imagerie et les concertations informatiques

. Anne Leroy-Willig, pour les techniques d’imagerie

. Anne Darquié, pour les spécificités de l’étude de perfusion

. Elodie Parzy, pour les techniques d’imagerie

. Didier Bertoldi, pour les techniques d’imagerie

. Blandine Courcot, pour les problématiques générales de recalage en domaine médical

• Frédérique Frouin pour les questions relatives à l’AFSIM, les spécificités techniques de recalage,la mise au point d’un protocole de recherche et l’analyse des résultats de l’étude menée.

D’une manière générale, les phases d’implémentation et de rédaction de documentation se sontréalisées en monôme, après concertation avec le responsable.

3.2.4.2.1 Au sein du laboratoire RMN AFM/CEA

L’intégration géographique au sein du laboratoire a favorisé la concertation concernant la moder-nisation de la plate-forme de traitement.Ce laboratoire fonctionne suivant un principe de réunions régulières :

• des réunions de fonctionnement hebdomadaires. aspects administratifs

. aspects matériels

• des réunions WIP (work in progress) hebdomadaires. Présentation par un ou plusieurs collaborateur(s) du laboratoire d’un sujet de recherche :

– état d’avancement d’une étude en cours au laboratoire

– présentation d’une découverte récente dans le domaine myologie/imagerie RMN

– présentation d’un sujet de recherche potentiel

• des réunions scientifiques hebdomadaires ou bi-mensuelles. revue de presse générale du milieu de l’imagerie RMN

• différentes présentations réalisées à l’auditorium de l’Institut de Myologie. Différents sujets abordés : myologie, thérapie génique...

. Intervenants nationaux et internationaux

La participation régulière à la vie du laboratoire, et donc à son système de réunions, a permis unemeilleure appréhension des problématiques scientifiques sous-jacentes au travail réalisé, une ouver-ture à différents domaines connexes, et une meilleure intégration de l’étude du recalage des imagesASL/RMN de perfusion et de la modernisation de la plate-forme de traitement dans les probléma-tiques générales du laboratoire.


3.2.4.2.2 Au sein de l’Unité 494 de l’Inserm

La collaboration au sein de l’Unité 494 s’est réalisée avec Frédérique Frouin, auteur de nombreuxtravaux sur l’AFSIM, et des outils de recalage existants.Dans le cadre de l’étude de l’influence du recalage, elle fut l’interlocuteur privilégié.

Des réunions hebdomadaires ou bi-hebdomadaires furent organisées dans les locaux de l’Unité 494.Le rythme de ces réunions s’accéléra au fur et à mesure de l’avancement de l’implémentation de laplate-forme de tests.

Furent ainsi abordés différents domaines :• Problématiques générales de traitement d’images :

. le recalage

. la classification ...

• Interrogations générales sur les types de données (format, codage...)

• Interrogations sur le procédé de l’AFSIM

• Présentation de la plate-forme de traitement recalage + AFSIM. programmes existants

. utilisation

. détails techniques

• Présentation de l’étude déjà réalisée. jeux de données disponibles

. résultats obtenus

• Concertations techniques concernant la plate-forme de recalage à implémenter

• Concertations théoriques et techniques concernant les stratégies d’optimisation à tester, leur sé-mantique, leur pertinence

• Mise en place de la plate-forme de tests

• Analyse et critique des résultats

La plate-forme de traitement par AFSIM étant disponible à l’Unité 494, la phase de tests et de traite-ment des jeux de données pour la réalisation de l’étude fut donc effectuée dans les locaux de l’Unité494.Durant la phase de développement préalable, réalisée dans les locaux du laboratoire RMN, une cor-respondance par courrier électronique avec Frédérique Frouin vint complémenter les réunions (bi-)hebdomadaires.

3.2.4.3 Déroulement de l’étude sur l’influence du recalage

Cette section expose le déroulement chronologique de la réalisation de cette étude, les principalesétapes et les processus d’analyse ayant abouti aux différentes réalisations.

3.2.4.3.1 Documentation et apprentissage scientifique préalable

Cette phase a permis de mieux comprendre les domaines scientifiques sous-jacents au travail à four-nir :

• l’étude des myopathies (notamment par l’étude de la perfusion)

• l’imagerie RMN

• la technique ASL

• la technique de l’AFSIM

• le recalage

Cf Axes d’étude théoriques 3.2.1, page 51 .


3.2.4.3.2 Prise de contact et analyse du système existant

La plate-forme de traitement recalage + AFSIM, est implémentée en grande partie par l’Unité 494.L’ensemble de cette plate-forme est présentée dans le Cahier Des Charges.

La récupération, début Octobre, des sources du programme de recalage existant, a permis de débuterl’analyse de ce dernier, tandis que se poursuivait la documentation et l’apprentissage sur le domainedu recalage.

La récupération dans la même période, des spécifications du format d’images, et de quelques jeux dedonnées, a permis le début de la phase de manipulation des images.

Une version “allégée” et libre du logiciel Pixies, utilisé pour l’application de l’AFSIM dans le cadre decette étude, a également été récupéré.

3.2.4.3.3 Conception et Implémentation de la bibliothèque de manipulation d’images

Avant même de débuter la conception se posa le problème du choix du langage, et de la plate-formede développement.Les programmes existants, à réutiliser, étant écrit en C, le choix se pencha sur un langage compatible,et plus “haut niveau” : le C++, pour des questions de performances, de possibilités et de maintenabi-lité, et d’habitude.Le logiciel final devant tourner sous Linux, une distribution Debian fut choisie comme plate-formede développement, avec comme compilateur gcc.

(cf Choix Techniques, Choix du langage et de la plate-forme du programme de recalage 3.2.2.1,page 55 )

La décision de développement de manipulation intervint par le besoin d’écriture rapide (nombreuxtests) d’algorithmes de manipulations d’images.Une “boite à outil” adaptée doit permettre un gain important en :

• productivité

• lisibilité du code

• maintenabilité et facilité d’extension

La conception de la bibliothèque de manipulation débuta par l’expression des besoins :• Manipulation des données

. Images RMN 2D

. Paires d’Images sélective/non-sélective

. Séquences d’images

. Séquences de Paires d’images

• Abstraction quant à la gestion mémoire

• Abstraction quant aux entrées/sorties vers fichiers

• Opérateurs, méthodes de manipulation

La recherche de solutions existantes permit de choisir Olena, bibliothèque générique de traitementd’images du LRDE (Laboratoire de Recherche et Développement d’Epita), comme meilleure base pos-sible au travail souhaité (cf Réalisations Techniques, Bibliothèque de manipulation d’images im-plémentée 3.2.5.1, page 67 ).L’habitude de manipulation, et de développement de cette bibliothèque, au sein du LRDE, a facilitéson extension.

3.2.4.3.4 Conception de la plate-forme de recalage

La conception de cette plate-forme devait répondre à différents impératifs, notamment dicté expli-citement ou implicitement par le Cahier des Charges :


• La réutilisation du code existant. baisse des temps de mise en oeuvre

• Facilité d’implémentation de “stratégies” de recalage. tests rapides d’algorithmes

• Généricité par rapport au coeur du recalage. Réutilisabilité du logiciel

. Extension par implémentation future de nouveaux critères, nouveaux systèmes de transfor-mation, systèmes d’optimisation

La bibliothèque de manipulation d’images implémentée représentant une base solide de développe-ment des algorithmes mis en oeuvre, la plate-forme de recalage est également développée en C++générique.

3.2.4.3.5 Recherche et Conception de stratégies d’optimisations

Le Cahier des Charges propose déjà différentes tests et/ou optimisations, envisagés par FrédériqueFrouin :

• le recalage sur paire de référence

• le recalage temporel de proche en proche

L’étude de ces optimisations s’est déroulée en parallèle à la conception de la plate-forme de recalage.L’optimisation de l’initialisation des paramètres du système d’optimisation a ainsi été envisagé du-rant cette phase (cf Résultats de l’étude sur l’influence du recalage 3.2.6, page 77 ).

Différentes autres optimisations ont été envisagées, implémentées puis testées, comme le recalagesur paire de référence et report sur la série recalée du recalage interne à la paire de référence :

• Recalage de la séquence sur paire de référence (images sélectives sur image sélective de réfé-rence, images non sélective sur image non sélective de référence)

• Recalage optimisé de l’image sélective de référence sur l’image non-sélective de référence, etenregistrement des paramètres de transformation estimés.

• Application de cette transformation sur toutes les autres images sélectives de la séquence

3.2.4.3.6 Implémentation de la plate-forme de recalage

Différents problèmes techniques sont intervenus, principalement à cause des exigences de généri-cité et de performances.L’application de la programmation générique nécessite en effet certains mécanismes particuliers.Un travail de recherche a donc du être effectué concernant :

• le mécanisme d’extension du logiciel

• le mécanisme de génération de menus du logiciel

Ces points sont détaillés dans le rapport technique fourni en annexes A.4.3, page 127 .

Une traduction des éléments de recalage existants fut nécessaire :• de C en C++ (orientation objet, gestion mémoire, système d’images...)

• de Fortran en C++. l’utilisation d’utilitaires de traduction, tels que f2c simplifia cette tâche, et permit une reprise

manuelle plus facile des résultats

La réutilisation du système existant permit un gain de temps considérable, et la validation par com-paraison de résultats, tout au long du développement.

De nombreux problèmes de performance du code furent rencontrés : au début du développement,la plate-forme en C++ fut jusqu’à 3 fois plus lente que le programme originel en C.Ces problèmes furent résolus à la fois par des optimisations :

• algorithmiques


• de programmation générique (manipulations statiques...)

• d’optimisation de compilation

Les performances actuelles sont exposées dans la section Réalisations Techniques, Plate-forme derecalage implémentée.

3.2.4.3.7 Implémentation des stratégies de recalage

Grâce aux outils de la bibliothèque de manipulation implémentée, l’implémentation des algorithmesde stratégies de recalage fut relativement rapide.

Différentes stratégies furent testées, mais seules celles déjà présentes dans le Cahier des Charges furentretenues pour le déroulement des tests intégrés à l’étude (après test de recalage, et application de l’AF-SIM).

3.2.4.3.8 Conception du système d’aide au rejet d’images

Cette phase consista en :• la recherche d’un critère de discrimination entre les images : le critère de Corrélation sur la

séquence originelle (cf rapport de recherche fourni en annexe A.4.3, page 127 )

• la conception d’un algorithme semi-automatique d’exploitation de ce critère :La différence à la moyenne du critère sur un voisinage fut retenue, au détriment, par exemple,de la différence à une courbe de Bezier (cf rapport de recherche fourni en annexe A.4.4, page128 )

3.2.4.3.9 Implémentation du système d’aide au rejet d’images

L’algorithme conçu a été intégré à la plate-forme de recalage, afin de bénéficier de l’architecture etdes outils statistiques qu’elle propose.

3.2.4.3.10 Phase de test : traitement de données pour l’étude

La plate-forme de recalage, permettant les tests des différentes stratégies d’optimisation, ayant étémise en place, un protocole recalage + AFSIM fut mis au point en concertation avec FrédériqueFrouin, pour l’obtention des données de l’étude.Ce protocole est décrit dans la section Résultats de l’étude sur l’influence du recalage, Données trai-tées.Tous les traitements sont effectués à l’Unité 494.

Cette étape fut également l’occasion de l’automatisation du processus recalage + AFSIM, principa-lement au travers de l’utilisation de scripts :

• scripts shell pour la gestion des données résultats et des statistiques

• script Pixies pour l’automatisation et la standardisation du processus d’AFSIM pour toutes lesdonnées de l’étude

Cette phase d’automatisation est décrite dans la section Réalisations Techniques, Automatisation duprocessus recalage + AFSIM.

3.2.4.3.11 Rédaction et Critique des rapports

La concrétisation de l’implémentation de la plate-forme de recalage, et de l’étude sur l’influence durecalage sur le traitement par AFSIM des données ASL/RMN de perfusion fut concrétisée par la ré-daction de trois rapports :

• un manuel utilisateurExpliquant l’emploi de la plate-forme de recalage.

• un rapport techniqueExpliquant l’architecture du programme de recalage, ses possibilités d’extension.


• un rapport de rechercheConsignant les résultats de l’étude sur l’influence du recalage, et leurs analyses.

Ces rapports (principalement le rapport de recherche) furent relus, et corrigés en concertation avecFrédérique Frouin, de l’Unité 494 de l’Inserm.Ces rapports sont disponibles en annexe de ce rapport.

3.2.4.4 Étude sur l’influence du recalage : faits marquants

L’étude sur l’influence du recalage fut marquée par une conclusion relativement décevante :Les données disponibles ne semblent pas bénéficier du recalage.Les stratégies algorithmiques testées n’ont pas apporté d’améliorations sensibles.

En fait, les séquences d’images disponibles, acquises sur des volontaires sportifs, présentent une sta-bilité remarquable, qui les exempte quasiment de pré-traitement.Les premiers tests réalisés, au début du stage, avaient déjà montré que les transformations de recalageestimées étaient très faibles, principalement sub-pixelliques.

Cette constatation, réalisée lors des premiers tests recalage + AFSIM, a entraîné en parallèle l’ex-ploration approfondie de la piste de l’aide à la détection et au rejet d’images “suspectes”.Le développement de la plate-forme de recalage a tout de même été poursuivi, pour le test approfondides différentes stratégies, et en tant qu’outil de recalage générique, extensible et réutilisable dans lecadre d’autres études.La section Interprétation et Critique des Résultats développe l’analyse de cette conclusion de re-cherche, et les ouvertures potentielles du système mis en place.


3.2.4.5 Déroulement de la prestation de modernisation de la plate-forme de traitement du labora-toire RMN

Cette prestation concernant principalement une activité technique d’administration système rela-tivement standard, elle ne sera pas développée dans les détails.

Cette prestation a tout de même été l’occasion d’acquérir de nombreuses notions d’administrationsystème, et d’appréhender le système des stations SGI : IRIX 5.3.

3.2.4.5.1 L’installation de la machine Linux

• Installation d’un Système Linux Debian 3.0 “Woody”

• Installation d’un système de stockage en Raid1 (mirroring)

• Installation d’un serveur NFS

• Installation d’un serveur NIS. création des utilisateurs réseau (NIS)

• Sécurisation par installation d’un pare-feu par iptables

Le raccordement de la machine au réseau de la DMZ (zone démilitarisée, cf Cahier des Charges 3.1,page 40 ), s’est réalisée grâce au concours d’Olivier Deiber, Administrateur Système du parc infor-matique de l’Institut de Myologie (activation de prise, inscription dans le dns).

La machine Linux est d’abord installée en tant que station de traitement simple, le basculement enserveur de fichier, serveur d’authentification, passerelle et pare-feu pour les SGI est réalisé ultérieure-ment.

Pour faire de cette machine une station de traitement opérationnelle, différentes installations sontréalisées :

• Système graphique KDE 2.2

• Logiciel IDL 5.6 et serveur de licences IDL

• Installation des programmes IDL utilisés par l’Unité 494. Homogéinisation des plate-formes avec l’Unité 494

3.2.4.5.2 Tests de prise de contact avec la plate-forme existante et d’inter-opérabilité

Le système IRIX 5.3, de par son ancienneté, a posé différents problèmes.Certaines mises à jour ont été nécessaires, comme :

• L’installation du support de ssh à la place de telnet pour des accès sécurisés

• L’installation du support de NIS et NFS

La philosophie d’administration des machines IRIX étant relativement différente de celle des Linux,certaines recherches de documentations ont été nécessaires.

Différents tests d’inter-opérabilité sont effectués :• tests NFS

NFS version 2 utilisable par les SGI

• tests NISAuthentification possible, mais sans systèmes de cryptage des mots de passe shadow et/ou md5

• tests d’accès et de sécuritéTests de ssh 1.2.

• tests de performance réseauLes stations SGI, de par leur carte réseau, limitent les transferts à 10Mbits.Ceci ne semble pas significativement handicapant pour le NFS.

• tests NTPLes paquets UDP sont bloqués par le pare-feu du réseau de Jussieu.


La synchronisation à un serveur distant semble impossible pour l’instant.La mise en place d’un système temporaire, par rdate, est mis en place (cf Interprétation et Cri-tique des Résultats, 3.3.5, page 83 )

Certaines mises à jour et sécurisations (bloquage de service, de ports) sont alors réalisées.

L’étude de faisabilité, après vérification de chacun des points, semble satisfaisante (excepté pour leNTP).

3.2.4.5.3 Basculement du réseau

Pour des raisons d’emploi du temps du laboratoire RMN AFM/CEA, le basculement effectif de lastation Linux en tant que passerelle, pare-feu, serveur de fichier et d’authentification, ne peut être ef-fectuée durant le fonctionnement normal du laboratoire.L’immobilisation du système engendrée doit être minimale, comprise entre une et deux journées.Le basculement effectif est donc réalisé fin décembre, après sauvegardes des données sensibles :

• sauvegarde des données d’acquisitions médicales de chacune des stations SGI

• transfert des données médicales vers le serveur NFS Linux en Raid1

• sauvegarde de tous les comptes utilisateurs des deux machines SGI.

Le basculement s’effectue alors suivant le schéma suivant :• copies des anciens comptes utilisateurs vers les comptes utilisateurs réseau (NIS)

• suppression des anciens utilisateurs locaux sur les deux SGI

• câblage direct des deux SGI sur le serveur Linux

• activation du support de l’authentification par NIS sur les deux SGI

• activation du support de NFS sur les deux SGI, et activation de l’espace disque réseau partagé

• configurations des utilisateurs, homogéinisations des droits

• tests de fonctionnement :. tests d’authentification, de lancement d’applications

. tests d’acquisition sur la machine RMNTest réalisés par Claire Wary, du laboratoire.– Validation des performances NFS

. tests de traitement

Lors du basculement effectif, certains problèmes se sont posés :• Problème de configuration de l’authentification NIS sur l’une des deux machines SGI, ayant

entraîné l’impossibilité d’accès à la machine.Problème résolu par annulation manuelle du support de NIS, et reconfiguration

• Panne matérielle de l’un des disques durs d’une station SGI. sauvegarde réalisée avant l’intervention

Les tests d’utilisation semblent satisfaisants.La rédaction d’un manuel d’administration système basique est en cours, ainsi que la préparationd’une présentation orale de la plate-forme, des nouvelles modalités d’utilisation, d’accès...

3.2.4.5.4 Concertations avec le parcs d’utilisateurs

Comme il a déjà été expliqué, toute la prestation a fait l’objet d’un suivi avec le personnel du la-boratoire RMN AFM/CEA, au cours de réunions hebdomadaires.

Ces réunions ont donc permis l’explication du système mis en place, et notamment l’émergence denouveaux besoins, dont principalement :

• Maintenir un système opérationnel, même sans serveur Linux (situation de panne).


Le laboratoire, de par les expérimentations médicales menées, et de par l’utilisation clinique qui en estfaite, ne peut se permettre d’être inopérationnel durant plus de quelques heures.

Cette demande semblait en contradiction avec l’utilisation de NIS, qui impose de s’identifier surle serveur Linux pour pouvoir utiliser l’une ou l’autre des stations.Des solutions hybrides (NFS sans NIS) ont été envisagées, mais posaient trop de problèmes d’harmo-nisation des droits utilisateurs.A donc été adoptée une solution NIS/NFS principale, et la création en local, sur chacune des stations,d’un utilisateur générique, utilisable en cas de panne.

Les sauvegardes des données individuelles (réglages, programmes annexes, macros de calcul...) dechaque ancien utilisateur local des stations SGI ont été restaurées et mises à jour vers les utilisateursréseau communs (NIS) après sondage des préférences de chacun.


3.2.5 Réalisations Techniques

3.2.5.1 Bibliothèque de manipulation d’images implémentée

Comme étape préalable à l’implémentation d’une plate-forme de test de recalage, une bibliothèquede manipulation d’images a été implémentée.

Cette bibliothèque se base sur une bibliothèque existante, Olena, du LRDE (Laboratoire de Rechercheet Développement d’Epita).

Olena présente les spécificités suivantes :• Écrite en C++

• Écrite suivant le paradigme de “programmation générique” (cf Choix Techniques, 3.2.2.2, page55 ) :. Généricité vis à vis du type de données

. Généricité suivant le nombre de dimensions (images 2D, 3D...)

• Fournit, pour le C++, des méthodes de manipulation des images, des algorithmes de traitementd’image génériques.

Grâce à l’utilisation sous-jacente d’Olena, la manipulation des données se trouve facilitée, par abstrac-tion et simplicité d’écriture.

Exemple d’utilisation d’Olena :

// creation d une image 16 bits signes a partir d’un fichieroln::image2d<int_s16> ima(“...’’);// iteration sur l imageoln::image2d<int_s16>::iter it(ima);for_all(it){

int_s16 valeur;//... traitement// affectation de valeur au point itereima[it] = valeur;

}

La bibliothèque implémentée se situe donc comme une extension d’Olena.Elle en étend les classes de base d’images 2D et les fonctionnalités.

La bibliothèque implémentée dispose de quatres “sous-parties” :• une partie dédiée à la manipulation d’images 2D RMN (type irmimage2d)

C’est une extension des classes d’images 2D d’Olena, avec des méthodes de manipulation sup-plémentaires liées aux spécificités des images RMN

• une partie dédiée à la manipulation de paires d’images 2D RMN (type irmpair2d)Il s’agit d’une nouvelle structure, permettant la manipulation aisée d’images RMN par paire(notamment sélective/non sélective, cf Bases Scientifiques A.1, page 98 )

• une partie dédiée à la manipulation de séquences d’images 2D RMN (type irmseq2d)Permet la gestion aisée d’une liste d’images RMN (suppression, ajout, apariemment...)

• une partie dédiée à la manipulation de séquences de paires d’images 2D RMN (type irmpair-seq2d)Permet la gestion aisée d’une liste de paires d’images RMN (suppression d’une paire, ajout,transformation en liste simple...)

Cette bibliothèque présente les spécificités suivantes :• Écrite en C++


• Écrite suivant le même paradigme de programmation générique qu’OlenaConservation des généricités et des propriétés suivantes :. généricité du type de données (8, 16 ou 32 bits, flottants simple ou double précision, types

signés ou non)

. gestion automatique et optimisée de la mémoire, des dimensions (hauteur et largeur)

. méthodes de manipulation et d’accès aux données

• Extension des méthodes de manipulation :. Opérateurs d’addition, soustraction ... entre données, images, séquences, paires, séquences de

paires.Se reporter au rapport technique en annexe A.4.3, page 127 pour obtenir la liste et la séman-tique de ces opérateurs.

• Système de gestion de formats de fichiers évolutive :. Formats “Raw” et “Interfile” supportés

. Extension aisée

• Système d’Inférence sur le type de retour d’une opération. permet la gestion automatique du type de retour d’une opération, par promotion de type ou

type égal.Par exemple, l’addition de deux images 16 bits pourra être soit :– une image 16 bits (même type, et saturation en cas de dépassement de capacité)

– une image 32 bits (type promu, aucune saturation)suivant le type de l’image à laquelle est affectée l’addition.

• Interactions, conversions, opérateurs et méthodes entre les quatres types d’objets : irmimage2d,irmpair2d, irmseq2d et irmpairseq2d.

Exemple d’utilisation de la bibliothèque implémentée

// creation d une sequence irm 16 bits signes a partir d un fichier “raw’’irmseq2d<int_s16> seq(“ima.raw’’, raw);

// creation d une image irm a partir de la cinquieme image de la sequenceirmimage2d<int_s16> ima = seq[5];

// creation d une nouvelle image 16 bits// ima2 = ajout de 10 a tous les points de imairmimage2d<int_s16> ima2 = ima + 10;

// creation d une nouvelle image 32 bits// ima3 = ajout de 50 a tous les points de imairimage2d<int_s32> ima3 = ima + 50;

// creation d une paire d imagesirmpair2d<int_s16> p(ima, ima2);

// creation d une sequence de paires vide, et ajout de pirmpairseq2d<int_s16> ps;ps += p;


3.2.5.2 Plate-forme de recalage implémentée

La plate-forme de test de recalage implémentée repose sur la bibliothèque de manipulation d’imagesprécédemment présentée.

Ce programme permet l’automatisation du recalage d’une série d’image, suivant une stratégie par-ticulière, parmi celles implémentées :

• recalage par rapport à une image de référence fixe et unique

• recalage par rapport à une paire de référenceToutes les images paires sont recalées par rapport à l’image de référence paire.Toutes les images impaires sont recalées par rapport à l’image de référence impaire.

• recalage temporel de proche en proche.La 2eme image est recalée par rapport à la 1ere, la 3eme image par rapport à la 2eme image recalée...

• recalage temporel sur paire de référence.Chaque image est recalée par rapport à la dernière image recalée de même parité.

Le programme dispose également d’outils statistiques :• Le calcul du critère de similitude de chaque image de la séquence par rapport à une image de

référence. image interne à la série

. image externe à la série (autre fichier)

Finalement, ce programme permet de mettre en oeuvre une optimisation de performances (division dutemps de traitement par 2) par une meilleure optimisation des paramètres (cf Rapport de recherchefourni en annexes A.4.4, page 128 ).

3.2.5.2.1 Spécificités techniques

Le programme dispose des spécificités techniques suivantes :• écrit en C++

• écrit dans le paradigme de programmation générique

• compilable avec tout compilateur ANSI(g++-2.95, g++-3.0, g++-3.1, g++-3.2, Como et icc testés avec succès)

• tourne sous Linux

3.2.5.2.2 Données d’entrée

Le programme travaille sur des séries d’images, sous le format suivant :• format “raw”

. un fichier “.raw” contenant les données brutes

. un fichier “.hdr”, “header” contenant les informations de dimensions, codage des images,nécessaires à leur bonne lecture dans le fichier “.raw”

Un système d’extension aisé des formats supportés est implémenté, via l’extension de la bibliothèquede manipulation (cf rapport technique fourni en annexe A.4.3, page 127 )

3.2.5.2.3 Système de Recalage implémenté

Pour les études scientifiques pour lesquelles cet outil a été prévu, il ne dispose actuellement que d’unseul système de recalage complet :

– Critère de Corrélation Stochastique– Système de Transformations Affines avec interpolation cubique par B-Spline– Système d’optimisation par Powell

Les éléments précédemment cités ont été en partie récupérés des éléments existants, traduits de C en


C++, ou de Fortran en C++.Certains aménagements et optimisations ont été réalisées pour être en adéquation avec l’architecturesouhaitée.

3.2.5.2.4 Structure du programme

Le programme réalisé possède une organisation par “modules” :• un critère mathématique de “similarité” ou de “dissimilarité” entre deux images

• un système de transformation définissant l’ensemble des déformations applicables

• un système d’optimisation des paramètres de la transformation par optimisation du critère

registering_base+optim: optimiser_t+recal1to1(ima1,ima2,t,crit_opt,im_res): transfo&+execute(): void

type:= classic | pair_refOptim:= powellEval:= eval_ccCrit:= ccTransfo:= affine_2d

registering+execute(): void

type:= classicregistering+execute(): void

type:unsigned = pair_ref

optim1

optimiser+optimise(ima1,ima2,t,crit_opt): transfo&+describe(): std::string&

type_optim:= powell

eval1

evaluator+evaluate(ima1,ima2,t): double

type_eval:= eval_cc

crit1

criter+criter_compute(ima1,ima2): double

criter_type: = cc

trans1

transformer+exec_transfo(ima,t): irmimage2d<...>

type_transfo: = affine_2d

Strategie"recalage sur paire"

//...recal1to1(...);//...

//...recal1to1(...);//...

Strategie"recalage sur reference simple"

//...eval.evaluate(...)//...

//...trans.exec_transfo(...)//...crit.criter_compute(...)//...

FIG. 3.7 – Modélisation simplifiée du programme

• registeringClasse représentant l’algorithme de recalage : par exemple, recalage sur référence simple ourecalage sur paireHérite de registering_base, dont elle utilise la méthode recal1to1 dans sa méthode execute, quilance le recalage de la séquence.


• registering_baseClasse représentant la base de recalage.Implémente une méthode recal1to1 recalant une image par rapport à une autre.Paramétrée par tous les éléments de recalage :. Système d’optimisation (ici Powell)

. Le système d’évaluation (ici eval_cc évaluation de critère de corrélation)

. Le critère utilisé (ici cc, critère de corrélation stochastique)

. Le système de transformation (ici affine_2d, transformations affines 2D)Agrège un objet de type optimiser, dont il utilise la méthode optimise

• optimiserClasse représentant le système d’optimisation (ici Powell)Implémente une méthode optimise lançant l’optimisation du critère entre deux images.Agrège un objet de type evaluator, dont il utilise la méthode evaluate

• evaluatorClasse représentant le système d’évaluation (ici évaluation de critère de corrélation).Implémente une méthode evaluate permettant l’évaluation de la répercution d’une transforma-tion de l’image à recaler sur le critère entre les deux images.Agrège deux objets, un de type criter, l’autre de type transformer, dont il utilise les méthodesrespectives criter_compute et exec_transfo.

• criterClasse représentant le type de critère (ici Critère de Corrélation Stochastique)Implémente une méthode criter_compute calculant le critère entre les deux images.

• transformerClasse représentant le système de transformation (ici, transformations affines 2D).Implémente une méthode exec_transfo appliquant une transformation à une image.

La modélisation proposée est simplifiée, et masque nombre de mécanismes sous-jacents, liés princi-palement au paradigme de programmation utilisé et aux exigences d’extensibilité.Cette organisation correspond au principe général d’un système de recalage par critère de similaritéou dissimilarité.


FIG. 3.8 – Modèles de recalage basé sur critère

Le critère final est maximisé (similarité) ou minimisé (dissimilarité) par le système d’optimisation,qui dirige l’estimation des paramètres de transformation évaluées par le système de transformation etle système de calcul du critère.

Ce cadre organisationnel ne convient pas forcément a tous les types de recalage, mais permet déjàd’en regrouper un certain nombre.On assure ainsi une certaine généricité de la structure du programme pour les extensions futures.

3.2.5.2.5 Généricité et Extensibilité du programme

Une exécution du programme possible est une réalisation de la combinatoire suivante :

1 exécution = F formats d’image * T types de données * P systèmes d’optimisation * E systèmesd’évaluation * C critères * R systèmes de transformations * S stratégies algorithmiques

Chaque nouvel élément ajouté vient démultiplier le nombre de combinaisons possibles.Mais pour pouvoir profiter pleinement de cette possibilité, il faut permettre à l’utilisateur l’ajout aiséde “modules”, malgré les désagréments induits par la programmation générique et ses contraintestechniques.Le programme dispose donc d’un système d’extension aisé, où le maximum d’opérations (entrées desmenus, méthode de base, ...) est automatisé.Se référer au rapport technique (annexes) pour plus d’informations sur la généricité et l’extensibilitédu programme.

3.2.5.2.6 Données de sorties du programme

Le programme, utilisé comme outil de recalage, fournit en sortie :• Une série d’images recalées (au même format que l’entrée)

• Différents fichiers de statistiques, affichables grâce au programme Gnuplot :. coefficients de similarité avant et après recalage pour chaque image


. paramètres de transformation retenus pour chaque image

• Les scripts Gnuplot pour l’affichage de ces statistiques

Se référer au Manuel utilisateur fourni en annexe A.4.2, page 126 pour plus d’informations.

3.2.5.2.7 Performances du programme

Pour le recalage de 600 images, 128 * 64 pixels, 16 bits signés, sur un Pentium 4 2Ghz :• Temps mis par le programme C existant : 8 minutes

• Temps mis par le programme C++ réalisé au cours du stage :. 10 minutes en mode “normal”, quelle que soit la stratégie choisie

. 5 minutes en mode “optimisé”, c’est à dire avec optimisation de l’initialisation des paramètres.

La baisse de performance, liée à l’utilisation d’un langage objet (C++), déjà limitée par l’applicationdu paradigme de généricité statique, est finalement compensée par l’utilisation d’une optimisation del’initialisation des paramètres (cf Rapport de recherche fourni en annexes A.4.4, page 128 ).


3.2.5.3 Aide au rejet d’images

Un système d’aide au rejet d’images basé sur le critère de similitude a également été incorporé auprogramme de la plate-forme de recalage.Comme nous l’avons vu dans le Cahier des Charges, certains petits groupes d’images semblent décor-rélés du reste de la série.Ces images correspondent probablement à des images dégradées par une mauvaise acquisition, ou àdes images ayant, par exemple, été acquises dans une coupe différente, suite à un mouvement brusquedu sujet. Comme cela a déjà été abordé, ces images sont par nature inutilisables et irrécupérables parrapport au reste de la série.Tenter malgré tout de les “restaurer”, en les conformant à une pseudo-similarité au reste de la sériepar un recalage “forcé”, et les conserver pour la suite du processus, s’avère une dangereuse sourced’erreur sur les résultats finaux.Mieux vaudrait donc être capable de détecter ces images potentiellement dangereuses, et les exclurede la séquence.

Une partie du travail effectué a donc consisté à élaborer un système d’aide à la détection et au re-jet semi-automatisé des images “suspectes”.L’algorithme mis en place a pour principe de discriminer sur le coefficient de corrélation stochastiquesur la séquence originelle, avant tout pré-traitement.Les tests d’aide à la détection et au rejet d’images ont été effectués selon l’algorithme suivant :

• Pour chaque image, d’indice noté i, choix d’un intervalle de 21 images consécutives dans laséquence, si possible centré sur i.. Sur cet intervalle, calcul de D, l’écart à la moyenne des coefficients des 20 “voisins” de i du

coefficient de i.D = |Ci −

∑V (i)(Cj∈V (i))/Card(V (i))]|

• L’individu ayant l’écart à la moyenne de ses voisins le plus défavorable est proposé commecandidat au rejet.

Le processus est semi-automatisé : le programme calcule l’individu potentiellement le plus défavo-rable, l’utilisateur intervient alors pour dire s’il garde cet individu, le rejette, ou stoppe le processus.Une série de statistiques est présentée avec chaque candidat au rejet, ainsi qu’une fenêtre présentantla courbe des coefficients des images “restantes” (c’est à dire non explicitement rejetées ou gardées)suivant l’indice de l’image et le candidat au rejet.Il est à noter que les statistiques et les calculs sur le “voisinage” sont réévalués à chaque itération (ie,une image rejetée ne sera plus prise en compte).

L’utilisateur récupère en sortie une nouvelle séquence, sans les images qu’il a décidé d’exclure.

Se référer au rapport technique A.4.3, page 127 et au manuel utilisateur A.4.2, page 126 en an-nexes pour plus d’informations, et à l’Interprétation et critique des résultats pour une critique dusystème mis en place.


3.2.5.4 Automatisation du processus recalage + AFSIM

La plate-forme de test, mise en place lors de l’étude sur l’influence du recalage, est composée deséléments suivants :

• une phase de recalageApplication du recalage, et des différentes stratégies implémentées

• une phase d’application de l’AFSIM sur les séquences recaléesPermet l’obtention des cartes et des courbes de perfusion, et donc l’évaluation de l’influence durecalage sur les résultats finaux.

Le recalage est effectué grâce au programme précédemment décrit, et automatise le recalage d’uneséquence entière d’images (des scripts shell étaient auparavant utilisés).L’application de l’AFSIM est réalisée suivant le protocole suivant :

• Suppression du fond par un programme IDL 5.5 (1) existant

• Première AFSIM par le programme Pixies de la société Apteryx pour isoler les facteurs liés auxvaisseaux

• Première classification par un programme IDL 5.5 (2) existant, et obtention du masque des vais-seaux

• Deuxième AFSIM par le programme Pixies pour isoler les facteurs liés aux muscles activés

• Deuxième classification par le programme (2), et obtention de la carte de perfusion

• Calcul des cinétiques dans les régions classifiées par le programme (2), et obtention des “courbesde perfusion”

L’utilisation du logiciel Pixies permet l’implémentation de scripts d’automatisation de l’applicationde l’AFSIM.Des paramètres identiques pour tous les jeux de données ont ainsi été validés.L’utilisation de scripts shell, pour le formatage des statistiques notamment, permet une exploitationrapide, par des programmes d’affichage tels que Gnuplot.


3.2.5.5 Plate-forme mise en place pour la modernisation de la plate-forme de traitement du labo-ratoire RMN AFM/CEA

Cette section présente les choix techniques proposés dans l’expertise de Geoffroy Fouquier, mis enplace durant le stage.Les aménagements, compromis et solutions annexes sont exposés dans le déroulement des études,expérimentations, mises au point, et dans l’interprétation et la critique des résultats.

Réseau Institut De Myologie

Réseau Jussieu

DMZ

Internet

LAN

FTP,SSH

FTP,SSH

Machine RMN

Serveur NFSServeur NISPasserellePare Feu

FIG. 3.9 – Réseau du Laboratoire RMN AFM/CEA modernisé

• Installation d’une station Linux. distribution Debian, version de distribution Stable “Woody”

. A la fois serveur, passerelle et station de traitement

• Stockage et Archivage. Installation d’un système Raid1 (miroir) sur deux disques durs 80 Go.

Permet la duplication et la restauration automatique des données en cas de panne d’un desdeux disques durs.

. Installation d’un serveur NFS pour le partage des données avec les SGIPermet le partage d’espace disque en réseau entre les machines.Évite la duplication des données

. Utilisation d’un graveur IDE pour l’archivage

• Installation d’un serveur NIS sur la station LinuxPermet le partage des comptes utilisateurs et l’identification sur les SGI : résolution des pro-blèmes d’homogénéisation des droits.

• Installation d’un serveur NTP sur la station LinuxPour la synchronisation des SGI et du serveur Linux

• Sécurisation du micro-réseau ainsi formé. Mise en place de la station Linux Debian en tant que passerelle pour les SGI

Les Deux SGI ne sont plus visibles directement depuis Internet. Toutes les requêtes qui leursont adressées doivent passer par l’approbation du serveur Linux.

. Sécurisation de la station Linux et du sous-réseau par bloquage de ports et pare-feu iptablesPermet de définir précisément des règles de restriction d’accès.


3.2.6 Résultats de l’étude sur l’influence du recalage

Cette section donne un résumé des résultats obtenus lors de l’étude de l’influence du recalage surle traitement de séries ASL/RMN par AFSIM.Se reporter au Rapport de Recherche en annexe A.4.4, page 128 pour complément d’information.

3.2.6.1 Données traitées

Les séquences de 600 images sont obtenues grâce à l’imagerie IRM par marquage des spins de l’eauartérielle, et présentent une alternance temporelle d’images sélectives et non-sélectives.

Elles sont acquises au niveau de la jambe, au cours d’un exercice où une phase est réalisée en is-chémie, grâce à un brassard qui est ensuite relâché.

L’étude porte donc sur 7 séries différentes, acquises par Sandrine Duteil, du laboratoire RMN AFM/-CEA, sur des sujets sportifs volontaires (pseudonymes) :

• Eebmax

• Efemax

• Ejdmax

• Eppmax

• Ergmax

• Ermmax

• Esbmax

Toutes ces séries ont été traitées suivant le protocole suivant :• AFSIM sur la série originelle

• AFSIM sur la série recalée par rapport à une référence unique et fixe

• AFSIM sur la série recalée par rapport à une paire de référence

• AFSIM sur la série recalée temporellement de proche en proche

• application de l’aide au rejet sur la série originelle :. Application de tous les procédés déjà cité sur la série obtenue

L’optimisation des paramètres d’initialisation a également été testée, et comparée aux résultats sansoptimisations.

Dans chacun des cas, les statistiques et résultats suivants étaient consignés avant analyse :• Courbes de coefficients de corrélation

• Courbes de paramètres de transformation (translations et matrice de transformation)

• Résultat de l’application de l’AFSIM :. Cartes de perfusion

. Courbes de perfusion correspondantes

3.2.6.2 Optimisation des paramètres d’initialisation

L’un des facteurs sur lesquels on peut considérablement influer se révèle être les valeurs d’ini-tialisation des différents paramètres, notamment ceux du système de transformation (coefficients detranslation et de déformation) qui sont données au processus d’optimisation (powell).

L’une des optimisations les plus intéressantes semble s’avérer l’ initialisation à la dernière trans-formation calculée.

D’après l’évolution, au cours de la séquence, des paramètres de transformation, on peut émettre l’hy-pothèse que leur relative continuité recèle une information exploitable.Ainsi, après avoir calculé la transformation nécessaire au recalage de la première image, il peut être in-téressant de regarder comment se comporte l’algorithme en l’initialisant avec ces derniers paramètres


estimés, plutôt que de repartir de valeurs par défaut.

L’utilisation de cette optimisation permet, dans la totalité des cas, de diviser le temps de traitementau minimum par 2.

D’après les tests effectués, cette optimisation ne semble pas avoir d’effet, ni bénéfique ni néfaste, surles paramètres estimés.L’algorithme converge vers les mêmes valeurs.

3.2.6.3 Analyse du type de recalage employé

Rappel :le système de recalage utilisé dans cette étude se compose des éléments suivants :

• Système de transformation affine bi-dimensionnelle

• Critère de Corrélation Stochastique

• Optimisation par procédure de Powell

• Interpolation Cubique par B-Spline

L’étude menée, au travers d’analyses et de simulations, arrive aux conclusions suivantes (en fonctiondes données disponibles) :

• Système de transformation : satisfaisant

• Système d’optimisation : satisfaisant

• Critère : satisfaisant

3.2.6.3.1 Exemple de simulation

Une déformation affine 2D est simulée sur une image (numéro 236, série Efemax), et l’image déforméeest recalée sur l’image d’origine.

Déformation simulée Résultat attendu Résultat obtenu taux d’erreur.Translation en X +5 pixels -5 pixels -5.0008 0.008%Translation en Y -5 pixels +5 pixels 5.0015 0.031%Coefficient A11 1.15 0.85 0.8501 0.019%Coefficient A12 0.15 -0.15 -0.1497 0.192%Coefficient A21 -0.15 0.15 0.1497 0.170%Coefficient A22 0.85 1.15 1.1500 0.003%

TAB. 3.1 – Simulation d’une déformation et évaluation du recalage

Ces résultats tendent à prouver la relative efficacité du recalage employé.

3.2.6.4 Analyse de la pertinence des différentes stratégies implémentées

• Recalage sur paire de référenceConfirmation de la similitude supérieure entre deux images de même parité (sélective ou nonsélective).Les transformations estimées sont très proches de celles estimées par un recalage sur référenceunique.Avec les jeux de données disponibles, impossible de conclure à une amélioration substantielle.

• Recalage temporel, de proche en procheConfirmation de la similitude supérieure entre deux images temporellement proche.Cependant, la propagation des erreurs de recalage au fil de la série tend à un “décalage” pro-gressif des images.


Sur les jeux de données disponibles, ce type de recalage semble même néfaste (cf Rapport derecherche, fourni en annexe A.4.4, page 128 ).

3.2.6.5 Analyse de la pertinence du recalage

Sur les jeux de données expérimentaux, acquis sur des volontaires sportifs, l’intérêt du recalages’avère discutable :En fait, la très grande majorité des transformations calculées par cette méthode s’avèrent minimes,avec, par exemple, des translations d’amplitude le plus souvent inférieure au pixel.(cf Rapport de recherche en annexe A.4.4, page 128 ).

Dans la grande majorité des cas traités, quel que soit la stratégie algorithmique adoptée, la totalitédu processus a pu être menée à bien dans de bonnes conditions, avec des résultats confortant tout àfait ceux obtenus sans recalage préalable.

3.2.6.5.1 L’amélioration des résultats par le recalage

Dans certains cas, le recalage a permis la mise en évidence plus aisée de différentes classes de musclesactivées, avec des localisations plus précises (et donc, un signal moins “érodé”). Ces cas semblent mal-heureusement minoritaires.

3.2.6.5.2 La dégradation des résultats par le recalage

Les transformations effectuées nécessitent des interpolations par B-spline, qui dégradent irrémédia-blement le signal original.Effectuer une transformation minime peut ainsi dégrader les données sans introduire de gain de pré-cision significatif, l’opération s’avérant donc finalement pénalisante.Ainsi, pour certaines séries, l’emploi du recalage a gêné la suite du processus de calcul de perfusion,empêchant même parfois l’obtention d’une classification satisfaisante.

Le recalage est également à l’origine de ce certains phénomènes, comme l’apparition de biais surles courbes de perfusion.

3.2.6.6 Analyse de la pertinence du rejet d’images

• Choix d’un critère de discrimination : le critère de corrélation, avant tout pré-traitement

• Choix d’une méthode semi-automatique

• Mise au point d’un algorithme “basique” de proposition de candidats au rejet, par écart à lamoyenne (cf rapport de recherche en annexe A.4.4, page 128 )

Le programme d’aide à la détection et au rejet d’images “erronées” a permis, dans la très grandemajorité des séries étudiées, et de façon semi-automatisée, d’exclure les images sources de disconti-nuités aberrantes sur les courbes de perfusion finales, et d’ainsi d’améliorer la facilité de traitement(classification...), et la qualité des résultats.


FIG. 3.10 – Série Eppmax, sans recalage, coefficients de corrélation stochastique et images automati-quement détectées comme candidats au rejet

3.2.6.7 Conclusion de l’étude

L’étude effectuée a permis de valider certaines hypothèses concernant le recalage des séries de per-fusion IRM par marquage des spins de l’eau artérielle, comme la corrélation accrue entre images demême parité, la corrélation accrue entre images temporellement proches, et l’optimisation de l’initia-lisation des paramètres à la dernière transformation calculée.Cependant, pour les jeux de données étudiés, il n’a pas été possible d’exploiter ces informations sup-plémentaires de façon significative.Le recalage temporel de proche en proche, même sur image précédente de même parité, ne s’est pasrévélé satisfaisant, principalement à cause de la propagation des erreurs de recalage.Au vu des résultats finaux (classification et courbes de perfusion), le recalage ne semble pas affecterpositivement les séries étudiées :Les transformations évaluées, d’amplitude minimes, semblent parfois entraîner des difficultés sup-plémentaires pour le reste du traitement, ainsi que des phénomènes comme les biais sur les “courbesde perfusion”. Ceci est probablement dû à la dégradation des données, à la suite des interpolationsnécessaires à de telles transformations. Même si certaines images isolées semblent bénéficier du reca-lage, ces cas de figure sont largement minoritaires, et n’apportent que des améliorations peu sensibles.Il est également important de garder à l’esprit le but premier du procédé étudié : la détection des zonesmusculaires activées, avec l’obtention de “courbes de perfusion”. Ce procédé ne peut prétendre à uneprécision absolue concernant la classification des régions de perfusion.En conclusion, il est apparu que les séries originelles, sans recalage, permettent en général de parvenirà ce but.L’approche la plus satisfaisante consiste en un contrôle préalable de la “qualité” de la série, c’est àdire de son homogénéité : en effet, la présence d’images présentant des problèmes d’acquisition influedirectement sur la qualité de la classification et des courbes finales.Il est sémantiquement discutable de tenter de recaler ces images. Il est même source d’erreurs deconserver ces images pour la suite du traitement.Un système semi-automatisé de détection et de rejet des images “défavorables” a donc été implé-menté, démontrant des résultats encourageants.L’optimisation et l’affinage de ce système sera nécessaire pour l’obtention d’une fiabilité accrue.Les jeux de données étudiés bénéficiaient d’une stabilité remarquable, peut être due au protocole ex-périmental, ou au comportement des sujets (des volontaires sportifs). Ainsi, l’élargissement des sériesde test s’avère indispensable pour étudier l’intérêt du recalage, et identifier les causes des phénomènesdéfavorables qui lui semblent associés.


3.3 Interprétation et Critique des Résultats

3.3.1 Bibliothèque de manipulation d’images implémentée

Cette “boîte à outils” a grandement facilité l’implémentation des différents algorithmes de mani-pulation d’images spécifiés dans le Cahier des Charges.De par ses performances intrinsèques et sa conception “haut niveau” (C++ générique), cette biblio-thèque constitue un outil puissant, qui peut être réutilisé dans un contexte bien plus vaste que lelogiciel de recalage auquel elle sert de base.Cependant, sa spécificité (la bibliothèque a été écrite dans l’optique de manipulation d’images et deséquences d’images 2D) limitent tout de même son ouverture.Cette bibliothèque parvient à un bon compromis entre niveau d’abstraction et performances (indis-pensables aux applications de traitement d’images).Ce compromis a été permis par l’utilisation de C++ générique, c’est à dire l’utilisation d’un paradigmede programmation relativement complexe à maîtriser.La relative difficulté d’adaptation à ce type de programmation ne devrait cependant que peu affecterl’utilisation de cette bibliothèque.L’existence de documentation (rapport technique fourni en annexe), et les contacts gardés avec lesutilisateurs potentiels devraient favoriser les utilisations futures de cette bibliothèque.Basée sur Olena, bibliothèque de traitement d’images du LRDE (Laboratoire de Recherche et Déve-loppement d’Epita), elle devrait également bénéficier des compétences du LRDE dans ses évolutionset/ou son support.

3.3.2 Plate-forme de recalage implémentée

Le logiciel implémenté, décrit dans la section Réalisations Techniques, peut à la fois être considérécomme un outil de Recherche et d’Exploitation.

• Sa facilité d’extension et la bibliothèque de manipulation fournie permettent le test rapided’algorithmes de recalage dans un contexte de recherche.

• Sa structure générique permet son utilisation dans un nombre très important de situations :. généricité sur les types de données (8 types disponibles)

. généricité sur les formats d’images (2 formats supportés)

. généricité sur le système de recalage (critère, système de transformation, système d’optimisa-tion)

• Ses outils statistiques fournissent des résultats objectifs de contrôle et de validation des opéra-tions effectuées, spécialement dans un contexte de recherche.

• Ses performances en font un outil puissant, malgré une conception “haut niveau” en C++.

• Sa fiabilité a été contrôlée tout au long du processus d’implémentation, et durant l’étude menéesur l’influence du recalage. D’autres applications ont également été testées avec succès.

La conception de cet outil, telle qu’elle a été réalisée au cours de ce stage, en fait une base polyvalente,extensible pour la constitution d’une boîte à outils de recalage efficace et pérenne.Aucune généricité n’a été sacrifiée, de sorte que cet outil dépasse le simple cadre de l’étude pour la-quelle il sert de plate-forme de test.Sa conception modulaire, l’automatisation maximale du processus d’extension, associées à l’utilisa-tion sous-jacente de la bibliothèque de manipulation basée sur Olena a permis la mise en place et letest rapide des stratégies de recalage spécifiées dans le Cahier des Charges, ou imaginées par la suite.Même si actuellement, le programme ne possède qu’un seul coeur de recalage effectif (Coefficient deCorrélation Stochastique, Transformations Affines 2D et Optimisation de Powell), il est conçu de façonà faciliter son extension future à d’autres systèmes de recalage, d’autres stratégies, d’autres formatssupportés (cf rapport technique fourni en annexe A.4.3, page 127 ).D’autre part, le système de recalage effectivement disponible constitue un type de recalage “standard”performant, relativement bien adapté à nombre de situations.

Son utilisation en tant que plate-forme de test dans le cadre de l’étude sur l’influence du recalagesur le traitement par AFSIM des séquences ASL/RMN s’est soldée par une conclusion relativementdécevante (cf section ci-après, Étude sur l’influence du recalage 3.2.6, page 77 ).Cette conclusion ne remet cependant pas en cause l’efficacité du système de recalage mis en place,


juste sa pertinence dans ce cadre d’étude.

Durant le stage, à titre expérimental, cet outil a servi au recalage d’images RMN d’oxygénation (ima-gerie BOLD), en collaboration avec Pierre Carlier.Dans ce cadre différent (acquisition et images différentes, problématiques de mesures différentes), lerecalage s’est révélé tout à fait efficace, améliorant de manière sensible la précision des résultats etmesures finales.Cet épisode permet d’envisager sérieusement la réutilisation de cet outil dans une gamme étendued’études futures.

Le compromis généricité, extensibilité et performances du logiciel a été permis par l’utilisation d’unparadigme de programmation particulier, la programmation générique en C++, relativement mé-connu.Ce type de programmation possède malheureusement des désagréments importants (mécanismes sta-tiques complexes, code interne peu lisible), pouvant entraver la maintenabilité future du programme.L’existence de documentation détaillée (rapport technique et manuel utilisateur fournis en annexeA.4.3, page 127 et A.4.2, page 126 ), ainsi que le maintien d’un contact étroit avec les potentiels uti-lisateurs/développeurs (principalement l’Unité 494 de l’Inserm) devrait permettre de surmonter cesdifficultés.En effet, la conception du programme a été réalisée dans le but de décorréler au maximum les “méca-nismes internes” des mécanismes d’extension, expliqués point par point (tutoriaux...) dans les docu-ments fournis.

3.3.3 Programme d’aide au rejet d’images implémenté

L’algorithme conçu a été intégré au programme de recalage implémenté durant le stage.L’utilisation de la base du programme de recalage facilite l’obtention de statistiques pertinentes, ai-dant l’opérateur dans la validation du comportement de l’algorithme.Cet algorithme semi-automatisé, nécessitant donc la validation par l’opérateur, a fourni des résultatsencourageants de manière quasiment automatique (acceptation du rejet de tous les candidats propo-sés jusqu’à décision de l’arrêt de la recherche de nouveaux candidats).Ce processus a ainsi permis l’amélioration sensible de l’homogénéité, la qualité et la précision desrésultats finaux (cartes de perfusion et courbes de perfusion) dans le cadre de l’étude réalisée.

En fait, il s’agit, dans le cadre de l’étude réalisée, de la voie de pré-traitement la plus encourageantequant à l’optimisation des résultats, à l’instar du recalage.Cependant, principalement par manque de temps, l’algorithme implémenté est relativement basique(écart à la moyenne du coefficient de corrélation sur un voisinage, cf rapport de recherche fourni enannexe A.4.4, page 128 ).Son comportement est ainsi mal adapté à certaines configurations clairement identifiées.L’implémentation, en cours, d’un algorithme mieux adapté (écart à une approximation linéaire) de-vrait améliorer sensiblement la fiabilité du procédé.Le principe global de discrimination semi-automatique sur le critère de corrélation n’est pas spéci-fique aux séquences traitées lors de l’étude réalisée (séquences de perfusion ASL/RMN).Ainsi, l’utilisation du procédé sur d’autres types d’images (acquisitions BOLD/RMN) a permis de va-lider son comportement, et laisse envisager son développement et sa réutilisation future dans le cadred’autres études (principalement par l’Unité 494 de l’Inserm).

3.3.4 Étude sur l’influence du recalage

L’utilisation des outils décrits précédemment, implémentés au cours du stage, a permis la mise enplace d’une plate-forme de tests (recalage(s) + AFSIM) efficace et simple à manipuler.La consignation et l’exploitation des résultats furent ainsi grandement facilités par ces outils.La conception du protocole expérimental fut également l’occasion de l’automatisation accrue de laplate-forme de traitement existante, principalement au travers de différents scripts.Ainsi, et comme spécifié dans le Cahier des Charges, cette étude valide l’utilisation du logiciel Pixiescomme moyen d’application standard et automatisé du procédé d’AFSIM.Certains “désagréments” subsistent néanmoins, comme la nécessité d’emploi, entre chaque applica-tion de l’algorithme d’AFSIM, d’une application IDL pour la classification.Ceci pourrait être résolu par l’intégration du procédé de classification dans le logiciel Pixies (La société


Apteryx, propriétaire de Pixies, a déjà collaboré avec l’Unité 494 de l’Inserm sur l’implémentation dela version Pixies de l’AFSIM).

L’étude a pu être menée à bien de façon satisfaisante en ce qui concerne sa mise en oeuvre.Les résultats de l’étude, concernant l’influence du recalage, et de ses différentes stratégies, surle traitement par AFSIM des séquences de perfusion ASL/RMN, peuvent cependant apparaîtrecomme relativement décevants :Les données traitées ne semblent pas bénéficier du recalage ou de ses optimisations mises en place.En fait, les données disponibles ne semblent simplement pas nécessiter de recalage, de par une remar-quable stabilité.La voie d’optimisation des résultats par pré-traitement la plus encourageante semble donc l’aide aurejet des images “suspectes”.(cf section Résultats de l’étude sur l’influence du recalage 3.2.6, page 77 , et rapport de recherche enannexe A.4.4, page 128 )

La conclusion de cette étude, dans le cadre du travail de recherche de l’Unité 494 sur le traitementde ce type de données, demeure malgré tout une avancée intéressante.Cette étude a abouti à une analyse objective et relativement étendue (7 jeux de données, 4 stratégiesde recalage + 1 méthode d’aide au rejet) permettant une meilleure compréhension du comportementconjoint de ce type de données et de l’algorithme d’AFSIM.Elle a confirmé certains intuitions (similarité temporelle, similarité entre deux images de même pa-rité), sans permettre l’exploitation significative de ces informations.Elle a infirmé l’idée reçue selon laquelle “un recalage ne peut pas avoir d’effets néfastes”, en mettanten évidence certains phénomènes de dégradation des résultats par tentative “abusive” de recalage(phénomènes probablement liés aux interpolations mises en jeu).

Ceci ne remet pas en cause l’efficacité du recalage mis en place, qui semble bien adapté aux spéci-ficité des données étudiées, comme paraissent le démontrer les différentes simulations.En fait, les jeux de données disponibles (acquis sur des volontaires sains, sportifs) ne reflètent pas for-cément le comportement que pourraient avoir des séquences acquises sur des patients malades, dansle cadre d’un diagnostic clinique.La technique d’imagerie de perfusion ASL/RMN, couplée à un post-traitement par AFSIM, constitueune méthode novatrice et encourageante (cf Bases Scientifiques en annexe A.1, page 98 ), mais quidemeure un domaine de recherche.L’étude sur l’influence du recalage devra donc être étendue à d’autres jeux de données avant de pou-voir définitivement conclure sur la pertinence d’un tel pré-traitement.

3.3.5 Modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN AFM/-CEA

La mise en place de la nouvelle plate-forme, via l’installation d’un serveur Linux, a résolu unegrande partie des problèmes soulevés par le Cahier des Charges :

• la gestion centralisée des données. Utilisation conjuguée de NIS et de NFS

• La sécurisation du stockage des données. Utilisation du système Raid1 (mirroring)

• La sécurisation de l’accès aux stations SGI. Mise à jour des stations, installation de la station Linux en passerelle et pare-feu

• L’extensibilité du réseauCette configuration en micro-réseau, avec la machine Linux en serveur permet une extension parajout de machines et un accès aisé aux différents services

La solution proposée, fiable, sécurisée, permet l’inter-opérabilité optimale des systèmes IRIX et Linux,compte tenu des limitations d’IRIX 5.3.Dans la perspective d’abandon progressif des machines SGI au profit de machines Linux, l’architec-ture adoptée semble donc parfaitement pérenne.L’installation, à moyen terme, de stations d’acquisition et de traitement Linux permettra une meilleureexploitation des performances du réseau (les taux de transferts sont actuellement limités à 10Mbits/sà cause des SGI, alors que le serveur et le câblage permettrait l’exploitation à 100Mbits/s), ainsi qu’une


meilleure sécurisation par l’adoption d’outils modernes (ssh 2, cryptage de mots de passe...) non dis-ponibles sous IRIX 5.3.

A plus court terme, certains points restent à régler :• Problème de la synchronisation NTP

. Concertation avec les administrateurs système responsables pour évaluation d’une solution

• Demande d’évaluation de la sécurité de la machine Linux. Concertation avec les administrateurs système responsables pour le passage des tests de sécu-

rité, et la possible rentrée du micro-réseau dans le réseau de Jussieu.Cette éventualité permettrait en même temps de régler les problèmes de facilité de communi-cation avec les machines Windows.

• Automatisation d’un système d’archivage

Les tests réalisés après la mise en place du système semblent donner satisfaction.La plate-forme est actuellement utilisée en configuration d’exploitation courante.La rédaction d’une documentation, la préparation d’une présentation orale des fonctionnalités dusystème et de son administration, ainsi que le maintien du contact avec le laboratoire RMN devraitpermettre de pallier, au moins durant quelque temps, à l’absence d’administrateur système au sein dulaboratoire.Ainsi qu’il avait été précisé dans l’expertise de Geoffroy Fouquier, l’intervention d’une société demaintenance externe pourrait être envisagée.

Chapitre 4

Conclusion

La réalisation du stage de fin de tronc commun a permis d’intégrer deux structures de rechercheimportantes, le laboratoire RMN AFM/CEA de l’Institut de Myologie, et l’Unité 494 d’Imagerie Mé-dicale Quantitative de l’Inserm.Ce stage comprenait deux axes de réalisation :

• l’étude de l’influence du recalage sur le traitement de séquences ASL/RMN de perfusion parAFSIM.

• la modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN

L’étude sur l’influence du recalage s’inscrit dans une collaboration du laboratoire AFM/CEA et del’Unité 494 de l’Inserm.L’Unité 494 est chargée du traitement par AFSIM des données de perfusion acquises par le laboratoireRMN AFM/CEA.Dans ce cadre, le recalage était pressenti comme un pré-traitement pertinent à l’application de l’AF-SIM, compte tenu des exigences de stabilité sur les données traitées.L’Unité 494 disposait déjà de différents outils de recalage, utilisés dans le cadre d’études passées.Les différents tests effectués avaient prouvé une amélioration de la similitude mathématique entre lesimages des séquences de perfusion ASL/RMN après recalage.Cependant, une étude approfondie des répercutions de l’application du recalage sur le comportementde l’algorithme d’AFSIM restait à réaliser.Cette étude impliquait donc l’analyse détaillée des données traitées et de la pertinence du recalageadopté. Dans un second temps, elle devait permettre la conception, la mise en place et l’évaluation dedifférentes optimisations algorithmiques de recalage.En effet, les outils utilisés auparavant n’étaient pas forcément les plus adaptés aux spécificités desdonnées traitées, n’ayant pas été conçus à cet effet particulier.Différentes informations sous-jacentes, concernant principalement les caractéristiques structurellesdes séquences étudiées, semblaient exploitables pour l’optimisation du recalage.Le cadre de l’étude devait ainsi permettre la conception algorithmique, l’implémentation et l’évalua-tion de ces “stratégies” de recalage.

Une dernière voie de recherche parallèle concernait la conception et l’implémentation d’un systèmed’aide au rejet d’images “suspectes”.En effet, la qualité du résultat final obtenu par l’algorithme d’AFSIM est intimement liée aux ca-ractéristiques, principalement de stabilité, des séquences d’origine. La présence dans les séquencesd’images présentant des défauts d’acquisition, par exemple, dégrade considérablement les résultatsobtenus. Ces images isolées, non recalables, doivent simplement être retirées de la séquence avant letraitement par AFSIM.L’Unité 494 ne disposait pas d’outil automatique ou semi-automatique d’aide au rejet, ce travail devaitdonc être effectué manuellement.

Pour permettre la réalisation de cette étude, une plate-forme de test de recalage et de rejet d’imagesdevait être conçue et implémentée.

86 Conclusion

Plate-forme de recalage implémentée

La plate-forme à implémenter devait être conçue dans un souci de généricité, extensibilité et réuti-lisabilité.En effet, le but n’était pas seulement de réaliser une base de test pour l’étude, mais également de dis-poser d’une boîte à outil de recalage pouvant être réutilisée dans des cadres de recherche différents.La solution apportée a permis un développement relativement rapide, par la réutilisation de partiesdes outils existants, tout en mettant en place un outil complètement générique, facilement extensible,et performant.La structure modulaire du programme est associée à l’utilisation sous-jacente d’une bibliothèque demanipulation des images et séquences, générique et haut niveau. Cette bibliothèque est elle-mêmebasée sur Olena, bibliothèque de traitement d’images développée par le LRDE (Laboratoire de Re-cherche et Développement d’Epita).Ainsi, le programme de recalage a permis l’implémentation et le test rapide des différentes stratégiesalgorithmiques de recalage spécifiées.Il parvient également à l’amélioration des performances du processus de recalage, par une optimisa-tion des paramètres d’initialisation (temps de traitement divisé par deux).Ce programme dispose aussi d’outils statistiques permettant l’exploitation et l’évaluation rapide desopérations effectuées.Grâce à ces outils, un algorithme semi-automatique d’aide au rejet d’images a été intégré au pro-gramme.Cet algorithme a donné des résultats encourageants, proposant à la fois des choix pertinents et lesoutils permettant à un opérateur de valider ces choix. Différents perfectionnements de l’algorithmerestent cependant à effectuer.

Le programme réalisé constitue ainsi un outil de recalage générique et puissant, capable d’être étenduà quasiment tout procédé de recalage (critère, système de transformation et système d’optimisation).L’Unité 494 dispose donc désormais d’un outil de traitement et de recherche relativement pérenne.La technicité de la structure, et des mécanismes impliqués (programmation générique en C++) nedevrait pas entraver outre mesure la réutilisation du programme, grâce à un système d’extension dé-corrélé et automatisé au maximum.

Dans le cadre de l’étude sur l’influence du recalage, cette plate-forme a permis l’automatisation dutraitement des jeux de données existants, suivant les différentes stratégies de recalage à tester, ainsique l’obtention aisée de statistiques pertinentes.

Résultats de l’étude sur l’influence du recalage

L’étude réalisée a bien permis l’analyse des différents aspects spécifiés.Malheureusement, les conclusions finales de l’étude peuvent paraître décevantes : les jeux de donnéesdisponibles ne semblent pas bénéficier, au niveau du traitement par AFSIM, du recalage et de ses op-timisations.En fait, du fait de la stabilité intrinsèque des séquences disponibles, aucune amélioration par recalage(autre que celle mathématique du critère) n’a pu être mise en évidence. Au contraire, le recalage et lesinterpolations mises en jeu semblent parfois avoir des effets néfastes par dégradation des données.Ces conclusions ne remettent pas en question l’efficacité du système de recalage mis en place, ainsique la pertinence sémantique des optimisations implémentées. En effet, certaines intuitions concer-nant les données de perfusion ont pu être confirmées par différentes simulations. L’utilisation de laplate-forme de recalage dans un cadre différent (imagerie BOLD/RMN, avec le Pr Carlier) a montréune amélioration sensible de la précision des résultats.

Ce travail de recherche, relativement surprenant et malheureusement limité par les jeux de donnéestraités, aura permis pour l’Unité 494 d’approfondir la connaissance des spécificités des données deperfusion ASL/RMN, et le comportement conjoint de l’algorithme d’AFSIM vis à vis de déformationsou dégradations des données.Il aura également permis de valider un protocole expérimental relativement automatisé, et de confir-mer l’intérêt d’une méthode semi-automatique d’aide au rejet d’images.Cette dernière voie semble pour l’instant la perspective de pré-traitement des données de perfusion laplus encourageante, en tout cas concernant les données disponibles, et devrait faire l’objet de futursefforts de recherche et développement.L’extension de l’étude sur le recalage à d’autres jeux de données (acquisitions sur des malades, en

87 Conclusion

conditions cliniques, notamment) sera nécessaire avant de pouvoir conclure sur la pertinence du reca-lage et de ses optimisations algorithmiques.

Modernisation de la plate-forme de traitement du laboratoire RMN

Parallèlement à l’étude sur le recalage fut menée la prestation de modernisation de l’installationinformatique du laboratoire RMN.Celle-ci permit la découverte et la familiarisation avec des systèmes professionnels particuliers (Sta-tions SGI sous IRIX, et environnement Bruker), ainsi que différentes études d’inter-opérabilité avec dessystèmes tels que Linux. Ces études ont donné l’occasion d’appréhender un environnement informa-tique professionnel, avec toutes les exigences particulières liées au domaine de la recherche médicale.Les solutions apportées répondent de façon moderne et pérenne aux problèmes d’extensibilité, de sé-curité et de facilité de gestion des données. Elles mettent en place une architecture appropriée à courtterme, et facilement extensible à moyen et long terme.Certains points restent cependant à régler, et devraient trouver une solution dans les semaines à venir.

Conclusion générale

Que ce soit par la dimension scientifique des domaines abordés, la dimension technique (sys-tèmes, conception et implémentation), ou l’aspect pédagogique de recherche (méthodologie, analyse),ce stage représente un enrichissement personnel considérable.Il a permis de participer à l’activité de structures de recherche importantes, d’appréhender des tech-niques novatrices.Les réalisations du stage, qu’elles soient théoriques ou techniques, répondent à des problématiquesréelles de ces entités de recherche. Les difficultés, espoirs et incertitudes rencontrés ont maintenu unintérêt constant tout au long du stage. Le manque de temps a malheureusement limité l’étendue del’étude réalisée.Les objectifs du stage ont été globalement remplis. Des extensions et perfectionnements concrets desdifférentes réalisations sont envisagés, et devraient être mis en place à court terme.Enfin, les travaux effectués au cours de ce stage s’intègrent parfaitement aux perspectives de continuitéde scolarité à l’Epita, et à la formation parallèle à la recherche réalisée au sein du LRDE (Laboratoirede Recherche et Développement d’Epita).

Chapitre 5

Bibliographie

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magnétique tridimensionnelle . Thèse Présentée pour obtenir le grade de Docteur de l’ENST, 1998.[15] Géraud T, Fabre Y, Duret-Lutz A, Papadopoulos-Orfanos D, and Mangin JF. Obtaining Genericity

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89 BIBLIOGRAPHIE

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Chapitre 6

Webographie

• AFMhttp://www.afm-france.org

• CEAhttp://www.cea.fr

• Institut de Myologiehttp://www.institut-de-myologie.org

• Laboratoire RMN AFM/CEA de l’Institut de Myologiehttp://www.institut-de-myologie.org/activ/activite/rmn.html

• Insermhttp://www.inserm.fr

• Unité 494 d’Imagerie Médicale Quantitative, Insermhttp://www.imed.jussieu.fr

• Téléthonhttp://www.telethon.fr

• Apteryxhttp://www.apteryx.fr

• Pixieshttp://www.apteryx.fr/pixies

• Brukerhttp://www.bruker.com

• Silicon Graphicshttp://www.sgi.com

• Standard Template Library (STL)http://www.sgi.com/tech/stl

• Projet Epidaure, INRIA (traitement d’images et recalage)http://www-sop.inria.fr/epidaure

• Laboratoire de Recherche et Développement d’Epitahttp://www.lrde.epita.fr

• EPITAhttp://www.epita.fr

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http://www.sgi.com

http://www.sgi.com/tech/stl

http://www-sop.inria.fr/epidaure

http://www.lrde.epita.fr

http://www.epita.fr

Chapitre 7

Glossaire

• 31P :Abbréviation pour désigner l’élément phosphore 31

• 13C :Abbréviation pour désigner l’élément carbone 13

• 1H :Abbréviation pour désigner l’élément hydrogène 1

• AFSIM :Analyse Fonctionnelle de Séquences d’Images Médicales.Technique de traitement d’image permettant l’extraction automatique de structures physiolo-giques dans une séquence Médicale. Aussi appelée FAMIS. (cf Bases Scientifiques, en annexeA.1, page 98 )

• ASL :Arterial Spin Labeling. Voir Marquage magnétique des spins de l’eau

• Critère de corrélation stochastiqueCritère utilisé pour mesurer la similitude entre deux images. Peut être utilisé comme critère derecalage.

• BOLD :Technique d’imagerie RMN visant à l’étude de l’oxygénation.

• Bruker :Constructeur de machines d’imagerie RMN de recherche.

• Classification :Méthode de traitement d’image visant à l’extraction de composantes structurelles dans uneimage, un graphe...

• DMZ :Zone “démilitarisée”, désignant dans un réseau une zone en dehors du réseau “sensible” prin-cipal.

• FAMIS :Voir AFSIM

• Iptables :Méthode logicielle (UNIX) de contrôle des échanges réseau. Permet la mise en place d’un pare-feu logiciel.

• IRIX :Nom du système utilisé par les stations SGI.

• IRM :Imagerie par Résonnance Magnétique. Voir aussi RMN

• Ischémie :Etat de non-perfusion d’un tissu organique.

• mirroring :Voir Raid

92 Glossaire

• Marquage magnétique des spins de l’eau artérielleTechnique d’imagerie RMN utilisant l’eau des vaisseaux comme agent de contraste

• Myologie :Etude du muscle

• Myopathie :Maladie musculaire

• NIS :Network Information System.Méthode de contrôle réseau, concernant l’identification, les permissions... (UNIX)

• NFS :Network File System.Méthode de partage réseau d’espace de stockage (UNIX).

• NTP :Network Time ProtocolMéthode de synchronisation de machines par réseau (UNIX).

• Optimisation de Powell :Méthode d’optimisation d’une fonction multiparamétrique.Méthode d’ordre 0 basée sur une optimisation linéaire de chacun des paramètres.Utilisable dans le domaine du recalage pour optimiser le critère utilisé, fonction des paramètresde transformation.

• Pare-feu :Méthode de contrôle matérielle ou logicielle des accès réseau, sensée protéger des attaques. Voiriptables.

• Perfusion :Phénomène physiologique correspondant au flux sanguin normalisé à la masse de tissu. (cfBases Scientifiques, en annexe A.1, page 98 )

• Pixies :Logiciel de traitement d’images développé par la société Apteryx (cf webographie, 6, page 90 ).

• Pléthysmographie :Méthode de mesure physiologique constituant la référence clinique de mesure de la perfusion.

• Programmation Générique :Paradigme de programmation visant à la réutilisabilité maximale des algorithmes. Souvent as-socié au C++, et au calcul scientifique.

• Proton :Autre désignation de l’Hydrogène.

• Raid :Méthodes de gestion de données, pouvant concernant les performances ou la sécurisation desdonnées (par redondance, contrôles).Le Raid1, ou mirroring, correspond à l’utilisation de deux disques durs au contenu identique.Permet de recouvrer les données en cas de crash de l’un des disques.

• Recalage :Traitement d’images consistant à l’augmentation de la similitude entre deux images

• RMN :Résonance Magnétique Nucléaire. Technique d’imagerie médicale (cf Bases Scientifiques, enannexe A.1, page 98 ).

• SATIR :Dénomination de la méthode d’imagerie RMN permettant des mesures de perfusion par ASL.

• SGI :Acronyme pour désigner la companie Silicon Graphics

• Spectroscopie :Etude de la répartition en énergie des rayonnements électro-magnétiques et des particules émisespar un noyau excité.Permet notamment l’identification d’un composant par l’étude du spectre émis par excitation

93 Glossaire

par une onde électro-magnétique.

• Transformations Affines :Domaine de transformation à six degrés de liberté (en 2D) :. Translations en X

. Translations en Y

. Matrice de déformation à 4 paramètresPeut être utilisé dans le domaine du recalage pour décrire les transformations possibles.

Chapitre 8

Adresses Administratives

www.afm-france.orgContact :Pôle régional Ile-de-FranceResponsable : Elisabeth GAMBIER9 place de Rungis75013 ParisTel : 01 44 76 75 03Fax : 01 44 89 71 52

www.cea.frContact :Email : [email protected]ège Social :CEA/Siège (Paris)31-33, rue de la Fédération75752 Paris cedex 15Tél. : (33) 1 40 56 10 00

www.inserm.frContact :Inserm 101, rue de tolbiac 75654 Paris cédex 13Tél : 01.44.23.60.00Fax : 01.45.85.68.56E-mail : [email protected]

Laboratoire RMN AFM-CEA

Institut de MyologieBâtiment BabinskiGroupe Hospitalier Pitié-Salpêtrière83, Bd de l’Hôpital75651 Paris Cedex 13tél : +33 (0)1 4216 5894fax : +33 (0)1 4216 5894

Pierre Carlier : <[email protected]>

95 Adresses Administratives

Unité 494, Inserm

CHU Pitié-Salpêtrière91 boulevard de l’Hôpital1er et 2e Étage75013 Paris

Frédérique Frouin : <[email protected]>

Chapitre 9

Remerciements

Je tiens à remercier :• Pierre Carlier, responsable du laboratoire RMN, pour sa disponibilité, son soutien scientifique

concernant l’imagerie médicale, la compréhension globale des intérêts scientifiques sous-jacents.Merci de m’avoir permis d’intégrer le laboratoire, et de participer aux différentes activités scien-tifiques de cette structure.

• Frédérique Frouin, de l’Unité Inserm 494, pour sa disponibilité, son soutien technique et scien-tifique concernant le recalage et l’AFSIM, et l’aide à l’analyse critique des résultats.

• Claire Wary, du laboratoire RMN, pour sa disponibilité, et les différentes explications sur lestechniques d’imagerie RMN. Merci également pour sa patience et sa compréhension lors dubasculement réseau de la plate-forme de traitement.

• Elodie Parzy, du laboratoire RMN, pour sa bonne humeur, son soutien moral et son point devue critique sur les différentes réalisations.

• l’ensemble du personnel du laboratoire RMN, Anne Darquié, Anne Leroy-Willig, Didier Ber-tholdi, Blandine Courcot, la cafetière, pour leur accueil et leur soutien.

• Geoffroy Fouquier, du LRDE, pour le soutien technique concernant la modernisation de laplate-forme du laboratoire RMN AFM/CEA.

• Thierry Géraud, Directeur de recherche du LRDE, pour son soutien technique et scientifique surle traitement d’images. Merci de m’avoir fait entrevoir l’opportunité d’un tel stage.

• L’ensemble du LRDE pour ses différents travaux sur le traitement d’image, notamment l’implé-mentation d’Olena. Merci de m’avoir donné la chance de suivre une formation parallèle par larecherche, et d’avoir été ainsi plus à même d’aborder les problématiques de ce stage.

Annexe A

Annexes du rapport

Sommaire

A.1 Bases Scientifiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98A.1.1 Le recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98A.1.2 La perfusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104A.1.3 L’imagerie RMN et le marquage magnétique des spins de l’eau artérielle . . . . 105A.1.4 L’Analyse Factorielle de Séquences d’Images Médicales (AFSIM ou FAMIS) . . 114

A.2 Documentation sur l’entreprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121A.2.1 AFM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121A.2.2 CEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121A.2.3 Inserm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

A.3 Documentation sur le matériel et les logiciels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122A.3.1 Pixies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122A.3.2 SGI, IRIX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122A.3.3 Bruker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122A.3.4 Olena . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

A.4 Documentation fournie à l’entreprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124A.4.1 Expertise de la modernisation de la plate-forme du laboratoire RMN . . . . . . 125A.4.2 Manuel utilisateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126A.4.3 Rapport technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127A.4.4 Rapport de recherche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128

98 Annexes du rapport

A.1 Bases Scientifiques

Cette section a pour but la présentation de différent thèmes et techniques scientifiques qui serontabordés fréquemment au cours du rapport.Elle ne constitue pas un aperçu exhaustif des thèmes, mais justes les bases nécessaires à la bonnecompréhension du reste du rapport.Seront ainsi abordés :

• Le recalage

• La perfusion

• L’imagerie RMN et le marquage magnétique des spins de l’eau artérielle

• L’Analyse Factorielle de Séquences d’Images Médicales (AFSIM ou FAMIS)

A.1.1 Le recalage

Le processus de recalage est un processus de traitement d’image consistant, de manière générale,à mettre en relation des objets ou des scènes variant entre eux du fait :

• de mouvements fortuits ou physiologiques

• de phénomènes variables en fonction du temps

• d’acquisitions faites à des instants différents

• de prises de vue différentes

• de dispositifs d’acquisition différents

Nous nous intéresserons ici à un recalage d’acquisitions médicales 2D en niveaux de gris, et à unecorrection de mouvements due à l’acquisition ou au sujet étudié.Le recalage constitue une correction rétrospective du mouvement, qui correspond à une impossibilitéde suppression complète des différents mouvements et erreurs de positionnement.Seront ici exposés les différents points cruciaux dans le choix et la mise en place d’un système derecalage :

• les facteurs liés au types de données à traiter :. la modalité d’imagerie

. le sujet et l’organe étudié

• La modélisation du problème et les classifications de types de recalage correspondant :. les méthodes de recalage extrinsèques

. les méthodes de recalage intrinsèques

. le degré d’interactivité de la méthode

• Les différents éléments d’un système de recalage :. le domaine et la nature des transformations à effectuer

. l’estimation des paramètres de recalage :– les critères basés sur les niveaux de gris

– les critères basés sur l’information contour

– le processus d’optimisation des paramètres

A.1.1.1 Modalité d’imagerie

La diversité des modalités d’imagerie médicale,tant anatomiques que fonctionnelles (TEMP, TEP,TDM, IRM, US), est source d’un grand nombre de problématiques de recalage. Deux grandes classesd’applications de recalage doivent être distinguées :

• le recalage monomodalité (TDM-TDM,IRM-IRM,TEP-TEP).Consiste en un recalage entre deux images acquises via la même modalité.Ce sera le cas dans le cadre de ce stage

• le recalage multimodalité (TDM-IRM,TDM-TEP,TEP-IRM,TEMP-IRM).Consiste en un recalage entre deux images acquises via des modalités différentes.Les problématiques alors soulevées sont importantes.


A.1.1.2 Sujet et Organe étudié

Plusieurs cas de figure sont généralement distingués :• le recalage intra-sujet

Les images monomodales ou multimodales à recaler ont été réalisées sur un même sujet, c’est lecas le plus fréquent (procédures diagnostiques ou interventionnelles)

• le recalage inter-sujetLes images monomodales ou multimodales à recaler ont été réalisées sur deux sujets différents(comparaison)

• le recalage sujet-modèlele recalage consiste à mettre en correspondance les données d’un patient avec un modèle.Le terme de modèle représente soit un modèle conceptuel de l’anatomie (atlas) obtenu à partird’une base d’images ou de graphique,soit sous forme d’atlas numérisé

L’organe étudié conditionne également le type de recalage à mettre en oeuvre, les principales applica-tions concernent :

• la tête (cerveau, oeil, dents)

• le thorax (coeur,poumons)

• les vaisseaux (carotide,aorte,coronaires)

• l’abdomen (reins,foie)

• le bassin et le périnée

• les membres (jambe, bras, mains)Le recalage étudié lors du stage concerne la jambe

• la colonne vertébrale, les vertèbres.

La correction des mouvements représente une part importante des problématiques de recalage.La localisation anatomique et la constitution des différents organes étudiés conditionnent le type etl’amplitude du mouvement (fortuits, physiologiques) ainsi que la transformation géométrique à consi-dérer (transformation rigide, élastique).

A.1.1.3 Modélisation du problème

Une fois le cadre de l’étude défini (modalité, sujet, organe), il faut déterminer les informationspertinentes contenues dans les données à utiliser, le degré d’interactivité de la méthode requis.

A.1.1.3.1 Méthodes de recalage extrinsèques

Ces méthodes sont basées sur l’utilisation d’objets externes fixés ou attachés au patient.L’intérêt de ces méthodes est leur grande simplicité, leur rapidité, la possibilité d’automatisation de latâche. Ces méthodes nécessitent toutefois une préparation importante avant l’acquisition des données(définition et mise en oeuvre du protocole).Les méthodes invasives (cadre stéréotaxique) fournissent en règle générale des résultats plus précisque les méthodes non invasives (moules, sangles) ce qui explique leur utilisation dans des domainesnécessitant un haut degré de précision tels que le guidage en neurochirurgie.Les transformations géométriques prises en compte dans ces méthodes sont généralement rigides.

A.1.1.3.2 Méthodes de recalage intrinsèques

Contrairement aux méthodes extrinsèques,les méthodes intrinsèques utilisent l’information contenuedans l’image. Trois types de méthodes de recalage intrinsèques sont classiquement utilisés :

• les méthodes basées sur les points de repères (points de contrôle)

• les méthodes basées sur une segmentationL’étape de segmentation des images permet de réduire le volume des données à traiter par ex-traction d’informations pertinentes (contours, régions). Le recalage de deux jeux de donnéesest réalisé en mettant en correspondance des contours analogues. Si les transformations rigidessont les plus utilisées en routine clinique du fait de leur simplicité et de leur robustesse, il est


également possible de prendre en compte des transformations élastiques grâce à des transfor-mations géométriques adaptées, des méthodes telles que les contours actifs déformables (snakes).Le principal intérêt de ces méthodes est leur rapidité.

• les méthodes basées sur l’étude des niveaux de grisElles utilisent la totalité de l’information contenue dans les images à recaler et ne requièrent doncpas de traitement préalable (extraction de points caractéristiques, segmentation).Un premier type de méthodes consiste à utiliser les moments, le centre de gravité ou les axesprincipaux pour recaler les images. Ces méthodes sont simples à implémenter mais ont une pré-cision limitée.Un second type de méthode utilise l’information des niveaux de gris des pixels.Si les différentes transformations géométriques (rigides, affines et élastiques) peuvent ainsi êtreprises en compte, la charge de calcul est beaucoup plus importante qu’avec les méthodes précé-dentes. Ce temps peut être peu compatible avec certaines applications cliniques.La méthode utilisée lors de ce stage est une méthode basée sur les niveaux de gris

A.1.1.3.3 Degré d’interactivité de la méthode

De manière générale, trois niveaux d’interactivité des méthodes de recalage peuvent être distingués :• les méthodes interactives

l’opérateur effectue lui-même le recalage en utilisant des logiciels lui permettant de visualiserles transformations réalisées

• les méthodes automatiquesL’intervention de l’opérateur se limite à fournir les données à traiter à l’algorithme de recalagevoire à entrer certains paramètres (acquisition, méthodes)La méthode utilisée lors de ce stage peut être considérée comme une méthode automatique

• les méthodes semi-automatiquesElles intègrent quant à elles des fonctionnalités des deux méthodes précédemment citées. L’in-tervention de l opérateur consiste le plus souvent à initialiser l’algorithme, segmenter les don-nées,décider de l’arrêt de l’estimation, valider ou rejeter les propositions de recalage de l’algo-rithme.

A.1.1.3.4 Les éléments d’un système de recalage

Un système de recalage se constitue de plusieurs éléments :• Un système de transformation

Il définit le domaine et la nature de la transformation géométrique à considérer pour la correctiondes “déformations”.

• Un système d’évaluation des paramètres de transformation. Un critère permettant l’évaluation de la pertinence d’une tentative de correction

. Un système d’optimisation permettant de définir la stratégie d’optimisation du critère, etdonc de la correction apportée.

A.1.1.3.5 Domaine et Nature des transformations

La mise en oeuvre de méthodes de recalage nécessite une modélisation préalable de la transforma-tion géométrique à considérer entre deux images.

• Si la géométrie des objets (organes) étudiés reste constante, la transformation est rigide.

• Si des déformations se produisent, la transformation est élastique

Une transformation est définie comme :• globale lorsqu’elle s’applique à l’image entière

• locale lorsqu’elle ne concerne qu’une partie de l image.Les différentes transformations géométriques classiquement utilisées sont présentées ici :


FIG. A.1 – Domaines de Transformations

Note sur les transformations affines, utilisées lors de ce stage

• translations en X

• translations en Y

• 4 coefficients matriciels de déformation.

Une description matricielle des déformations affines peut s’écrire sous la forme :

X ′ = ShScRX + T

où, en 2D, X = (x, y)t est le vecteur de coordonnées du point initial, X=́ (x, y)t celui du point trans-formé, Sh une matrice de cisaillement, Sc une matrice de facteurs d’échelle, R une matrice de rotationet T une matrice de translation.

soit X ′ = MX + T

A.1.1.3.6 Critères

La recherche des paramètres de la transformation géométrique optimale repose sur l’étude d’un cri-tère permettant d’apprécier les positions relatives de deux jeux de données à recaler.La première étape consiste à définir un critère pertinent en fonction du type de données à traiter.Deux classes de critères sont classiquement employées :

• les critères de similitude

• les critères basés sur l’information contour

Les critères basés sur les niveaux de gris

Le processus général de recalage basé sur un critère de similitude est présenté sur la figure ci-dessous.Les critères de similitude comparent les niveaux de gris ou les intensités des pixels présents dans lesimages à recaler. Ils sont utilisables et valides uniquement dans la mesure où les régions analoguesprésentent une intensité similaire dans les différentes images.Tout changement d’intensité détecté est alors interprété comme résultant d’un déplacement.Le calcul du critère de similitude peut être réalisé sur l’ensemble de l’image où, lorsque cela est pos-sible, sur une fenêtre d’intérêt. Ceci permet de réduire le volume de données à traiter.Un certain nombre de critères ont été proposés, les plus couramment employés sont :

• le critère de corrélation (CC) (Goshtasby et al.1984 ; Junck et al.1990)Le processus de recalage va consister à maximiser le critère de corrélationC’est ce type de critère qui est utilisé dans le cadre du stage


• le critère de la somme en valeur absolue des différences (SAVD) (Peli et al.1987 ; Fitzpatrick1988 ; Tran and Sklansky 1992)

• d’autres critères ont été proposés :le critère du nombre de changement de signes (Venot et al.1984),le critère de recouvrement desurfaces (Gerlot-Chiron et al.1992),le critère de variance du rapport de deux images (Woods,Cherryet al.1992).

FIG. A.2 – Recalage basé sur niveaux de gris

Les critères basés sur l’information Contour

Le processus général de recalage basé sur l’information contour est présenté sur la figure ci-dessous.La précision des recalages réalisés par cette méthode dépend en grande partie de l’étape préalable desegmentation.Les contours pris en compte doivent correspondre aux même régions anatomiques.Une méthode largement employée consiste à déterminer les paramètres de la transformation optimaleen minimisant un critère de distance entre les contours d’intérêt. Un certain nombre d’autres critèresont été proposés :

• minimisation des positions respectives de points caractéristiques par la méthode des moindrescarrés (Singh et al.1979 ; Frei et al.1980 ; Maguire, Noz et al.1991)

• minimisation de la distance radiale moyenne entre surfaces (Pelizzari,Chen et al.1989 ; Turking-ton et al.1993)

• utilisation de la transformée de Hough (Davis 1982 ;Maître 1985)


FIG. A.3 – Recalage basé sur l’information contour

A.1.1.3.7 Processus d’optimisation

Ce processus consiste en la recherche de la valeur optimale du critère choisi.

Une méthode directe consiste à explorer la totalité de l’espace des paramètres en définissant un pasde variation pour chacun des paramètres de la transformation géométrique. Cette technique requiertdes temps de calcul souvent prohibitifs (fonction des pas d’exploration et du nombre de paramètres àdéterminer), la précision du résultat dépend des pas d’exploration choisis.Afin de réduire au maximum la durée des calculs, de nombreuses méthodes d’optimisation ont étéproposées.Le choix d’une méthode dépend de la topologie de la fonction (convexe ou non), on peut les diviseren deux groupes :

• les méthodes stochastiques (ou probabilistes)Elles consistent par exemple à générer de manière aléatoire et à chaque itération un nouveauvecteur de paramètres.Un recuit simulé assure la convergence vers la solution optimale. Il est ainsi possible d’éviter laconvergence vers un minimum local qui serait obtenu part des méthodes non stochastiques

• les méthodes déterministesElles permettent d’évoluer dans l’espace des paramètres en faisant diminuer la valeur du critèreau cours d’un processus itératif.Plusieurs approches sont employées.Les méthodes d’ordre 0 reposent directement sur le calcul des valeurs de la fonction, elles sontutilisées fréquemment pour le recalage (Powell 1964 ; Hoh et al.1993 ; Hill et al.1994 ; van Herkand Kooy 1994).La méthode utilisée lors de ce stage est d’ailleurs une méthode de Powell, d’ordre 0.


Les méthodes d’ordre 1 requièrent le calcul du gradient de la fonction en plus de sa valeur. Ladirection opposée du gradient indique la direction de plus forte pente,cette information est uti-lisée soit telle quelle (gradient),soit avec une formule de correction (gradient conjugué).Les méthodes d’ordre 2 nécessitent, quant à elles, le calcul du Hessien (matrice des dérivéessecondes ou d’un estimateur de celui-ci).

Dans la plupart des méthodes de recalage, les méthodes d’optimisation utilisées sont déterministes(Woods, Cherry et al.1992 ; Woods et al.1993).Des méthodes mixtes (stochastiques-déterministes) ont également été proposées (Van den Elsen, Maintzet al.1995 ; Wells et al.1996 ; Maes et al.1997).Pour accélérer la convergence du processus d’optimisation, des méthodes multi-résolution, multi-échelle peuvent être utilisées pour réduire le nombre de transformations à étudier et tenter d’éviter lesminima locaux.Le choix de la méthode d’optimisation dépend de la fonction choisie (connaissance analytique ou nonde cette dernière), de la présence ou non de minima locaux.

A.1.2 La perfusion

A.1.2.1 Qu’est-ce que la perfusion ?

La perfusion correspond à une mesure physiologique :

Perfusion = flux sanguin capillaire normalisé à une masse de tissu

C’est donc le Volume sanguin traversant une unité de masse de tissu organique par unité de temps.

A.1.2.2 Pourquoi mesurer la perfusion ?

La perfusion est un indice physiologique important, permettant d’obtenir de nombreuses indica-tions sur l’état de santé musculaire du patient.C’est donc un indice intéressant dans l’étude et le pronostic des myopathies.

A.1.2.3 Comment mesurer la perfusion ?

La perfusion se mesure traditionnellement par pléthysmographie.Comme nous le verrons, d’autres méthodes sont apparues :

• Doppler

• SPECT MIBI

• NIRS

• CE Echo

• CE NRMI

• PET

Ces méthodes sont ici données à titre indicatif.Nous étudierons plus particulièrement une dernière méthode, la mesure de la perfusion par imagerieRMN par marquage des spins de l’eau artérielle (ou ASL-NMRI).

A.1.2.4 Cartes de Perfusion et “Courbes” de perfusion

Dans le cadre de l’étude menée par le laboratoire RMN AFM/CEA, l’AFSIM (cf section correspon-dante) permet l’obtention de cartes de perfusion de la jambe :


FIG. A.4 – Exemple de cartes de perfusion et de courbes associées

Les cartes correspondent à l’isolation de zones géographiques plus ou moins perfusées (et donc ladétection des muscles activés).Les courbes sont associées à l’évolution de la perfusion dans les différentes régions isolées par laclassification.Ces courbes correspondent à la dynamique, au cours de la séquence, du rapport suivant, pour la paired’images i et la région r :Ri,r = ∆Si,r/

∑Si,r

Où :– ∆Si,r correspond à la moyenne du signal dans la région r, sur la résultante différence de la paire

i–

∑S(i, r) correspond à la moyenne du signal dans la région r, sur la résultante moyenne arith-

métique de la paire iPar abus de langage, ces courbes sont nommées “courbes de perfusion”.

A.1.3 L’imagerie RMN et le marquage magnétique des spins de l’eau artérielle

Au cours de l’étude du Laboratoire RMN AFM/CEA :“étude musculaire dynamique multiparamétrique par RMN”menée par Pierre Carlier, Sandrine Duteil, Anne Darquié, Claire Wary et Anne Leroy-Willig dulaboratoire RMN a été appliquée une méthode d’imagerie RMN particulière, pour la mesure de laperfusion.Cette méthode se base sur le marquage magnétique des spins de l’eau artérielle, ou ASL (AterialSpins Labeling).

A.1.3.1 Rapide aperçu des principes de la RMN

Ce paragraphe ne prétend pas présenter ensemble ou partie de la théorie de l’imagerie par RésonanceMagnétique Nucléaire, mais juste de donner les bases nécessaires à la compréhension des spécificitésde la méthode étudiée.Seront considérées comme acquises certaines notions de physique, comme la manipulation des champsmagnétiques et les spins atomiques.

Le principe de l’imagerie RMN repose sur l’interaction d’un champ magnétique et d’une radio-fréquencesur l’orientation des atomes d’hydrogènes (protons), le carbone 13 ou le phosphore 31.


Nous nous intéresserons ici aux atomes d’hydrogène, présents par exemple dans l’eau.

A l’état naturel, les atomes d’hydrogène ont leur spin orienté de manière anarchique :

FIG. A.5 – Spin des atomes d’hydrogène

A.1.3.1.1 La Polarisation

Par l’application d’un champ magnétique B0, les spins des protons sont orientés de façon à ce quele moment Mz de l’ensemble des protons coïncide avec ce champ :

FIG. A.6 – Polarisation par un champ magnétique

Cette Polarisation permet l’établissement d’une situation maîtrisée et organisée d’équilibre, néces-saire comme base des perturbations qui vont être introduites.A noter : les spins s’orientent suivant deux “familles”, deux positions :

• les spins parallèles au champ B0

• les spins anti-parallèles au champ B0

Ces deux positions ne sont pas équivalentes, et correspondent à deux états énergétiques différents.A noter que les spins parallèles sont légèrement majoritaires.

A.1.3.1.2 La résonance magnétique nucléaire

Le phénomène de résonance correspond à des échanges de population entre ces deux états énergé-tiques quantiques (précessions) par émission de photons.

• l’état parallèle correspondant au niveau le plus stable E1


• l’état anti-parallèle correspondant au niveau le moins stable E2

FIG. A.7 – Résonance Magnétique Nucléaire

• Le passage de l’Etat E1 vers E2 est appelé absorption

• Le passage de l’Etat E2 vers E1 est appelé relaxation

Sous le champ B0 constant, l’état de résonance est atteint, c’est à dire qu’il y a échanges constants entreles deux états énergétiques.

A.1.3.1.3 La perturbation de l’équilibre

Les spins sont alors écartés de cette position par l’énergie apportée par une impulsion électro-magnétiquehaute-fréquence B1 (200 ou 400 Mhz).Il y a modification (voire jusqu’à annulation) du moment Mz.Sous cette excitation, il y a égalisation des populations parallèles (E1) et et anti-parallèles (E2).

FIG. A.8 – Perturbation par une onde électro-magnétique

A.1.3.1.4 La relaxation

FIG. A.9 – Relaxation

L’arrêt de l’impulsion B1 provoque le retour des protons dans leur position d’équilibre dans B0.Durant cette phase, le retour des protons montés en E2 par l’égalisation des populations est visible :


On observe le phénomène de relaxation, correspondant au retour à l’équilibre.Cette relaxation s’effectue suivant deux types d’échanges énergétiques :

• la relaxation T1

• la relaxation T2A noter que ces relaxations, leur durée, sont caractéristiques du type de composé.

La relaxation T1

Il s’agit d’un échange dit longitudinal suivant un axe parallèle au champ B0, qui correspond à unéchange du système de spins avec le milieu moléculaire environnantCe phénomène relativement lent permet l’obtention de courbes de relaxation T1, par observation dumoment magnétique Mz du système en fonction du temps :

FIG. A.10 – Courbes de relaxation T1

La relaxation T2

Il s’agit d’un échange dit transversal suivant un axe perpendiculaire au champ B0, qui correspondà un échange interne au système de spins, entre noyaux atomiques voisinsCe phénomène ne sera pas abordé dans la suite du rapport.

A.1.3.1.5 L’obtention des images

FIG. A.11 – Exemple d’images RMN

Les images sont obtenues par recomposition des signaux de relaxation (FID, Free Induction Delay)de fréquences différentes, par divers procédés, comme des transformées inverse de Fourier.Les méthodes employées ne seront pas détaillées ici.

A.1.3.2 Présentation de l’ASL

A.1.3.2.1 Protocole utilisé


Le protocole présenté, celui utilisé dans l’étude du laboratoire RMN AFM/CEA, concerne la mesurede perfusion de la jambe humaine.Le but de cet exercice est notamment la comparaison des mesures de perfusion effectuées par Pléthys-mographie et par ASL/RMN.L’exercice utilisé est un exercice ischémique (bloquage de la circulation sanguine réalisé par un bras-sard) sur un ergomètre amagnétique.

FIG. A.12 – Équipement expérimental

• Exercice ischémique durant 2/3 minutes

• Début de l’acquisition ASL-RMN

• Dégonflage du brassard : début de la phase d’hyperémie fonctionnelleDébut acquisition Pléthysmographie

• Acquisition Pléthysmographie et ASL-RMN durant 15 minutes, durant la phase d’hyperémiefonctionnelle

FIG. A.13 – Protocole expérimental


A.1.3.2.2 Principe de l’ASL

L’ASL (Arterial Spins Labeling) est basé sur le marquage des spins de l’eau artérielle.C’est à dire qu’aucun agent de contraste externe n’est nécessaire.Ce sont les atomes d’hydrogène de l’eau des veines et des artères qui sont utilisés.Dans le cadre de l’étude de la mesure de perfusion, l’acquisition consiste en des séries d’images ac-quises dynamiquement. Nous verrons par la suite qu’il s’agit en fait de séries entrelacées, d’imagessélectives/non-sélectives.L’observation est réalisée au niveau d’une tranche de la jambe, suivant le principe suivant :

• Polarisation de l’ensemble de la jambe par des impulsions B11

• Polarisation de la tranche étudiée par des impulsions B12 successivement sélectives et non sélec-tives. Polarisation non-sélective : les spins des atomes d’hydrogène présents dans la tranche sont

polarisés suivant la même direction que B11

. Polarisation sélective : les spins des atomes d’hydrogène sont polarisés suivant la directioninverse à B11

FIG. A.14 – Coupe d’observation, sans perfusion (ischémie)

Sans perfusion, c’est à dire sans phénomène de flux sanguin (exercice ischémique), les atomes d’hy-drogène présents dans la tranche restent les mêmes (pas d’apport de nouveaux protons par le sang enamont).La repousse est donc uniforme, et les deux images sont identiques.


FIG. A.15 – Coupe d’observation, avec perfusion

Lorsque le brassard est relâché, c’est à dire en phase d’hyperémie fonctionnelle, le phénomène deflux sanguin, et donc de la perfusion, intervient.

• Dans le cas d’une inversion non-sélective, la tranche est polarisée dans le même sens que le restede la jambe. La repousse est donc uniforme.L’image non-sélective correspond à la référence, la repousse mesurée étant la même que pourl’observation sans perfusion.

• Dans le cas d’une inversion sélective, la tranche est polarisée dans le sens inverse.Le sang des vaisseaux en amont va apparaître dans la tranche d’observation.Étant polarisés dans le sens inverse, les protons du sang en amont vont influencer la repousseglobalement mesurée (accélération).

FIG. A.16 – Acquisitions alternées, obtention de la mesure de perfusion

Finalement, l’acquisition de séquences dynamiques alternées sélectives/non sélectives, permetl’obtention pour chaque paire sélective/non sélective de deux courbes de repousse T1 (donc deuximages).


La mesure de la perfusion moyenne f dans l’intervalle d’acquisition de ces deux images est directe-ment corrélée à la différence entre ces courbes :

f = (λ/T ).ln(1−∆M.expr1T /M0)


A.1.3.2.3 Séquences d’images obtenues

FIG. A.17 – Exemple de séquence RMN

L’acquisition se conclut, après reconstruction, par l’obtention de séquences dynamiques d’images(600 images).Ces séquences sont en fait composées de deux types d’images alternées :

• 300 images sélectives

• 300 images non sélectivesL’information de perfusion résulte donc alors de l’étude de la séquence des différences sélectives - nonsélectives.

A.1.3.2.4 Résultats, synthèse de l’intérêt de la méthode

L’étude réalisée a montré une bonne corrélation entre les valeurs de perfusion obtenues par l’ASL/RMNet la Pléthysmographie.La comparaison avec d’autres études menées avec d’autres moyens de mesure montre également unebonne cohérence, et une bonne robustesse de cette méthode.

L’ASL dispose de certains avantages déterminants :• Complètement atraumatique

Aucune sonde, aucune injection nécessaire. Le produit de contraste utilisé est présent naturelle-ment dans le corps.

• QuantitativeLa relation perfusion/mesure effectuée est établie par une simple proportionnalité.

• Une très grande résolution temporelle : 2sCe qui signifie que l’on peut acquérir une image toutes les deux secondes, de façon infinimentrenouvelable (le produit de contraste, l’eau artérielle, revient rapidement à un état d’équilibresans problème de re-circulation).

• Une bonne résolution spatiale : 2mm * 2mm


FIG. A.18 – Tableau comparatif des méthodes de perfusion

En comparaison avec les autres méthodes disponibles, comme la Pléthysmographie (VOP) sans résolu-tion spatiale, les autres méthodes RMN par produit de contraste (CE NMRI) plus ou moins intrusiveset de résolution temporelle limitée, l’ASL/RMN (ASL/NMRI) semble bénéficier des avantages conju-gués des différentes méthodes.

Cependant, l’ASL/RMN connaît les désavantages classiques aux méthodes RMN :• La relative complexité de mise en oeuvre

• La sensibilité des mesures (notamment un ratio signal/bruit faible)

• Le coût matériel

L’aspect atraumatique, relatif au confort du patient, l’aspect temporel (résolution temporelle et repro-ductibilité infinie des mesures) en font une méthode séduisante dans le cadre d’étude de la perfusion,notamment pour l’étude des myopathies, comme c’est le cas pour le laboratoire RMN AFM/CEA del’Institut de Myologie.L’étude de la perfusion semble également étroitement corrélée avec un autre facteur, l’oxygénation,et cette méthode d’acquisition devrait permettre la double exploitation perfusion/oxygénation desdonnées.

A.1.4 L’Analyse Factorielle de Séquences d’Images Médicales (AFSIM ou FA-MIS)

Au cours des dernières années, l’Unité 494 de l’Inserm du CHU de la Pitié-Salpêtrière a développéun algorithme d’Analyse Factorielle de Séquences d’Images Dynamiques (AFSIM).Cet algorithme est notamment utilisé pour le traitement et l’obtention des cartes de perfusion dansl’étude du laboratoire RMN/CEA précédemment exposée.

A.1.4.1 Méthode traditionnelle d’obtention des mesures de perfusion


FIG. A.19 – Délimitation manuelle des ROI

La méthode traditionnelle consiste en l’établissement manuel de régions d’intérêt (ROI) sur lesséquences d’images.L’obtention des mesures se fait alors par calcul des dynamiques dans les régions d’intérêt.Cette méthode subjective est soumise à une variation inter-opérateurs, suivant la sensibilité, l’expé-rience et le savoir-faire technique de l’opérateur.

A.1.4.2 Principe Général de l’AFSIM

FIG. A.20 – Exemple d’AFSIM sur IRM cardiaque

L’Analyse Factorielle des Séquences d’Images Médicales (AFSIM) est une méthode d’analyse qui«résume» le contenu d’une séquence d’images indexées par le temps en un petit nombre d’images etde courbes associées :

• Les images sont appelées images factorielles

• Les courbes associées sont appelées facteursChaque image factorielle correspond à une composante, représentant un compartiment physiolo-gique, dans lequel le signal change d’une manière caractéristique au cours du temps.La courbe (facteur) associée décrit la façon dont le signal évolue au cours du temps dans le comparti-ment.


FIG. A.21 – Modèle de l’AFSIM

Le modèle utilisé pour réaliser la décomposition opérée par l’analyse factorielle est un modèle desuperposition linéaire d’images ak(i) pondérées par des dynamiques fk(t).La cinétique enregistrée dans chaque pixel s’exprime comme une combinaison linéaire d’un petitnombre de cinétiques dites «fondamentales», qui auront une interprétation physiologique. Pour lepixel considéré, le poids associé à chacune de ces cinétiques fondamentales correspond à la propor-tion de signal qui, dans le pixel, suit la cinétique fondamentale.L’image de ces coefficients ou poids donne l’image du compartiment présentant la cinétique fonda-mentale décrite par la courbe. Un point très important est que le modèle suppose ces cinétiques fon-damentales communes à l’ensemble des pixels. Autrement dit, les cinétiques enregistrées dans chaquepixel sont supposées pouvoir s’exprimer comme une combinaison linéaire des cinétiques fondamen-tales, avec des poids qui, bien sur, vont varier d’un pixel à l’autre.Les cinétiques fondamentales sont estimées par ce qu’on définit comme étant les «facteurs», tandisque les images associées sont appelées «images factorielles».

Dans le cadre de l’étude de la perfusion du laboratoire RMN AFM/CEA, les images sont partitionnéesen 4 régions distinctes :

∆l(p, t) = Mv(p).fv(t) + Ma(p).fa(t) + Mr(p).fr(t) + Mf (p).e(p, t)

• Mv(p) région des principaux vaisseaux de cinétique fv(t)

• Ma(p) région du muscle activé de cinétique fa(t)

• Mr(p) région de muscle et de graisse faiblement perfusée de cinétique fr(t)

• Mf (p) fond de l’image liée au bruit e(p, t)

A.1.4.3 Algorithme utilisé

Voici la description de l’algorithme AFSIM utilisé et aménagé par l’Unité 494 de l’Inserm pourl’étude de la perfusion par ASL/RMN menée par le laboratoire RMN AFM/CEA.

6 étapes :• Suppression du fond

• Agrégation des pixels en régions (4x4)

• Seuillage des données pour supprimer les pixels de faible intensité


• Analyse orthogonale pour séparer les informations du bruit

• Détermination des facteurs par des contraintes de positivité et une analyse oblique

• Calcul des images factorielles

FIG. A.22 – Deux AFSIM successives

Deux afsim sont appliquées successivement :• Détection, puis suppression des vaisseaux

• Détection des muscles activés, obtention des cartes et courbes de perfusion

A.1.4.4 Comparaison de l’AFSIM et des autres méthodes

A.1.4.4.1 ROI (régions d’intérêt)

• Technique purement exploratoire

• Concerne un sous ensemble de pixels seulement

• Pas d’a priori

• Résultat totalement fidèle aux données

• Pas de vérification de l’adéquation des données au modèle (pas de modèle)

A.1.4.4.2 Analyse factorielle

• Technique exploratoire guidée par les données et le modèle

• Exploite tous les pixels simultanément pour résoudre le modèle

• A priori flexibles

• Résultat correspondant au meilleur compromis entre modèle et données

• Adéquation entre modèle et données mesurée par des critères

A.1.4.4.3 Imagerie paramétrique

• Technique guidée par le modèle seulement

• Analyse tous les pixels indépendamment

• A priori forts

• Résultat totalement fidèle au modèle


• Pas de vérification de l adéquation des données au modèle

A.1.4.5 Évolution de l’AFSIM depuis 1980

L’AFSIM a été inventée il y a près de 20 ans. Elle a connu depuis de nombreuses améliorations demise en oeuvre et de possibilités. L’Unité 494 de l’Inserm a pour partie participé au développementde cette méthode de traitement.

A.1.4.5.1 Avant

• pas de moyen facile

• complexe

• lent

• expertise nécessaire

A.1.4.5.2 Actuellement

• analyse automatique

• rapide

• indications concernant la fiabilité des résultats (convergence de l approche itérative, compatibi-lité des contraintes)

C’est seulement depuis 2 ans environ que la méthode est accessible à tous, via un logiciel développépar une petite société, la société Apteryx, en collaboration avec l’Unité 494 INSERM, et mis à disposi-tion sur Internet.Ce logiciel, dans sa version gratuite, permet de tester l’analyse factorielle sur ses propres données, etexiste également en versions payantes avec des fonctionnalités étendues. Il est ergonomique, rapide,et tourne sur PC et Mac OS 10, ce qui permet à des non-spécialistes de mettre en oeuvre la méthode.

Une autre nouveauté concerne les résultats produits par l’analyse. Initialement, l’analyse conduisaità des images factorielles et à des facteurs, estimant respectivement les compartiments physiologiqueset les fonctions physiologiques associées.Désormais, il est aussi possible de connaître les intervalles de confiance associés aux images facto-rielles et aux facteurs, ce qui facilite leur exploitation ultérieure, par exemple si l’on fait suivre l’ana-lyse factorielle d’une modélisation compartimentale. Ces intervalles de confiance sont déduits d’unemodélisation de la propagation des erreurs, compte tenu des fluctuations affectant les données origi-nales.

A.1.4.6 Synthèse de l’intérêt de la méthode


FIG. A.23 – Pourquoi utiliser l’AFSIM ?

FIG. A.24 – Quand utiliser l’AFSIM ?

A noter : La technique de l’afsim est basée sur une approche exploratoire et physiologique. Les imagesfactorielles extraites correspondent à des composants structurels de l’image.Pour parvenir à une bonne “décomposition”, une bonne stabilité de la séquence est nécessaire.

Ainsi, un recalage préalable peut être nécessaire.C’est dans ce cadre que s’inscrivent les travaux réalisés lors de ce stage.

Ainsi, l’analyse factorielle est une méthode flexible, automatisable, quantitative, bénéficiant de moyensde vérification de la fiabilité des résultats.Au cours des dernières années, et en partie grâce au concours de l’Unité 494 de l’Inserm, cette mé-thode s’est vue dotée de routines d’automatisation facilitant l’accès à cette technique.La flexibilité du modèle en fait un outil intéressant pour l’étude de phénomènes mal connus ou maldélimités, dans de nombreux domaines de recherche, pour de nombreuses techniques d’imagerie.


FIG. A.25 – Domaines d’application de l’AFSIM

Malgré tous ses avantages, la méthode reste encore aujourd’hui très peu utilisée, essentiellement carla méthode est mal connue, surtout en dehors du domaine de la médecine nucléaire.Cependant, son utilisation dans le cadre de l’étude de perfusion menée par le laboratoire RMN AFM/-CEA n’a montré aucune différence significative entre les résultats obtenus par afsim et par la méthodeclassique des régions d’intérêt. Ceci semble démontrer la robustesse de la méthode, en sus du confortd’automatisation et de reproductibilité qu’elle amène.


A.2 Documentation sur l’entreprise

Cette section donne principalement des liens vers les sites des différentes structures impliquéesdans la réalisation de ce stage.

A.2.1 AFM

• AFMhttp://www.afm-france.org

• Institut de Myologiehttp://www.institut-de-myologie.org

• Laboratoire RMN AFM/CEA de l’Institut de Myologiehttp://www.institut-de-myologie.org/activ/activite/rmn.html

• Téléthonhttp://www.telethon.fr

A.2.2 CEA

• CEAhttp://www.cea.fr

A.2.3 Inserm

• Insermhttp://www.inserm.fr

• Unité 494 d’Imagerie Médicale Quantitative, Insermhttp://www.imed.jussieu.fr

http://www.afm-france.org

http://www.institut-de-myologie.org

http://www.institut-de-myologie.org/activ/activite/rmn.html

http://www.telethon.fr

http://www.cea.fr

http://www.inserm.fr

http://www.imed.jussieu.fr


A.3 Documentation sur le matériel et les logiciels

Cette section donne principalement des liens vers les constructeurs/développeurs.

A.3.1 Pixies

Ce logiciel de traitement d’images fut développé par la société Apteryx, en partie en collaborationavec l’Unité 494 de l’Inserm.Il implémente notamment une version de l’algorithme de l’AFSIM.Une version gratuite est téléchargeable.

• Apteryxhttp://www.apteryx.fr

• Pixieshttp://www.apteryx.fr/pixies

A.3.2 SGI, IRIX

Silicon Graphics, aussi connu sous l’acronyme de SGI, est un constructeur de stations graphiques,utilisées dans un cadre professionnel :

• création graphique

• serveurs de calcul

• imagerie médicale

Les stations d’acquisition et de traitement était des Indy R5000, tournant sous le système d’exploita-tion propriétaire de SGI, IRIX version 5.3.IRIX revendique une affiliation UNIX.

http://www.sgi.com

A.3.3 Bruker

Bruker est une société spécialisée dans la production d’appareils médicaux, et notamment des appa-reils d’imagerie RMN de recherche.

• Brukerhttp://www.bruker.com

http://www.apteryx.fr

http://www.apteryx.fr/pixies

http://www.sgi.com

http://www.bruker.com


A.3.4 Olena

Olena est une bibliothèque générique de traitement d’images, développée par le LRDE (Laboratoirede Recherche et Développement d’Epita).




A.4 Documentation fournie à l’entreprise

Cette section consigne les documentations relatives au déroulement du stage :• l’expertise de la modernisation de la plate-forme du laboratoire RMN, réalisée par Geoffroy

Fouquier <[email protected]>

• le manuel utilisateur de la plate-forme de recalage implémentée durant le stage, remis à Frédé-rique Frouin, de l’Unité 494 de l’Inserm

• le rapport technique concernant la plate-forme de recalage, remis à Frédérique Frouin, de l’Unité494 de l’Inserm

• le rapport de recherche concernant l’étude sur l’influence du recalage, remis à Frédérique Frouin,de l’Unité 494 de l’Inserm, et à Pierre Carlier, responsable du laboratoire RMN AFM/CEA

A l’exception de l’expertise informatique du laboratoire RMN, tous les documents consignés ici sontdes documents rédigés durant le stage, et faisant partie intégrante des réalisations de ce dernier.Le compte-rendu de recherche, notamment, a fait l’objet des corrections méthodologiques et critiquesde Frédérique Frouin.


A.4.1 Expertise de la modernisation de la plate-forme du laboratoire RMN

Ce document rédigé par Geoffroy Fouquier <[email protected]> expose la problé-matique de l’installation du laboratoire RMN AFM/CEA, et les solutions initialement proposées.

fichier séparé : annexes/expertise.pdf


A.4.2 Manuel utilisateur

Ce document rédigé au cours du stage explique l’exploitation détaillée du programme de recalageimplémenté, au travers des fonctionnalités et de tutoriaux.

fichier séparé : annexes/manuel_utilisateur.pdf


A.4.3 Rapport technique

Ce document rédigé au cours du stage explique la conception technique du programme de reca-lage implémenté.Il en explicite les mécanismes internes, les fonctionnalités et mécanismes d’extension, afin d’en per-mettre une réutilisation et une extension aisée.

fichier séparé : annexes/rapport_technique.pdf


A.4.4 Rapport de recherche

Ce document rédigé au cours du stage consigne les résultats de l’étude réalisée sur l’influence durecalage sur le traitement par AFSIM des séquences ASL/RMN de perfusion.Il explicite ainsi les données recueillies, les analyses et conclusions effectuées.Ce document a bénéficié de la relecture, et des corrections méthodologiques et critiques de FrédériqueFrouin.

fichier séparé : annexes/rapport_recherche.pdf

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