ABARIT DE MOULAGE

ABARIT DE MOULAGE

Avantages et inconvénients

Les examens CT ont l’avantage d’être rapides et de permettre une analyse 3D (Kalender, 2006). Par opposition à la DXA, la mesure de densité osseuse obtenue est volumique et non surfacique (Dreux et Menkes, 2006; Engelke et al., 2008). Cette méthode permet également une distinction entre l’os cortical et l’os trabéculaire contrairement aux ultrasons et à la DXA, ce qui lui confère une plus grande sensibilité à détecter la perte osseuse (Engelke et al., 2008; Prouteau et Courteix, 2003; Roux, 2003). Des études ont également démontré que la QCT est plus sensible que la DXA pour la détection de l’ostéoporose (Dreux et Menkes, 2006). En revanche, les examens CT possèdent deux principaux inconvénients en comparaison à la DXA : ils sont plus coûteux et la dose de radiation, bien qu’encore tolérable, est plus élevée (Dreux et Menkes, 2006; Engelke et al., 2008). La dose de radiation d’un examen CT au niveau du rachis lombaire est en effet de l’ordre de 2 mSv, ce qui est environ 125 fois plus élevé qu’un examen DXA similaire (Prouteau et Courteix, 2003).

Tomodensitométrie quantitative périphérique (pQCT)

La tomodensitométrie quantitative périphérique (pQCT pour Peripheral quantitative computed tomography) est une méthode d’évaluation de la densité osseuse à l’aide d’un petit appareil CT dédié aux analyses densitométriques des membres inférieurs et supérieurs. Les appareils conçus pour la pQCT offrent une meilleure résolution que les appareils CT conventionnels en plus d’être moins coûteux et moins irradiants puisque le VOI est plus petit (Bacchetta et al., 2009). En revanche, ces appareils sont peu disponibles en clinique et l’ouverture de leur statif est trop petite pour imager des zones comme le rachis (Bacchetta et al., 2009; Engelke et al., 2008).

Méthodes d’évaluation de la microarchitecture osseuse

Tel que mentionné précédemment, plusieurs études ont démontré que la prédiction de la qualité osseuse est améliorée par la combinaison des informations sur la densité et sur la microarchitecture (Donnelly, 2010; McDonnell, McHugh et O’Mahoney, 2007; Teo et al., 2006). Puisque les trabécules osseuses ont une épaisseur moyenne de l’ordre de 100 à 150 μm et que leur architecture est très variable, l’analyse de la microarchitecture nécessite des résolutions très élevées (Chappard, 2012).

Approches in vivo

Bidimensionnelles (2D)

In vivo, des analyses de textures peuvent être effectuées pour obtenir un reflet de la microarchitecture à partir de radiographies conventionnelles ou d’images DXA (Chappard, 2012; Souplet et Lespessailles, 2011). Les paramètres morphométriques obtenus sont alors qualifiés d’apparents puisque la résolution des images ne permet pas d’apprécier directement la microarchitecture osseuse.
La radiographie conventionnelle permet des résolutions de l’ordre de 200 μm, mais seulement pour les sites périphériques comme le calcanéum et le radius puisque l’analyse au niveau du rachis implique une trop grande épaisseur de tissus mous à traverser (Chappard, 2012). Les analyses de textures sont effectuées par analyse fractale ou par d’autres approches statistiques, mais de nombreux paramètres existent, ce qui rend l’analyse et l’interprétation des résultats difficiles (Chappard, 2012).
Pour la DXA, un indice appelé TBS pour trabecular bone score a été développé pour l’analyse de textures au niveau du rachis (Chappard, 2012; Souplet et Lespessailles, 2011).
Le TBS est une mesure du taux moyen de variation des niveaux d’intensité d’une image par unité de distance (Chappard, 2012).

Tridimensionnelles (3D)

Trois méthodes permettent actuellement l’évaluation in vivo bidimensionnelle (2D) ou tridimensionnelle (3D) de la microarchitecture osseuse : la tomodensitométrie (CT), la pQCT à haute résolution (HR-pQCT pour High-resolution pQCT) et l’imagerie par résonance magnétique (IRM). Les paramètres morphométriques obtenus sont apparents puisque des analyses de textures doivent être effectuées.
Certains appareils CT permettent d’obtenir des résolutions de voxels allant jusqu’à 150x150x300 μm (Chappard, 2012). Ces résolutions sont limitées par la dose de radiation qui doit demeurer acceptable. En revanche, la HR-pQCT permet d’obtenir des voxels isotropes de résolutions allant jusqu’à 82 μm (Bacchetta et al., 2009; Wegrzyn, 2010). Ces appareils sont toutefois rares et, tout comme pour la pQCT, il est impossible d’imager des zones comme le rachis (Bacchetta et al., 2009).
Finalement, l’IRM fonctionne grâce à un champ magnétique puissant faisant passer une onde électromagnétique à travers le corps humain. Cette onde provoque un changement d’état des protons présents dans les atomes d’hydrogène qu’il est possible de capter avec des détecteurs.
Les images obtenues donnent un très bon contraste des tissus mous (Krug et al., 2010) et ne sont généralement pas utilisées pour l’imagerie des tissus osseux comme le rachis.
Cependant, des techniques de post-traitement numérique permettent désormais d’extraire des paramètres morphométriques (Krug et al., 2010). Les appareils IRM sont non irradiants et constituent une belle alternative pour l’avenir. De nombreuses limitations existent toutefois pour le moment. L’IRM osseuse permet des résolutions allant jusqu’à 156x156x300 μm (Chappard, 2012). Le rapport signal/bruit limite l’analyse aux sites périphériques puisque, pour les zones plus profondes, les radiofréquences sont atténuées par les tissus environnants comme le gras et les muscles (Krug et al., 2010). De plus, les examens IRM sont longs et coûteux, les artéfacts dus au mouvement sont fréquents et ils nécessitent un champ magnétique plus puissant (Bacchetta et al., 2009; Chappard, 2012).

Approches in vitro

Bidimensionnelles (2D)

L’approche clinique de référence pour l’évaluation de la microarchitecture est l’histomorphométrie (Chapurlat, 2011). Cette méthode in vitro requiert une biopsie, c’est-àdire le prélèvement d’un échantillon osseux se faisant généralement sous anesthésie locale.
Les échantillons d’os trabéculaire sont ensuite découpés en fines tranches à l’aide d’un microtome et des méthodes de coloration particulières sont utilisés dépendamment de ce qui est étudié (Last, 2003). Des paramètres morphométriques standards ont été définis par Parfitt et al. (1987) et sont mesurés directement en 2D sur les coupes histologiques à l’aide d’un microscope muni d’un oculaire avec une grille spéciale (Dalle Carbonare et al., 2005). C’est en conséquence une méthode invasive, douloureuse et lente qui est désormais quasi abandonnée en clinique (Chapurlat, 2011).

Tridimensionnelles (3D)

Trois techniques in vitro existent et permettent une mesure directe en 2D ou en 3D des paramètres morphométriques standards : la micro-CT par rayonnement synchrotron, la micro-CT conventionnelle et la micro-IRM. La micro-CT par rayonnement synchrotron permet des résolutions de l’ordre du micron et constitue la méthode de référence pour les analyses 3D de la microarchitecture (Chappard, 2012). Ces appareils permettent d’améliorer le rapport signal/bruit et de réduire le temps d’acquisition par rapport aux appareils micro-CT conventionnels, mais nécessitent de lourdes infrastructures et sont très rares (Maurel, 2011).
Les appareils micro-CT conventionnels fonctionnent sous le même principe que les appareils CT et permet d’obtenir des résolutions allant jusqu’à 6 μm (Chappard, 2012). Le rayonnement X est moins performant que celui du synchrotron, mais les appareils sont plus accessibles.
Cette méthode tend donc à être la plus utilisée pour l’analyse de la microarchitecture (Chappard, 2012).
Finalement, les appareils micro-IRM permettent d’obtenir des résolutions de voxels allant jusqu’à 23x23x39 μm en utilisant un fort champ magnétique, mais, tout comme pour les appareils IRM, de nombreuses limitations existent pour l’analyse des tissus osseux (Chappard, 2012; Chapurlat, 2011; Krug et al., 2010). Cette méthode constitue une belle alternative pour l’avenir puisqu’elle est non irradiante, mais elle demeure au stade de la recherche pour le moment (Chappard, 2012).

Paramètres morphométriques standards

La nomenclature, les unités et les symboles des paramètres morphométriques ont été standardisés par des membres de l’American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR) en 1987 (Parfitt et al., 1987). Ces paramètres peuvent être divisés en trois catégories soit morphologiques, topologiques et anisotropiques (Lespessailles, 2009; Wehrli, 2007). Les paramètres classiques d’analyse de la microarchitecture de l’os trabéculaire sont indiqués au Tableau 1.2 et les plus communs sont soulignés (Bouxsein et al., 2010; Cowin, 2001; Teo et al., 2006; Zhang, 2010). Ces paramètres sont déterminés en 2D à l’aide d’un microscope pour l’histomorphométrie et en 2D ou en 3D sur des images préalablement segmentées sinon. La segmentation permet d’identifier l’os trabéculaire à l’intérieur d’une région d’intérêt (ROI) en 2D ou d’un VOI en 3D.

Paramètres morphologiques

Les principaux paramètres morphologiques caractérisent la fraction volumique osseuse (BV/TV) qui est une mesure de la quantité d’os, l’épaisseur des trabécules (Tb.Th), l’espace entre les trabécules ou intertrabéculaire (Tb.Sp) et le nombre de trabécules (Tb.N). Les paramètres BV/TV, de surface osseuse spécifique (BS/BV) et de densité de surface osseuse (BS/TV) sont des ratios calculés à partir des paramètres élémentaires de surface osseuse (BS), de volume osseux (BV) et de volume total (TV).
Pour les analyses 2D, les paramètres élémentaires BS et BV sont extrapolés, respectivement, par la multiplication du périmètre osseux (B.Pm pour Bone perimeter) et de l’aire osseuse (B.Ar pour Bone area) par l’épaisseur de coupe. Les mesures de B.Pm et B.Ar s’effectuent directement à l’aide de techniques d’extraction de caractéristiques (Pratt, 2001). Pour les analyses 3D, les paramètres élémentaires sont mesurés directement à l’aide de l’algorithme des marching cubes (Lorensen et Cline, 1987).
Pour les analyses 2D, les paramètres Tb.Th et Tb.Sp et Tb.N sont déterminés à l’aide d’un calcul indirect dont les équations varient si l’on considère la forme des trabécules comme étant de type plaques (voir équations (1.9) à (1.11)) ou de type poutres (voir équations (1.13) à (1.14)) (Parfitt et al., 1987). À noter que, pour un modèle de poutres, le symbole Tb.Th est remplacé par Tb.Dm pour Trabecular diameter qui fait référence au diamètre des trabécules.

Paramètres topologiques

Les principaux paramètres topologiques sont le Structure model index (SMI) et la densité de connectivité des trabécules (Conn.D). L’analyse de ces paramètres s’effectue en 3D seulement. Le SMI est un indice déterminé par la méthode de Hildebrand et Rüegsegger (1997b) où une valeur de 0 indique que le réseau de trabécules du VOI a une structure idéale en forme de plaques, alors qu’une valeur de 3 indique une structure idéale en forme de poutres. La Conn.D est une mesure de la connectivité des trabécules divisée par le volume total (Bouxsein et al., 2010). C’est une mesure indépendante de la taille du VOI qui permet de caractériser la redondance des connectivités entre les trabécules. Elles est dérivée du nombre d’Euler qui est un paramètre clé de la connectivité et du nombre d’objets représentant de l’os et de la moelle dans le VOI (Odgaard, 1997).

Paramètres anisotropiques

Plusieurs techniques ont été développées pour caractériser l’anisotropie structurelle en 3D ou autrement dit l’orientation privilégiée des trabécules (Bouxsein et al., 2010). La majorité de ces techniques se basent sur la méthode du Mean intercept length (MIL). Une valeur unique couramment utilisée pour caractériser l’anisotropie est le degré d’anisotropie (DA) qui est dérivé de la méthode du MIL et d’une analyse des valeurs et des vecteurs propres (eigenvalues et eigenvectors).
Le principe du MIL a initialement été élaboré par Whitehouse (1974) et consiste à compter le nombre de transitions entre la moelle et l’os d’une série de segments de droites traversant le VOI et de diviser le tout par la longueur de ces segments. L’analyse des valeurs et des vecteurs propres consiste à insérer statistiquement un ellipsoïde d’anisotropie autour de la distribution 3D des valeurs MIL. Cet ellipsoïde est décrit par un système de trois vecteurs orthogonaux (les eigenvectors) dont la longueur est décrite par les valeurs propres (les eigenvalues) et un reflet des valeurs MIL (SkyScan, 2009). Le DA se calcule ensuite à l’aide de l’équation (1.16) où une valeur de 1 indique une distribution complètement isotropique des trabécules et une valeur qui tend vers l’infini indique une distribution complètement anisotropique. Le DA peut aussi être normalisé sur une échelle de 0 à 1 à l’aide de l’équation (1.17) où 0 indique une distribution complètement isotropique et 1 indique une distribution complètement anisotropique.

PROBLÉMATIQUE ET OBJECTIFS

Problématique

La microarchitecture de l’os trabéculaire vertébral est très variable dû notamment à son taux de remodelage élevé, à ses nombreuses hétérogénéités au sein du corps vertébral et entre les niveaux vertébraux ainsi qu’aux variations selon l’âge et le sexe. Ceci influence grandement la qualité osseuse. La microarchitecture joue un rôle clé dans l’évaluation du risque de fracture et dans la compréhension des mécanismes de fracture osseuse (Dalle Carbonare et al., 2005; Fields et al., 2009). De plus, une connaissance approfondie de la microarchitecture améliorerait le diagnostic et le traitement de l’ostéoporose en aidant à la compréhension de l’action des produits pharmaceutiques et des autres traitements utilisés pour la prévention des fractures ostéoporotiques (Brandi, 2009; Hulme, Boyd et Ferguson, 2007).
Le principal outil clinique pour le diagnostic de l’ostéoporose et la prédiction du risque de fracture est la densité minérale osseuse (DMO). La méthode de référence pour la mesure de la DMO est l’absorptiométrie biphotonique (DXA) (Braillon, 2003; Prouteau et Courteix, 2003; Roux, 2003). Des techniques plus évoluées comme la tomodensitométrie quantitative (QCT) existent et permettent notamment une analyse 3D ainsi qu’une distinction entre l’os cortical et l’os trabéculaire. Cependant, la résolution des images obtenues par les méthodes in vivo 2D et 3D d’évaluation de la densité osseuse est trop faible et ne permet d’obtenir qu’un reflet partiel de la microarchitecture par des analyses de textures. En conséquence, aucun outil ne permet d’évaluer de façon pratique et simultanée la densité et la microarchitecture osseuse in vivo, en particulier au niveau vertébral où l’épaisseur des tissus à traverser est problématique.

Objectifs

L’objectif principal de ce mémoire est de proposer un algorithme multi-échelle de simulation de la microarchitecture de l’os trabéculaire vertébral à partir d’images tomodensitométriques (CT) obtenues d’un appareil clinique pour l’évaluation de la qualité osseuse.
Pour répondre à l’objectif principal, deux objectifs spécifiques ont été définis soit :
O1. De décrire l’algorithme et son implantation. L’algorithme proposé prend pour acquis qu’une image CT est représentative des textures à basses fréquences d’une image micro-CT analogue, c’est-à-dire représentant la même région d’intérêt (ROI), mais ne contient peu ou pas d’information sur les textures à hautes fréquences.
O2. D’évaluer l’algorithme. L’algorithme proposé a été utilisé afin de simuler la microarchitecture de l’os trabéculaire vertébral d’un spécimen bovin, d’un spécimen porcin et de deux sujets humains. Pour chaque type de simulation, un modèle analogue composé d’une image CT et d’une image micro-CT d’os trabéculaire a d’abord été créé. L’information multi-échelle de ce modèle a été utilisée pour simuler cent images de la microarchitecture à partir d’une image CT donnée (l’image CT source). Finalement, la validation de l’algorithme a été effectuée en comparant les cent images simulées à une image micro-CT cible représentant la même ROI que l’image CT source.

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DES CONNAISSANCES
1.1 Généralités sur le rachis humain
1.1.1 Caractéristiques
1.1.2 Structure des vertèbres
1.1.3 Structure des os
1.2 Qualité osseuse
1.2.1 Remodelage osseux
1.2.1.1 Variations selon l’âge et le sexe
1.2.1.2 Différences entre l’os cortical et trabéculaire
1.2.2 Microarchitecture de l’os trabéculaire vertébral
1.2.2.1 Hétérogénéité de la microarchitecture
1.2.2.2 Variations selon l’âge et le sexe
1.3 Fractures vertébrales et pathologies osseuses
1.3.1 Fractures vertébrales
1.3.1.1 Risque de fracture
1.3.1.2 Épidémiologie des fractures
1.3.2 Pathologies osseuses
1.3.2.1 Ostéoporose
1.3.2.2 Cancers métastasiques
1.4 Méthodes d’évaluation de la densité osseuse
1.4.1 Densités physiques .
1.4.1.1 Densité réelle
1.4.1.2 Densité apparente
1.4.1.3 Densité relative
1.4.1.4 Densité de cendres
1.4.2 Ultrasons
1.4.3 Absorptiométrie biphotonique à rayons X (DXA)
1.4.4 Tomodensitométrie quantitative (QCT)
1.4.4.1 Acquisition tomodensitométrique
1.4.4.2 Reconstruction tomodensitométrique
1.4.4.3 Avantages et inconvénients
1.4.4.4 Tomodensitométrie quantitative périphérique (pQCT)
1.5 Méthodes d’évaluation de la microarchitecture osseuse
1.5.1 Approches in vivo
1.5.1.1 Bidimensionnelles (2D)
1.5.1.2 Tridimensionnelles (3D)
1.5.2 Approches in vitro
1.5.2.1 Bidimensionnelles (2D)
1.5.2.2 Tridimensionnelles (3D)
1.5.3 Paramètres morphométriques standards
1.5.3.1 Paramètres morphologiques
1.5.3.2 Paramètres topologiques
1.5.3.3 Paramètres anisotropiques
CHAPITRE 2 PROBLÉMATIQUE ET OBJECTIFS
2.1 Problématique
2.2 Objectifs
CHAPITRE 3 MÉTHODOLOGIE – DESCRIPTION DE L’ALGORITHME
3.1 Création d’une base de connaissance (1)
3.1.1 Identification d’images analogues (1a)
3.1.2 Sélection du niveau optimal de décomposition (1b)
3.1.3 Calcul de statistiques des textures (1c)
3.1.4 Génération d’un noyau statistique (1d)
3.2 Utilisation de l’algorithme (2)
3.2.1 Identification d’une image source (2a)
3.2.2 Simulation de coefficients d’approximation (2b)
3.2.3 Simulation de coefficients de détail (2c)
3.2.4 Reconstruction par transformée en ondelettes inverse (2d)
CHAPITRE 4 MÉTHODOLOGIE – ÉVALUATION DE L’ALGORITHME
4.1 Préparation des spécimens
4.1.1 Spécimen bovin
4.1.2 Spécimen porcin
4.1.3 Spécimen humain
4.1.4 Conservation
4.2 Acquisition des images
4.2.1 Modèle bovin
4.2.1.1 Montage de positionnement
4.2.1.2 Images CT
4.2.1.3 Images micro-CT
4.2.2 Modèles porcin et humain
4.2.2.1 Images CT
4.2.2.2 Images micro-CT
4.3 Recalage
4.3.1 Modèle bovin
4.3.2 Modèles porcin et humain
4.4 Simulation d’images micro-CT
4.4.1 Modèle bovin
4.4.2 Modèles porcin et humain
4.4.2.1 Simulations locales
4.4.2.2 Simulations adjacentes et distantes
4.5 Prétraitement des images micro-CT
4.5.1 Modèle bovin
4.5.2 Modèles porcin et humain
4.6 Quantification des paramètres morphométriques
4.6.1 Modèle bovin
4.6.2 Modèles porcin et humain
4.7 Analyses statistiques
CHAPITRE 5 RÉSULTATS
5.1 Évaluation du recalage
5.1.1 Modèle bovin
5.1.2 Modèles porcin et humain
5.2 Simulations d’images micro-CT .
5.2.1 Modèle bovin
5.2.1.1 Simulations locales
5.2.2 Modèle porcin
5.2.2.1 Simulations locales
5.2.2.2 Simulations adjacentes et distantes
5.2.3 Modèle humain
5.2.3.1 Simulations locales
5.2.3.2 Simulations adjacentes et distantes
5.3 Prétraitement des images micro-CT
5.3.1 Modèle bovin
5.3.2 Modèle porcin
5.3.3 Modèle humain
5.4 Analyses statistiques
5.4.1 Modèle bovin
5.4.2 Modèle porcin
5.4.2.1 Simulations locales
5.4.2.2 Simulations adjacentes
5.4.2.3 Simulations distantes
5.4.3 Modèle humain
5.4.3.1 Simulations locales
5.4.3.2 Simulations adjacentes
5.4.3.3 Simulations distantes
CHAPITRE 6 DISCUSSION
6.1 Rappel des principaux résultats
6.1.1 Modèle bovin
6.1.2 Modèles porcin et humain
6.2 Discussion des résultats
6.2.1 Simulations locales
6.2.2 Simulations adjacentes et distantes
6.2.3 Comparaison entre les spécimens humains
6.3 Sources d’erreurs et limites
6.4 Recommandations et perspectives à venir
CONCLUSION
ANNEXE I SYSTÈME DE RÉFÉRENCE ANATOMIQUE
ANNEXE II DÉCOMPOSITION EN ONDELETTES
ANNEXE III GABARIT DE MOULAGE
ANNEXE IV MONTAGE DE POSITIONNEMENT
LISTE DE RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES

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