ARTÈRE ET EXPLORATION DE PLAQUES VULNÉRABLES

L’athérogénèse et développement d’une plaque d’athérome

Il s’agit d’un déséquilibre des entrées et sorties des molécules de lipoprotéines de faible densité (LDL) au niveau de l’intima de la paroi artérielle. Ceci cause une accumulation des molécules, ce qui déclenche le processus de l’athérosclérose. Celui-ci altère l’endothélium de la paroi vasculaire. Les cellules endothéliales de la région endommagée commencent à disparaître et facilitent la pénétration du LDL circulant dans le sang (Marieb, 2005 et Mitra et al., 2004). L’oxydation des molécules LDL accumulées au niveau de l’intima déclenche une réaction inflammatoire chronique et active le recrutement des monocytes. Ces derniers se transforment en macrophages pour épurer la zone des grandes quantités des LDL oxydées, puis ensuite en cellules spumeuses une fois qu’elles ont capté leur cible. L’agglomération de ces cellules forme des stries lipidiques (athérome). La progression du processus de l’athérosclérose stimule ensuite la migration des cellules musculaires lisses (CML) de la média vers l’intima.

Elles se placent sous l’endothélium de la lésion et commencent à proliférer et produire du collagène et des fibres d’élastines, c’est ce qu’on appelle la matrice extracellulaire. Ces réarrangements donnent naissance à une plaque d’athérome formée d’un coeur lipidique et enveloppée par une chape fibreuse. Plus le processus évolue, plus le taux de la matrice extracellulaire devient important: c’est ce qu’on appelle une plaque fibro-lipidique (Falk, 2006; Léoni, 2001; Toussaint et al., 2003; Virmani et al., 2006). La mort cellulaire ou l’apoptose des CML, des cellules endothéliales et des macrophages, introduit plusieurs autres phénomènes. La mort des cellules endothéliales provoque l’érosion de la plaque. Ensuite, les plaquettes sanguines viennent s’agglomérer et adhérer à la zone d’ulcération, c’est la formation du thrombus (Mitra et al,. 2004). La différenciation des cellules musculaires lisses en cellules osseuses cause l’apparition des calcifications dans la plaque athéromateuse (Corvol, 2007-2008). La figure 1.3 illustre tout le processus expliqué ci-dessus.

L’élastographie vasculaire non-intrusive (NIVE) C’est une technique utile pour l’exploration des vaisseaux sanguins superficiels. Cette fois la technique est non invasive, le diagnostic est réalisé à l’aide d’une sonde ultrasonore extracorporelle posée sur la peau. La NIVE fournit des images transversales et axiales de la zone imagée. Lors de l’analyse transversale, le faisceau ultrasonore est orienté axialement, tandis que le mouvement de la paroi vasculaire est radial. Lors de l’analyse longitudinale, le mouvement de la peau n’est pas toujours dans le même sens que le vaisseau sanguin. Cependant le LSME permet de calculer l’élastogramme indépendamment de l’orientation. La NIVE produit ainsi un élastogramme longitudinal de la déformation axiale du tissu (Cloutier, 2006; Mercure, 2006; Schmitt et al., 2007; Schmitt, 2005). La figure 1.14 a) présente une image longitudinale B-mode de la carotide de sujets normaux et la figure 1.14 b) la déformation axiale cumulative durant le cycle cardiaque pour la région d’intérêt. La figure 1.14 c) présente la déformation axiale durant le cycle cardiaque pour la région d’intérêt (RI-3) identifiée sur la figure 1.14 b). La figure 1.14 d) présente la distribution des déformations.

In vivo, la technique a été testée sur des sujets avec des plaques calcifiées au niveau de la carotide. La figure 1.15 a) présente une zone calcifiée et une autre zone de la plaque d’athérome. Les caractéristiques mécaniques de ces deux zones seront comparées. Sur la figure 1.15 b) on peut déduire que les calcifications se déforment moins que le tissu normal durant le cycle cardiaque. Sur la figure 1.15 c) l’élastogramme montre un ratio de 7% de déformations entre les deux régions. La figure 1.15 d) présente les zones de cisaillement qui permettent d’indiquer les sites à risque de rupture, hémorragie, inflammation et thrombose. Malgré ces résultats très prometteurs, une validation de ces méthodes demeure nécessaire. Le LBUM a donc initié un vaste projet visant à comparer les résultats élastographiques et histologiques obtenus sur un modèle animal.

Principe de l’anamorphose, technique de segmentation

L’anamorphose est une nouvelle technique de segmentation et de détection de contours développée au sein du Laboratoire de recherche en Imagerie et Orthopédie (LIO) par Chav et al., (2009). L’objectif général de la technique consiste à réduire l’espace de traitement d’image dans un sous-espace, à partir d’une forme à priori. Cette technique permet de réduire le nombre de pixels à traiter et d’orienter les contours de la structure d’intérêt dans une seule direction. Le nouvel espace développé est mieux adapté aux différents filtres et classificateurs utilisés en traitement d’image, dont les filtres conventionnels. À l’aide de l’anamorphose, ces derniers génèrent des résultats rapides et similaires à ceux des filtres anisotropiques. En plus, le processus de la segmentation devient plus précis, efficace et rapide. Comme le montre la figure 2.5, l’anamorphose permet la recherche du contour le plus continu et le plus régulier, partant d’une extrémité à l’autre dans le nouvel espace développé. Elle permet d’extraire la structure d’intérêt et d’interpoler l’information là où les contours sont partiellement inexistants.

Le principe de l’anamorphose commence premièrement par transformer l’image initiale en une image développée (IA) selon la relation suivante IA = I(Tm). I est l’image originale et Tm est la matrice de passage. Elle est nommée ainsi, car elle permet le passage au sousespace développé. Tm est générée à partir de l’information tirée de la forme a priori de la zone segmentée et suivant l’équation 2.12. Les Nxi et Nyi sont les composantes du vecteur (Pi) normal à la courbe ( ) de la forme a priori (Voir équation 2.11), elles sont présentées en rouge dans la figure 2.7_b. Le vecteur est un vecteur d’échantillonnage de dimension (2w/dw+1)xpi, où dw est la résolution de l’image redressée et w est la distance que le vecteur d’échantillonnage couvre de chaque côté de la courbe ( ). La figure 2.7_b présente en jaune la zone identifiée par le vecteur d’échantillonnage. Les coordonnées de la courbe du contour de la forme a priori ( ) sont présentées par l’équation 2.10.

Travaux antérieurs similaires dans la littérature Avant de réaliser ce projet, il est essentiel de connaitre les méthodes proposées pour la caractérisation histomophométrique des artères et leur corrélation avec d’autres données. La section ci-dessous présente quelques études trouvées dans la littérature, dont l’objectif ressemble au notre. L’étude de Taixé et al., (2009) cherche à caractériser en 2D la LEI, la LEE et la lumière. Leur méthodologie de segmentation repose sur le principe des contours actifs : ‘snakes’ et ‘croissance des régions’. Ils commencent par la détection de la LEI en utilisant la technique de croissance de région, avec une initialisation de l’utilisateur et à l’aide des caractéristiques couleurs de l’image. Ces résultats servent comme données d’entrée pour unalgorithme de détection de la LEE et de la Lumière qui se base sur le principe des contours actifs ‘snakes’. Pour évaluer la précision de la technique et la reproduction des résultats Taixé et al., (2009) se sont basés sur la reproductibilité des aires segmentées. Malheureusement leur algorithme ne considère pas le cas où la morphologie de la LEI diffère de celle de la lumière, c’est à dire quand la plaque d’athérome commence à se former. Lors de la validation, ils ont utilisé les aires des formes segmentées ce qui n’est pas suffisant, car la morphologie des zones segmentées peut changer même si l’aire reste constante.

Une autre étude quantitative des coupes histologiques des artères coronaires, par Holmes III et Robb, (2000) s’est basée sur la caractérisation des composantes cellulaires et des paramètres caractéristiques de la paroi artérielle pour l’analyse du tissu de la paroi vasculaire remodelée. L’objectif de cette étude est de segmenter et de reconstruire les coupes histologiques pour faciliter le diagnostic. Les coupes histologiques sont analysées en isolant et en quantifiant l’élastine, le collagène, les noyaux cellulaires et les cellules musculaires lisses présentes dans la paroi vasculaire des coupes examinées. La segmentation 2D se base principalement sur le principe de seuillage pour la détection des paramètres cibles.

La méthodologie suivie dans cette étude dépend beaucoup de l’utilisateur, car le choix du seuil de segmentation de chaque paramètre dans chaque image varie beaucoup avec la variation de la couleur et de la texture de l’image. Cependant, le fait de cibler l’élastine et le collagène dans cette étude est un point fort, car la quantification de ces deux paramètres permet d’évaluer mécaniquement le tissu. Dans le même contexte, on peut prendre comme exemple une autre étude récente, réalisée dans le même objectif que le nôtre : corrélation de l’histologie et de l’élastographie (Russell et al. 2009)). Lors de l’analyse histomorphométrique de cette étude, les chercheurs ont calculé le pourcentage de la teneur de la paroi vasculaire en collagène et en élastine. Les résultats sont utilisés pour estimer la rigidité de la paroi vasculaire. Dans le cadre de l’étude de Holmes III et Robb (2000), une reconstruction 3D de la paroi artérielle a été réalisée. Leur algorithme de reconstruction 3D génère un volume 3D à partir des images en niveau de gris. Cependant, le volume contient beaucoup d’artefacts et de discontinuité au sein du segment reconstruit. Ceci rend l’interprétation de cette reconstruction 3D très compliquée. C’est pourquoi, dans le cadre de notre étude, nous avonschoisi le rendu d’isosurface pour assurer la cohérence visuelle des reconstructions 3D.

Le rapport de stage ou le pfe est un document d’analyse, de synthèse et d’évaluation de votre apprentissage, c’est pour cela rapport gratuit propose le téléchargement des modèles gratuits de projet de fin d’étude, rapport de stage, mémoire, pfe, thèse, pour connaître la méthodologie à avoir et savoir comment construire les parties d’un projet de fin d’étude.

Table des matières

REMERCIEMENTS
RÉSUMÉ
ABSTRACT
CHAPITRE 1 ARTÈRE ET EXPLORATION DE PLAQUES VULNÉRABLES
1.1 Anatomie de la paroi vasculaire
1.2 Athérosclérose
1.2.1 L’athérogénèse et développement d’une plaque d’athérome
1.2.2 Plaque vulnérable
1.3 Techniques d’imagerie pour la caractérisation des plaques vulnérables
1.3.1 Angiographie
1.3.2 Échographie ultrasonore en mode B
1.3.3 Échographie intra vasculaire (IVUS)
1.3.4 Tomodensitométrie (TDM)
1.3.5 Imagerie par Résonance Magnétique (IRM)
1.4 L’élastographie ultrasonore
1.4.1 L’élastographie endovasculaire ultrasonore (EVE)
1.4.2 L’élastographie vasculaire non-intrusive (NIVE)
1.5 Objectifs de ce mémoire de maîtrise
CHAPITRE 2 REVUE DES OUTILS DE TRAITEMENT D’IMAGES
2.1 L’histomorphométrie
2.2 Segmentation d’image numérique
2.3 Image numérique
2.4 Espace couleur
2.4.1 Espace RGB
2.4.2 Espace HSV
2.4.3 Espace L*a*b
2.5 Texture
2.6 La présentation couleur texture
2.7 Égalisation d’histogramme
2.8 Filtrage spatial
2.9 Opération morphologique
2.10 Principe de l’anamorphose, technique de segmentation
2.11 Algorithme du chemin le plus court
2.12 Recalage rigide d’image
2.13 Reconstruction par isosurface
2.14 Travaux antérieurs similaires dans la littérature
CHAPITRE 3 MÉTHODOLOGIE
3.1 Acquisition de la base de données des images histologiques
3.1.1 Base de données
3.1.2 Colorations histologiques
3.1.3 Numérisation des lames histologiques
3.2 Caractérisation transversale : choix d’une méthodologie semi-automatique
3.3 Caractérisation transversale : segmentation de la LEE, LEI et la lumière
3.3.1 Images d’entrées
3.3.2 Initialisation du programme
3.3.3 Détection des contours des zones d’intérêts
3.3.4 Ajustement des segmentations
3.4 Caractérisation transversale : segmentation d’autres zones d’intérêt
3.5 Caractérisation transversale quantitative
3.6 Recalage rigide
3.7 Caractérisation longitudinale : la reconstruction 3D des images recalées
3.8 Création d’interfaces utilisateur
3.9 Protocole de validation des résultats
3.9.1 Validation intra utilisateur
3.9.2 Validation inter utilisateur
3.9.3 Validation qualitative visuelle
CHAPITRE4 RÉSULTATS
4.1 Résultats de la caractérisation transversale
4.1.1 Résultats de la segmentation
4.1.2 Résultats du recalage pour un affichage simultané
4.2 Résultats du recalage et de la caractérisation longitudinale
4.3 Résultats de la caractérisation quantitative
4.4 Résultats de la validation
4.4.1 Validation de l’algorithme de caractérisation transversale
4.4.2 Validation de l’algorithme du recalage
4.5 Interface graphiques
4.5.1 Interface de caractérisation transversale
4.5.2 Interface de recalage
4.5.3 Interface de reconstruction 3D
4.6 Corrélation histologie et élastographie
4.6.1 Corrélation des données avec les données d’élastographie transverse
4.6.2 Corrélation des données avec les données d’élastographie non invasive
CHAPITRE 5 DISCUSSION
5.1 Segmentation et caractérisation histomorphométrique de coupes transverses
5.2 Reconstruction 3D et caractérisation histomorphométrique longitudinale
CONCLUSION
ANNEXE I EXEMPLE : FICHIER EXCEL DE LA CARACTÉRISATION TRANSVERSALE
LISTE DES RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
Tableau4.1 Évaluation qualitatif visuelle de l’algorithme de caractérisation transversale