Quantification de l'aération pulmonaire chez les patients avec le syndrome de détresse respiratoire aigüe (SDRA), à partir d'images scanner

Contexte : Le SDRA est une pathologie pulmonaire grave, conséquence le plus souvent d’une infection pulmonaire, caractérisée par une perte massive d’aération du parenchyme pulmonaire, à l’origine d’une altération sévère des échanges gazeux. La mortalité de cette pathologie reste très élevée (entre 30 et 50%), et l’incidence de cette maladie augmente fortement lors d’épidémie d’agents infectieux émergents (grippe H1N1, coronavirus…). Le traitement du SDRA repose, outre le traitement de la cause, sur la ventilation artificielle en pression expiratoire positive (PEP). A ce jour, on ne dispose pas d’outil permettant de sélectionner un niveau optimal de PEP. Certains patients vont bénéficier de niveaux de PEP élevés, alors que d'autres n’ont que les effets délétères de la PEP potentiellement responsables d’une surmortalité. Le scanner thoracique permet théoriquement de quantifier l'aération du poumon, et donc de classer les patients comme potentiellement répondeurs ou non à des niveaux de PEP élevés. Malheureusement, ceci nécessite une segmentation manuelle pulmonaire fastidieuse, incompatible avec la prise en charge en urgence des patients. Alors que la littérature sur la segmentation automatique des poumons est abondante notamment en ce qui concerne le cancer, il n'existe aucune méthode validée permettant de segmenter les poumons en 3D chez les patients atteints du SDRA.

Objectifs : Dans un premier temps, mettre au point une méthode fiable de segmentation pulmonaire en temps réel, applicable chez les patients avec SDRA. Par temps réel nous entendons ici un délai compatible avec l’urgence du traitement médical (de l'ordre de l'heure). Cette étape nécessitera une réflexion approfondie sur un protocole d'acquisition optimal, compatible avec l'état du patient, permettant de réaliser la segmentation le plus efficacement et précisément possible, afin de fournir des mesures exploitables pour le choix thérapeutique. Dans un deuxième temps, utiliser les résultats de la segmentation pulmonaire, et de la quantification de l’aération qui en découle, pour sélectionner le niveau de PEP optimal chez les patients dans le cadre d’une étude clinique. Le tout dans le but ultime de réduire la mortalité des patients atteints du SDRA.

Contributions attendues : Optimisation du protocole d’acquisition – faute d’outils logiciels spécifiques permettant d’obtenir l’information quantitative fiable dans les conditions cliniques, l’imagerie scanner quantitative n’est pas utilisée en routine pour la prise en charge du SDRA, ce qui entraîne une absence de recommandations en matière d’acquisition. Modélisation – dans les zones dépourvues de contraste, il est nécessaire d’utiliser toute l’information a priori disponible (anatomique, densitométrique, mécanique respiratoire…), ce qui demande l’élaboration d’un modèle multimodal approprié. Recalage et segmentation – le modèle a priori développé devra être utilisé par un algorithme de segmentation original capable d’exploiter toute l’information disponible en alignant spatialement le modèle avec l’image ou la série d’images et réalisant une pondération adaptative entre le modèle et l’image. Définition d’une méthodologie d’évaluation et d’une référence permettant de choisir l’algorithme le plus performant et d’optimiser ses paramètres. Définition de PEP optimale – critères quantitatifs issus des résultats de la segmentation permettant de choisir les paramètres de ventilation les plus adaptés pou chaque patient.