Diffusion MRI image registration using a deep learning approach for application in spinal cord surgery


 

Contexte scientifique

L’anatomie des faisceaux de substance blanche de la moelle spinale n’a jamais été décrite in-vivo chez l’homme. Les progrès de l’imagerie médicale ont récemment permis, via l’IRM de diffusion, la mise en évidence des faisceaux de la substance blanche cérébrale [1]. Cependant, à ce jour, aucune étude utilisant l’IRM de diffusion n’a pu différencier les différents faisceaux à l’étage de la moelle spinale sur sa totalité. Or ce verrou méthodologique est crucial pour pouvoir construire un atlas des faisceaux de substance blanche dans la moelle spinale, avec des challenges bien précis à résoudre [3].

 

Cohorte

50 sujets sains (sans anomalie du cerveau ou de la moelle spinale) ont bénéficié d’une IRM avec les séquences suivantes :

  • IRM 3D T2 cérébral
  • IRM T2 médullaire (niveau cervical) en coupes sagittales et axiales
  • IRM diffusion cérébrale en coupes coronales
  • IRM diffusion médullaire (niveau cervical) en coupes coronales
  • IRM diffusion médullaire (niveau thoracique) en coupes coronales

 

Mots-clefs : Neuroimagerie, IRM de diffusion, moelle spinale, suivi des faisceaux de substance blanche, tractographie, atlas

 

Objectifs et verrous scientifiques

A l’étage cérébral, les connaissances anatomiques permettent de savoir exactement où se situe les différents faisceaux (groupes de neurones ayant une fonction qui leur est propre : voir Figure 1). Or aucune étude ne permet de définir l’emplacement de ces faisceaux au niveau de la moelle spinale. L’hypothèse de travail est donc de réaliser un processus d’assemblage des séries d’images issues des séquences « DTI cérébrale » et « DTI cervicale » (voir « DTI thoracique ») afin de réaliser une continuité entre les séries, et de créer une « méga » série « crâne + moelle » (voir Figures 2 et 3). 

 

Pour ce faire, plusieurs objectifs seront visés durant ce stage :

  1. Correction des artefacts de mouvement, de courants de Foucault et d’inhomogénéité de champ via des outils standards [4].
  2. Proposer une méthode pour la fusion de différentes séries d’images avec réflexion sur le niveau où réaliser cette fusion (images de diffusion brutes, champs de tenseurs ou d’ODF)
  3. Mettre les séries d’images résultantes dans un espace commun (où tous les patients seraient alignés et aux mêmes échelles)
  4. Tractographie : suivi des fibres de substance blanche du cerveau vers la moelle spinale (avec une initialisation experte dans les différentes zones fonctionnelles à l’étage cérébral).

 

Encadrement scientifique, intégration au sein du laboratoire, collaboration(s)/partenariat(s) extérieur(s)

Le stage se déroulera au sein d’une équipe pluridisciplinaire orientée vers l’imagerie cérébrale incluant des chercheurs en traitement numérique des images (laboratoire CREATIS) et des chercheurs-hospitaliers des Hospices Civils de Lyon.

Laboratoire d’accueil : CREATIS

Encadrants : Carole FRINDEL, Odyssée MERVEILLE

Composition de l’équipe d’encadrement au niveau clinique :

François COTTON, PU-PH, HCL Lyon, radiologue

Corentin DAULEAC, Assistant, Doctorant 2ème année, HCL Lyon, neurochirurgien

 

Profil du candidat recherché

Master imagerie médicale, intelligence artificielle ou mathématiques appliquées.

 

Références

  1. Maier-Hein KH, Neher PF, Houde JC, et al. The challenge of mapping the human connectome based on diffusion tractography. Nat Commun. 2017;8(1):1349. doi:10.1038/s41467-017-01285-x
  2. Dauleac C, Frindel C, Cotton F, Pelissou-Guyotat I. Tractography-based surgical strategy for cavernoma of the conus medullaris: case illustration. J Neurosurg Spine. Published online November 29, 2019:1-2. doi:10.3171/2019.10.SPINE19947
  3. Dauleac C, Frindel C, Mertens P, Jacquesson T, Cotton F. Overcoming challenges of the human spinal cord tractography for routine clinical use: a review. Neuroradiology. Published online May 4, 2020. doi:10.1007/s00234-020-02442-8
  4. Dauleac C, Bannier E, Cotton F, Frindel C. Effect of distortion corrections on the tractography quality in spinal cord diffusion-weighted imaging. Magn Reson Med. 2021;85(6):3241-3255. doi:10.1002/mrm.28665