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FI spécial été 2007 - Images


NeoBrain




Cédric BILAT


Contexte

À l’heure où l’on cartographie les génomes humains, le cerveau, organe de la pensée, n’échappe pas au phénomène. Franz Joseph Gall fut le premier cartographe de nos fonctions cognitives en 1881. Sa théorie est tombée dans les oubliettes à la fin du XIXe siècle. Il était autrefois trop difficile d’aller à la pêche aux images dans les tréfonds de notre cerveau en activité. Depuis, la technologie et la science ont fait bien des progrès, y compris en cartographie cérébrale. On peut récupérer l’anatomie de notre cerveau grâce aux scanners IRM. Ces scanners ont fait leur apparition dans les années 1980. Les données produites sont fort précieuses, notamment pour des détections de cancer, mais insuffisantes pour permettre d’analyser le fonctionnement de notre cerveau, qui n’est pas statique, mais vit et évolue à chaque milliseconde.

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le maillage anatomique 3D est obtenu pas une segmentation des voxels (pixels 3D) d’un IRM

Le domaine de recherche s’intéressant aux fonctionnements du cerveau s’appelle l’imagerie fonctionnelle cérébrale. Cette imagerie rassemble des techniques permettant d’obtenir une image du cerveau en activité, et pas seulement de décrire une anatomie figée comme le fait l’IRM. Cette science a produit ses premiers résultats dans les années 1950 déjà, grâce à la tomographie par émission de positrons TEP. Cette modalité d’imagerie fonctionnelle repose sur l’administration d’un traceur légèrement radioactif. Bien que jugé non dangereux, cet aspect invasif laisse quelque peu perplexe. En particulier les doses de radioactivité injectées soulèvent des problèmes de répétitivité des séances de scanning. La précision temporelle de la TEP est par ailleurs médiocre. Deux minutes sont nécessaires entre chaque mesure. Sa précision spatiale n’est pas bien meilleure. Elle est de l’ordre de 1000 mm3. Pour les années 50 il s’agissait néanmoins d’un résultat extraordinaire !
De nos jours, l’imagerie fonctionnelle tente d’exploiter au mieux, individuellement ou en les combinant, les scanners fonctionnels suivants se disputant le marché : l’IRMF et le MEG (MagnétoEncéphaloGraphie). Ils sont tous les deux non invasifs et ne présentent aucun risque pour le patient. L’IRMF a une résolution temporelle comprise entre 1.5 et 6 secondes, et une résolution spatiale de 15 mm3. Nous allons nous intéresser dans ce papier plus particulièrement au MEG dont les propriétés sont bien meilleures.

Le scanner fonctionnel MEG

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scanner MEG mesurant l’activité neuronale

Le MEG représente un fleuron de la technologie moderne. Sa résolution temporelle est de l’ordre de la milliseconde, ce qui est exceptionnel et en parfaite harmonie avec l’unité de réaction de nos neurones.
Le principal domaine d’application du MEG est le diagnostic pré-opératoire en épilepsie. En effet, les capacités de localisation du MEG ainsi que sa commodité d’utilisation en font un outil de choix pour confirmer et localiser le (ou les) foyer(s) épileptogène(s) déclencheurs de la crise avant résection chirurgicale. Rappelons que la principale méthode employée en 2006 reste l’implantation intracrânienne d’électrodes, ce qui nécessite pour ce seul diagnostic une opération chirurgicale délicate et fort invasive.

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implantation d’électrodes invasives, 2006

Le MEG est évidemment très onéreux et encore peu répandu aujourd’hui. On en recense par exemple trois en France et encore aucun sur le territoire Suisse. Ce scanner n’a pas encore atteint le rang d’outil de routine clinique, mais son usage se répand. Mis à part son prix prohibitif, il souffre d’un problème majeur. Il ne fabrique pas de cartes neuronales exploitables, mais se contente de mesurer périodiquement des champs magnétiques de faible intensité. L’output est une matrice où les lignes représentent les capteurs et où les colonnes représentent l’intensité temporelle. Cette matrice est déjà extrêmement précieuse, ceci d’autant plus que le pas temporel est la milliseconde. Il serait toutefois bien plus agréable de disposer d’une même matrice où les lignes représenteraient cette fois-ci les sommets du maillage obtenu par segmentation des voxels d’une IRM. C’est à ce niveau qu’intervient le projet NeoBrain, dont le but est de déterminer cette matrice !

Le projet NeoBrain

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champ magnétique émis par les neurones (intérieur) et mesuré par les capteurs MEG (extérieur)

La construction de la matrice sommet x intensité à partir de la matrice capteur x intensité est connue sous le nom du problème inverse, que l’on rencontre en imagerie fonctionnelle cérébrale, mais aussi par exemple en physique des plasmas. Ce problème est très complexe. Les champs magnétiques sont déformés par les tissus cellulaires traversés entre les foyers d’émission neuronaux (apparentés aux sommets du maillage) et leur point de mesures externes (les capteurs). L’information mesurée par les capteurs est de surcroît fortement bruitée, par la faible intensité du champ (proche du champ magnétique terrestre), par l’électronique des capteurs, et par les micro-mouvements du patient.
Les données fonctionnelles d’activités neuronales sont ainsi très bruitées, mais possèdent la qualité non négligeable d’être obtenues de manière non invasive ! La grande difficulté du problème inverse est donc d’effectuer un recalage des données fonctionnelles sur les données anatomiques, tout en tenant compte de la déformation du champ magnétique et du bruit greffé au signal mesuré.

Carte Neuronale

Un des principaux objectifs du projet NeoBrain est le développement d’un modèle mathématique permettant la fabrication des cartes neuronales du cortex, avec pour input des données anatomiques provenant d’un IRM et des données fonctionnelles issues d’un scanner MEG dont la fenêtre de temps est de l’ordre de la milliseconde. NeoBrain se propose donc de résoudre le problème inverse, ie de relocaliser les foyers sources d’où sont issus les champs magnétiques. Il s’agit de répondre aux interrogations suivantes : si un capteur se trouve en (x, y, z) et qu’il mesure une intensité k, quel groupe de neurones en est la cause ? Quelle valeur d’intensité associer à ces neurones ? Toutes les mêmes ? Est-il judicieux de tenir compte des capteurs voisins ? Est-il nécessaire de tenir compte de l’intensité antérieure ou postérieure ? Si oui, quelle dimension associer à cette notion de voisinage spatial et de voisinage temporel ? ...

Résultats

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MEG+IRM+NeoBrain = Carte neuronale HSB L2

Le modèle stochastique développé a été imputé de contraintes relaxables décrivant des corrélations spatiales et temporelles sur l’espace des activités neuronales. Autrement dit, deux capteurs proches, dans l’espace ou le temps, devraient selon notre bon sens posséder des valeurs proches, ou tout du moins corrélées.
Le modèle stochastique sur champs de Markov développé dans NeoBrain produit à un temps t fixé, une carte neuronale comme celle de la figure ci-dessous.
Un grand challenge a été relevé. Notre cerveau nous délivre ses secrets, enfin, presque : Il reste au spécialiste de neurosciences cognitives un long travail périlleux d’interprétation. Ce chemin-là est encore long et sinueux.

Analyse des Résultats

Le talon d’Achille des cartes dynamiques produites par NeoBrain est de fonctionner dans un spectre restreint en neuroscience, ou les variations neuronales temporelles ne sont pas brusques. Des simulations ont montré une légère tendance du modèle à gommer les brefs pics intenses d’activités neuronales présentes lors des crises d’épilepsie par exemple. Ces crises sont donc pour l’instant en dehors du domaine de validité de NeoBrain. Pour les autres pathologies où les variations temporelles sont plus lisses et moins brusques, le modèle mis en place actuellement est fonctionnel. Malheureusement, les traitements numériques nécessaires à la construction de la carte temporelle effectuée sur une seule machine nécessitent de longues heures de calculs pour des cortex à 6000 sommets et 2000 mesures d’intensité pour capteur MEG. La complexité de l’algorithme est estimée élevée. La tendance à utiliser des scanneurs offrant une finesse spatiale supérieure tend à se généraliser aujourd’hui. Dès lors, le besoin en calcul sera encore plus important demain. Il s’agit d’un vrai problème de haute performance, nécessitant une parallélisation du modèle, pour une exploitation en un temps raisonnable.

Visualisations des cartes neuronales

Le projet NeoBrain ne se contente pas de calculer des cartes neuronales. Il offre aussi une plateforme de visualisation et d’exploitation ergonomique des cartes neuronales. Il permet de naviguer dans l’espace et le temps avec un taux de rafraîchissement de l’ordre de 60 FPS. Des périphériques issus du monde aéronautique ont été interfacés pour piloter finement les scènes infographiques et le player de neurones. Le retour de force permet d’informer le clinicien d’une pathologie particulière. Différentes cartes et cortex peuvent être synchronisés pour des analyses comparatives d’évolution d’une pathologie. Son module de vision stéréo permet une immersion totale.
L’interface permet de monter autant de scènes que l’on souhaite, ajouter ou retirer des cartes neuronales, d’effectuer des rendus temps réel sur des PC distants chez un ou plusieurs collègues pour obtenir des contre-expertises. De nombreuses autres fonctionnalités sont disponibles, comme le mapping bipolaire, par exemple. Arrêtons-nous sur l’une d’elles : les algorithmes de lissage anatomique.

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NeoBrain : BrainDisplayer

Déformation élastique du cortex

Une grande partie de l’activité neuronale est enfouie au fond des sillons corticaux (60 % environ). L’activité cérébrale y siégeant n’est donc pas ou peu visible au moyen d’une simple vue 3D du cortex. Plusieurs algorithmes ont été développés pour transformer de manière élastique le cortex afin d’étirer et d’aplatir les sillons corticaux.

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lissage faible
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lissage total, le cortex est une sphère sans pli

Ces algorithmes de lissage ne sont pour l’instant applicables que pour les maillages où chaque hémisphère est homéomorphe à une sphère. Ces algorithmes ne conservent ni les angles, ni les aires, mais ont l’avantage de rendre visible toute la surface du cortex, donc l’intégralité de la carte neuronale.
Malheureusement, les algorithmes de segmentations fabriquant le maillage à partir des voxels (pixels 3D) d’un scanner IRM ont tendance à produire des surfaces homéomorphes à la famille des tores. Les micros tunnels ci-dessous en sont la cause.
Le prochain challenge est donc de supprimer ces tunnels de l’anatomie, afin de pouvoir utiliser les algorithmes de lissage et ainsi disposer d’un outil permettant de visualiser la totalité de la carte neuronale.

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tunnel issu de la segmentation imparfaite des voxels d’un IRM

Pertinence des résultats pour l’économie

En Suisse, plus de 70’000 patients souffrent de crises d’épilepsie, dont 20% résistent au traitement pharmaceutique (Seeck, Villemure, Praxis 2002). Les accidents vasculaires cérébraux (AVC) sont la 2ème cause de mortalité en Occident.
Vendredi 2 septembre 2005, Jacques Chirac était victime d’un AVC. Chaque année en France, 130 000 personnes sont victimes d’un tel accident et près de 50 000 en meurent. Il s’agit d’un véritable fléau. Communément appelés attaques cérébrales, les AVC représentent la troisième cause de mortalité derrière les maladies cardiovasculaires et le cancer. Mais c’est la première cause d’invalidité lourde et la deuxième cause de démence dans le monde occidental. Le nombre d’AVC est en pleine croissance et représente dès aujourd’hui un grave problème de santé publique.
« Les atteintes du corps, la honte des chutes, la confiscation du temps, la limitation des plaisirs, le voile sur l’intelligence, les entraves à la liberté, le rejet des autres, les difficultés scolaires, la peine des parents participent à la souffrance des épileptiques. » (Prof. René Souleyrol)

Réseau de compétences

Ce projet s’inscrit dans l’axe de recherche environnement intelligent du centre de compétences RCSO-TIC de la HES-SO, qui en a assuré le financement. Les travaux ont été dirigés par la HE-ARC. Les résultats obtenus sont néanmoins le fruit d’une union de savoir-faire très divers, couvrant un large domaine interdisciplinaire de compétences, réunissant statisticiens, physiciens, mathématiciens, neurologues ou encore informaticiens. En particulier, citons le professeur Sylvain Sardy de l’université de Genève, qui est à l’origine du modèle stochastique pour la résolution du problème inverse et Sylvain Baillet, un chargé de recherche du CNRS qui a modélisé la propagation et déformation des champs magnétiques à travers les tissus cellulaires cérébraux.

Neuroweb.ch

L’amélioration de la qualité des cartes neuronales et la diminution du temps de calcul sont en phase de développement au travers du projet Neuroweb.ch, qui constitue une suite au module de calcul de carte neuronale.
Les brusques et intenses variations temporelles des activités neuronales présentes par exemple lors de crise d’épilepsie, sont trop amorties, voire complètement gommées dans les cartes neuronales de NeoBrain. Ce point faible peut être amélioré en dotant l’espace topologique des données neuronales non pas de la métrique euclidienne, mais de la topologie L1. Des simulations sur des signaux 1D et 2D ont montré que les pics épileptiques sont conservés. Nous espérons que cette intéressante propriété soit préservée dans le cadre du problème inverse et la reconstruction de la carte complète.
Une architecture peer to peer (P2P) basée sur la plate-forme xtremweb.ch est mise en place pour permettre une distribution efficace des calculs. L’objectif est de tendre vers un calcul temps réel des cartes neuronales. Les cartes L1 sont très gourmandes en calcul et requièrent une importante infrastructure pour être calculées en un temps raisonnable.

Perspective d’avenir

L’imagerie fonctionnelle cérébrale a un bel avenir devant elle.
On pense immédiatement aux pathologies neurodégénératives. La recherche liée aux maladies d’Alzheimer et de Parkinson se voit dotée ici d’un formidable outil d’analyse. L’étude des conséquences d’un traumatisme crânien ou d’une ischémie cérébrale transitoire et l’assistance aux neurochirurgiens dans la stratégie opératoire vont faire un bond en avant.
Chaque avancée importante dans la science fait apparaître inévitablement des problèmes éthiques. Le côté non invasif de ces techniques d’imagerie permet leur exploitation dans des domaines non médicaux. Comment ne pas penser à une modernisation des détecteurs de mensonges dont le premier date de 1935 ? Dispose t’on aujourd’hui grâce à l’imagerie fonctionnelle d’un outil fiable ? Aucune accréditation légale n’a été décernée à ce jour à l’imagerie cérébrale dans un domaine d’exploitation judiciaire et ne le sera peut-être jamais. Si légalement l’imagerie fonctionnelle n’a pas un avenir assuré, il n’en est pas de même d’une utilisation dérivée dans un spectre d’utilisation privée. Ce détecteur de mensonge neuronal pourrait être exploité pour démasquer la falsification d’informations importantes par exemple lors d’entretiens d’embauches, ou lors de calcul de prime de risque chez un nouvel assuré.
Le marketing pourra lui aussi bénéficier de la non invasivité de ces techniques. L’impact des publicités chez le consommateur pourra être mesuré. Le NeuroMarketing permettra ainsi d’optimiser la rentabilité des campagnes publicitaires.
On croirait presque à une bande-annonce de la prochaine grosse production hollywoodienne, alors qu’en ce moment même certains paraplégiques peuvent déjà par la pensée piloter des prothèses mécaniques ou contrôler un curseur d’ordinateur. L’imagerie fonctionnelle cérébrale leur permet ainsi de retrouver une certaine mobilité et autonomie. D’énormes progrès doivent encore être réalisés, certes, et aucun faux espoir ne doit être donné ici, mais la technologie est en marche !

« In future, you can do anything by just thinking about it, whitout laying a hand on them. » R. Maya et S.G. Aparna (CMRIT)



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