Segmentation automatique de la matière grise et de la matière blanche par un algorithme génétique : une étude de validation

Résumé Objectif: l'observation des variations de volume de la matière grise (MG), de la matière blanche (MB), et du liquide céphalo-rachidien (LCR) est particulièrement utile dans l'étude de nombreux processus physiopathologiques, la mesure quantitative 'in vivo' de ces volumes présente un intérêt considérable tant en recherche qu'en pratique clinique. Cette étude présente et valide une méthode de segmentation automatique du cerveau avec mesure des volumes de MG et MB sur des images de résonance magnétique. Matériel et Méthode: nous utilisons un algorithme génétique automatique pour segmenter le cerveau en MG, MB et LCR à partir d'images tri-dimensionnelles de résonance magnétique en pondération Ti. Une étude morphométrique a été conduite sur 136 sujets hommes et femmes de 15 à 74 ans. L'algorithme a ensuite été validé par 5 approches différentes: I. Comparaison de mesures de volume sur un cerveau de cadavre par méthode automatique et par mesure de déplacement d'eau selon la méthode d'Archimède. 2. Comparaison de mesures surfaces sur des images bidimensionnelles segmentées soit par un traçage manuel soit par la méthode automatique. 3. Evaluation de la fiabilité de la segmentation par acquisitions et segmentations itératives du même cerveau. 4. Les volumes de MG, MB et LCR ont été utilisés pour une étude du vieillissement normal de la population. 5. Comparaison avec les données existantes de la littérature. Résultats: nous avons pu observer une variation de la mesure de 4.17% supplémentaire entre le volume d'un cerveau de cadavre mesuré par la méthode d'Archimède, en majeure partie due à la persistance de tissus après dissection_ La comparaison des méthodes de comptage manuel de surface avec la méthode automatique n'a pas montré de variation significative. L'épreuve du repositionnement du même sujet à diverses reprises montre une très bonne fiabilité avec une déviation standard de 0.46% pour la MG, 1.02% pour la MB et 3.59% pour le LCR, soit 0.19% pour le volume intracrânien total (VICT). L'étude morphométrique corrobore les résultats des études anatomiques et radiologiques existantes. Conclusion: la segmentation du cerveau par un algorithme génétique permet une mesure 100% automatique, fiable et rapide des volumes cérébraux in vivo chez l'individu normal.

Prédiction de la réponse aux SSRI chez les patients avec épisode majeur de dépression par l'étude du métabolisme cérébral par PET/CT au F-18-FDG

Contexte : Les patients souffrant d'un épisode dépressif sévère sont fréquemment traités par des inhibiteurs sélectifs de la recapture de la sérotonine (SSRI). Cependant, seulement 30-50% des patients répondront à ce type de traitement. Actuellement, il n'existe pas de marqueur biologique utilisable pour prédire la réponse à un traitement par SSRI. Un délai dans la mise en place d'une thérapie efficace peut avoir comme conséquences néfastes une augmentation du risque de suicide et une association avec un moins bon pronostic à long terme lors d'épisodes ultérieurs. Objectif : Par l'étude du métabolisme cérébral par tomographie par émission de positons (PET) au F-18-fluorodeoxyglucose (FDG), nous étudierons la présence de corrélations éventuelles entre la réponse clinique, qui généralement survient dans les 4 à 6 semaines après l'instauration du traitement antidépresseur, et une modification du métabolisme cérébral mesuré plus précocement, dans le but d'identifier les futurs répondeurs au traitement par SSRI. Méthodes : Cette étude longitudinale comprendra 20 patients unipolaires avec un épisode dépressif sévère au bénéfice d'un traitement par SSRI. Chacun des patients aura deux examens PET cérébraux au F-18-FDG. Le premier PET aura lieu juste avant le début du traitement aux SSRI et le second dans la 3ème semaine après début du traitement. La réponse clinique sera mesurée à 3 mois, et les répondeurs seront identifiés par une diminution significative des scores lors d'évaluation sur échelles de dépression. La recherche d'altérations métaboliques cérébrales sera faite en évaluant: (1) l'examen de base ou (2) l'examen PET précoce, à la recherche d'altérations spécifiques corrélées à une bonne réponse clinique, afin d'obtenir une valeur pronostique quant à la réponse au traitement. L'analyse de l'imagerie cérébrale utilisera la technique SPM (Statistical Parameter Mapping) impliquant un traitement numérique voxel par voxel des images PET. Résultats escomptés : Cette étude caractérisant les variations du métabolisme cérébral dans la phase précoce d'un traitement par SSRI vise à identifier des marqueurs métaboliques potentiels fournissant une valeur prédictive quant à la future efficacité du traitement SSRI introduit. Plus-value escomptée : L'identification d'un tel marqueur métabolique permettrait d'identifier rapidement les futurs répondeurs aux SSRI, et par conséquent d'éviter de proposer aux non-répondeurs la poursuite d'une médication, pendant plusieurs semaines, qui aurait peu de chance d'être efficace. Ainsi, une identification précoce des répondeurs aux SSRI pourrait permettre d'éviter des délais dans la mise en place d'une thérapie efficace et d'obtenir une amélioration du pronostic à plus long terme, avec une influence favorable sur les coûts de la santé.

Nouveau programme de sociologie : esquisse d'une introduction générale à l'étude des sciences du monde surorganique / par Eugène de Roberty,...

Collection : Bibliothèque de philosophie contemporaine

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