MN - Modèles Numériques

Simulation d’angiographies virtuelles à partir de modèles vasculaires 3D et 3D+t – VIVABRAIN

De l'IRM réelle à l'IRM virtuelle : modéliser les flux sanguins dans le cerveau humain.

L'observation des flux sanguins cérébraux en IRM constitue un défi de santé publique, qui requiert l'usage de modalités d'imagerie spécifiques. Dans ce contexte, de nouvelles technologies, à la croisée de la médecine, de la physique, des mathématiques et de l'informatique, doivent être développées, afin d'améliorer la compréhension de ces flux complexes.

Simuler des images médicales pour mieux comprendre et soigner notre réseau vasculaire.

L'imagerie des flux sanguins (imagerie angiographique) est employée pour le diagnostic, le suivi et le traitement de diverses affections vasculaires, notamment au niveau cérébral. De la précision dans l'analyse de ces images dépend l'efficacité de certains traitements et interventions. Il est notamment crucial de pouvoir répondre à trois défis distincts mais intimement liés : (1) le développement d'outils d'analyse « intelligents » des images angiographiques ; (2) la compréhension de la mécanique des flux sanguins ; et (3) la maîtrise des procédés physiques d'acquisition des images angiographiques. Ce projet cherche à répondre simultanément à ces trois défis, par le biais d'une approche pluridisciplinaire, visant à développer une chaîne de traitement des images angiographiques, allant de l'acquisition d'images réelles jusqu'à la simulation d'images virtuelles, en passant par des phases d'extraction informatique de la géométrie des réseaux vasculaires, de simulation numérique des flux sanguins parcourant ces réseaux, et de modélisation physique des mécanismes de visualisation de ces flux en imagerie par résonance magnétique nucléaire. Outre des avancées théoriques et technologiques dans les différentes sciences impliquées dans cette chaîne de traitement (informatique, mathématiques, physique), la compréhension accrue des mécanismes internes régissant le fonctionnement du réseau cardiovasculaire et du cerveau humain vise à permettre, à plus long terme, des avancées significatives en médecine, et de répondre à des problématiques majeures de santé publique.

Les trois grandes questions auxquelles il convient de répondre sont les suivantes : (1) comment extraire la structure tridimensionnelle des vaisseaux cérébraux à partir d'images IRM ? (2) Comment simuler la circulation du sang au sein des vaisseaux ? (3) Comment modéliser la manière dont l'IRM capte ces déplacements pour les retranscrire en information visuelle ? La réponse à la première question repose sur le développement de technologies informatiques de traitement d'images, qui visent à reproduire les mécanismes de perception de la vision humaine, voire à les améliorer dans le cas de l'analyse d'images complexes telles que celles fournies en IRM. Des procédés de segmentation (c'est-à-dire d'extraction des structures visuelles d'intérêt) sont notamment mis en jeu. La réponse à la seconde question nécessite de s'appuyer sur des méthodologies développées en mécanique des fluides, et notamment de considérer des systèmes d'équations spatio-temporelles complexes, qui requièrent l'usage de techniques d'analyse numérique, et la réalisation de calculs massifs par le biais de super-calculateurs. La réponse à la troisième question nécessite de confronter des approches de simulation numérique (visant à « mettre en équation » l'imagerie par résonance magnétique) avec de véritables scanners IRM, afin de déterminer expérimentalement l'impact des différents paramètres physiologiques, physiques et environnementaux qui régissent la construction des images angiographiques.

A l'issue de ce projet, des avancées sont attendues, tant au niveau fondamental que technologique. Les développements théoriques et méthodologiques utiles à la communauté des chercheurs en traitement d'images médicales, se traduiront notamment par la conception d'outils logiciels diffusés librement dans le cadre de la collaboration industrielle mise en place entre la communauté universitaire et le monde de l'industrie informatique, via l'implication de la société Kitware, leader mondial dans ce domaine d'activité. La mise à disposition libre des différentes données simulées au cours du projet (modèles tridimensionnels de réseaux vasculaires, simulations numériques des flux sanguins, images IRM virtuelles) pourra également permettre aux différentes communautés scientifiques de poursuivre les travaux engagés dans le cadre de ce projet, et de favoriser l'approche pluri- et interdisciplinaire développée, dans le but final d'aboutir au développement de technologies qui pourraient
permettre, à terme, de mieux diagnostiquer, suivre et traiter des affections cérébrovasculaires variées (sténoses, anévrismes, malformations artério-veineuses, etc.) et de plus en plus fréquentes dans les pays industrialisés.

La compréhension des flux sanguins au niveau du cerveau constitue un défi qui, une fois surmonté, mettra à jour des problématiques plus complexes encore, telles que l'analyse globale du système cardiovasculaire humain, les rapports d'inter-régulation entre biofluides
(par exemple, sang et liquide céphalo-rachidien), ou encore la modélisation de la microvascularisation des tissus vivants. Ces perspectives de recherche à long terme, qui pourraient déboucher sur le développement de nouvelles stratégies thérapeutiques, nécessiteront, plus encore que maintenant, une conception profondément pluri- et interdisciplinaire de la recherche scientifique et de l'innovation technologique.

Comme dans tout projet de recherche, la production scientifique se traduira avant tout par la création de connaissances théoriques et de savoir-faire méthodologiques, transmis à l'ensemble de la communauté par des publications scientifiques. Au demeurant, ces savoir-faire seront aussi concrétisés par la conception d'outils informatiques, et notamment logiciels. Aucun brevet ne sera déposé sur ces productions technologiques, qui seront proposées dans le cadre du logiciel libre. Dans le même esprit d'ouverture à la communauté scientifique et à la société civile –qui finance ce projet via des fonds publics– les différentes données calculées, modélisées et simulées au cours de ces travaux seront libres d'accès et d'utilisation, via un serveur informatique pérenne.

Au cours de 20 dernières années, les progrès réalisés en imagerie médicale ont mené au développement de modalités dédiées à la visualisation des structures vasculaires. Ces images angiographiques ont démontré leur utilité dans diverses applications cliniques, en particulier dans le domaine cérébrovasculaire. Néanmoins, les données angiographiques cérébrales sont complexes à analyser. Ceci a motivé, depuis le milieu des années 90, la conception de nombreux outils de traitement d'images pour l'analyse des vaisseaux. Malheureusement, contrairement au cas de l'analyse d'images morphologiques cérébrales, pour lesquelles des images virtuelles associées à des vérités-terrain sont disponibles, il n'existe pas de telles données dans le cas des images cérébrovasculaires.

Le but de ce projet est de développer une séquence de traitements pour la génération d'Angiographies par Résonance Magnétique (ARM) virtuelles (i.e., simulées) de cerveaux humains, associées à des vérités-terrain anatomiques (3D) et hémodynamiques (3D+t).

De telles données ne sont actuellement pas disponibles pour les réseaux vasculaires cérébraux. Il en résulte l'absence d'un cadre de travail commun pour le développement, la validation et la comparaison de méthodes, dans les domaines de recherche liés à l'analyse des vaisseaux.

Un tel projet nécessite de considérer un certain nombre de problèmes ouverts :
• La gestion de la variabilité inter-individus, dans le contexte de la génération de modèles anatomiques.
• La simulation numérique du flux sanguin dans le cadre de géométries complexes, multiphysiques et multiéchelles.
• La simulation des processus physiques impliqués dans l'acquisition de séquences ARM, afin d'obtenir des images angiographiques virtuelles réalistes.

Le programme de ce projet partira de données ARM réelles pour mener finalement à la génération de données ARM virtuelles. Au long de ce processus, des modèles réalistes 3D (anatomiques) et 3D+t (hémodynamiques), fournissant des vérités-terrain pour les ARM virtuelles, seront obtenus.

Pour ce faire, les étapes successives suivantes seront considérées :
• Extraction de volumes vasculaires à partir d'images ARM.
• Génération de modèles vasculaires 3D à partir de ces données.
• Simulations 3D+t du flux sanguin dans des modèles complexes (artériels et veineux).
• Simulations d'acquisitions de données ARM à partir de ces modèles 3D+t.

Les interactions entre ces étapes (ainsi que certaines d'entre elles), nécessiteront des collaborations fortes entre plusieurs communautés scientifiques : informatique, mathématiques appliquées, physique et médecine. Les acteurs académiques de ces communautés joindront également leurs efforts à ceux de partenaires industriels, afin de traiter efficacement les questions liées au stockage, à la manipulation, et au calcul des images, mais également afin d'aboutir à des ressources (images et logicielles) réellement opérationnelles.

D'une part, les données obtenues (images virtuelles et modèles 3D/3D+t) seront mis à disposition sur le net, par le biais d'un serveur accessible à la communauté médicale. D'autre part, les solutions méthodologiques développées lors de chaque étape du projet aboutiront à des outils logiciels reposant sur des ressources standards (open source) et donc librement disponibles pour la communauté liée à l'analyse d'images médicales.

Grâce à un cadre de travail commun et fiable pour le développement, la validation et la comparaison des techniques de traitement et analyse d'images, les entités académiques et industrielles impliquées dans ces champs de recherche pourront accélérer leurs travaux de recherche et d'innovation, menant ainsi à des améliorations technologiques et médicales. L'importance socio-économique de la recherche proposée est illustrée par le fait que les pathologies vasculaires sont l'une des principales causes de maladie et de mortalité dans le monde occidental, et constituent ainsi une question de santé majeure.

Coordination du projet

Nicolas PASSAT (Université de Reims Champagne-Ardenne - Laboratoire de Mathématiques de Reims) – nicolas.passat@univ-reims.fr

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

Kitware Kitware SAS
UNISTRA - LSIIT Université de Strasbourg - Laboratoire des Sciences de l'Image de l'Informatique et de la Télédétection
UNISTRA - LINC Université de Strasbourg - Laboratoire d'Imagerie et de Neurosciences Cognitives
URCA - LMR Université de Reims Champagne-Ardenne - Laboratoire de Mathématiques de Reims
ESIEE - LIGM ESIEE-Paris - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge
UJF - LJK Université Grenoble 1 - Laboratoire Jean Kuntzmann

Aide de l'ANR 966 009 euros
Début et durée du projet scientifique : décembre 2012 - 48 Mois

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