Blanc SIMI 2 - Sciences de l'information, de la matière et de l'ingénierie : Sciences de l’information, simulation

Aide à la planification Chirurgicale en Stimulation Cérébrale profonde fondée sur l’utilisation de modèles – ACouStiC

Jusqu'au centre du cerveau avec ACouStiC

AIDE A LA PLANIFICATION CHIRURGICALE EN STIMULATION CEREBRALE PROFONDE FONDEE SUR L’UTILISATION DE MODELES

Optimiser la stimulation cérébrale profonde avec des images 3D

Pour qui est atteint d'une maladie neurologique très invalidante comme les cas les plus sévères de Parkinson, la stimulation cérébrale profonde (SCP) est l'espoir de retrouver une vie presque normale. Elle consiste à implanter dans le cerveau des électrodes qui stimulent en continu certaines structures anatomiques profondes. Cette méthode, aux résultats spectaculaires, est réservée à un nombre limité de patients car très délicate et sa réussite conditionnée à une grande précision. C'est autour de cet acte chirurgical qu’est intervenu le projet ACouStiC. Il a développé des outils logiciels d'aide à la préparation, la réalisation et à l'évaluation de l'intervention pour chaque patient et à partir de ses propres images médicales et de l’analyse des résultats de cas antérieurs. Il a proposé et validé une stratégie originale et efficace fondée sur l’utilisation de modèles numériques pour assister le chirurgien dans ses décisions les plus difficiles. Les avantages attendus du projet sont multiples : une plus grande précision conduisant à une réduction des risques et effets secondaires et à de meilleurs résultats cliniques, un processus préopératoire allégé, une durée d'intervention raccourcie, des coûts réduits … À terme, grâce à ACouStiC, la stimulation cérébrale profonde pourrait profiter à un plus grand nombre de patients.

Le projet a étudié, développé et validé des solutions qui, pour chaque patient et à partir de ses images médicales, calculent automatiquement des modèles 3D du cerveau qui localisent avec précision la zone à stimuler. Il a proposé aussi des approches pour rechercher automatiquement le chemin le plus sûr pour implanter les électrodes dans les profondeurs du cerveau. Il a montré l’intérêt d’approches utilisant des modèles bio mécaniques pour anticiper les potentielles modifications de l’anatomie liées à la procédure chirurgicale et qui peuvent dévier la trajectoire de sa cible. Le projet a mis également au point des méthodes, s’appuyant sur des outils de fouilles de données, qui permettent d'analyser l'historique des interventions afin de déterminer les zones ayant donné les meilleurs résultats. Ces cartes peuvent être projetées sur les images de chaque patient et servir de carte de prédiction, utilisable lors de la préparation de l’implantation (brevet déposé en 2014). Ces cartes peuvent aussi servir aux chercheurs en neurosciences cliniques à comprendre le fonctionnement des structures profondes ciblées.

Les outils développés dans le cadre du projet ont été validés sur des données rétrospectives (plus de 90 cas). Une première version d’une grande partie de ces outils a été utilisée en évaluation clinique dès la moitié du projet. Son utilisation a été faite en complément des outils traditionnellement utilisés pour ce type d’intervention. Les premières évaluations qualitatives du neurochirurgien ont montré une réduction du temps de préparation et du temps opératoire, réduisant l’inconfort intra opératoire et le nombre d’infections post opératoires. L’impression du neurochirurgien est que les résultats cliniques sont aussi meilleurs. Nous avons commencé une évaluation quantitative. Nous avons aussi développé des outils pour aider les phases intra opératoires et de programmation post opératoire. Ces deux aspects n’étaient pas prévus dans le projet initial. Cela a été possible par le développement d’une méthode de simulation quasi temps réel du volume de tissu neuronal activé par la stimulation et cela pour chaque patient.
Le projet a reçu le Grand Prix des trophées “Loading the Future” du pole de compétitivité Images et Réseaux, le 14/11/2013.

Le travail accompli dans ce projet a conduit au développement d’un environnement logiciel solide, modulaire, qui va nous permettre de continuer ce travail collaboratif, et de l’adapter à d’autres centres ou à d’autres domaines médicaux comme l’épilepsie. L’objectif est aussi d’aller vers une valorisation industrielle des solutions développées pour permettre une utilisation à plus grande échelle.

Le projet a donné lieux à de nombreuses publications scientifiques dans des journaux ou conférences internationales, dont une a reçu le prix du meilleur article de la conférence internationale CARS (International Conference of Computer Assisted Radiology and Surgery) à Fukuoka au Japon (29/06/2014). Les outils développés dans le cadre du projet ont été utilisés pour générer les résultats de plusieurs publications cliniques. Les logiciels développés ont fait l’objet de dépôt à l’Agence de Protection des Programmes (3 dépôts et 2 en cours de soumission). Enfin, deux brevets ont été déposés pendant le projet. Plusieurs demandes d’utilisation des outils développés par le projet ont été formulées par d’autres centres cliniques nationaux et internationaux.

L’objectif principal de ce projet est de développer une stratégie originale et efficace fondée sur l’utilisation de modèles numériques pour aider à la prise de décision lors de la préparation chirurgicale de l’implantation d’électrodes en stimulation cérébrale profonde (SCP) par la simulation du geste et de ses conséquences. Ces modèles sont de deux natures : modèles spécifiques au patient et modèles génériques. Leur force est de formaliser les différents niveaux mis en jeu lorsqu’un chirurgien prend une décision: données, informations et connaissances. Ce projet va développer les méthodes pour 1) générer ces modèles et 2) calculer automatiquement les trajectoires optimales des électrodes de stimulation à partir de ces modèles. Ceci en tenant compte de déformations liées à la procédure chirurgicale et simulées.

La maladie de Parkinson a une prévalence d’environ 1% chez les adultes de 60 ans et plus. Pour la traiter, la méthode de la SCP à haute fréquence, d’abord développée par le neurochirurgien Grenoblois, le Professeur Benabid, a démontré son efficacité comme chirurgie à invasion réduite. La SCP est désormais aussi utilisée pour soigner les troubles moteurs et les maladies neuropsychologiques sévères. L’utilisation de cette technique est perfectible. La littérature a démontré que l’amélioration clinique, ainsi que l’existence de troubles cliniques post opératoires, dépendent fortement de la localisation de l’électrode et donc de la qualité de la préparation chirurgicale.

Nous souhaitons développer une nouvelle approche pour améliorer la précision dans la définition de la trajectoire d’implantation de l’électrode. En ajoutant aux données offertes aujourd’hui au neurochirurgien, la visualisation des vaisseaux sanguins et des sillons corticaux extraits des images IRM du patient, ainsi que celle des fibres de matière blanche calculés à partir d’une imagerie par tenseur de diffusion. Nous souhaitons rendre explicite les informations et connaissances utilisées par les chirurgiens, sous la forme d’un atlas histologique, pour modéliser la connaissance anatomique, et d’atlas anatomo-cliniques, pour modéliser leur expérience chirurgicale. Les atlas anatomo-cliniques regrouperont les localisations des électrodes calculées à partir de scanner post opératoires et recalés dans un repère anatomique commun, et les scores cliniques pré et post opératoires calculées sur chaque patient. Nous développerons une méthode adaptée pour un recalage non linéaire sous millimétrique entre les données du patient et les atlas, ce qui permettra d’utiliser les atlas pour chaque patient. Nous développerons une méthode permettant de calculer automatiquement les trajectoires optimales des électrodes en tenant compte des données et informations du patient, des connaissances disponibles dans les atlas et des règles exprimées par les chirurgiens. Pour plus de précision, nous simulerons aussi les possibles déformations de l’électrode et des structures cérébrales pendant l’intervention chirurgicale et nous intégrerons cette simulation dans le calcul de trajectoire. Enfin, nous porterons particulièrement nos afforts sur la validation des méthodes proposées que ce soit les modèles de déformations, la méthode de recalage ou la méthode de calcul de trajectoires.

Le principal résultat attendu est une suite logicielle pour la planification de SCP qui sera mis à la disposition de la communauté neurochirurgicale et neurologique, compatible avec les environnements logiciels français existants en imagerie médicale.

L’intérêt du projet est d’aborder le problème crucial de la précision en SCP en suivant une approche originale et extensible. Son but est de placer la recherche française au devant de la scène de la planification chirurgicale en SCP.

Coordinateur du projet

Monsieur Pierre Jannin (UNIVERSITE DE RENNES I) – pierre.jannin@univ-rennes1.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

INRIA INRIA - Centre Lille-Nord Europe
CRICM CNRS - DELEGATION REGIONALE ILE-DE-FRANCE SECTEUR PARIS B
IRISA UNIVERSITE DE RENNES I
LSIIT UNIVERSITE DE STRASBOURG

Aide de l'ANR 495 192 euros
Début et durée du projet scientifique : - 48 Mois

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