Service Communautaire d'Information sur la Recherche et le Développement - CORDIS

L'IRM améliore son image

Un nouveau logiciel d'imagerie par résonance magnétique est utilisé pour quantifier les anomalies cérébrales chez les schizophrènes et pour suivre l'évolution de la sclérose en plaques et son traitement.



Contexte


L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est la techn...
Un nouveau logiciel d'imagerie par résonance magnétique est utilisé pour quantifier les anomalies cérébrales chez les schizophrènes et pour suivre l'évolution de la sclérose en plaques et son traitement.



Contexte


L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est la technique la plus efficace en radiologie pour observer les tissus mous comme ceux du cerveau. Il est indispensable d'y recourir pour diagnostiquer et suivre un grand nombre de maladies cérébrales. Afin d'exploiter pleinement son potentiel en termes de recherches sur le cerveau, il est nécessaire de disposer de meilleurs processeurs pour le traitement d'images pour pouvoir déterminer avec exactitude la taille et la forme des structures et des lésions, distinguer la variabilité normale des effets de la maladie et surveiller l'évolution des lésions à travers le temps. Cinq équipes européennes développent actuellement de tels outils, sous l'égide du projet "Biomorph - Développement et validation de techniques utilisées en morphométrie cérébrale". Elles sont en train de valider leurs méthodes dans des situations cliniques d'une importance majeure sur le plan médical, leurs travaux pouvant aboutir à une expérimentation plus rapide et plus avantageuse de médicaments potentiellement efficaces contre les maladies cérébrales.




Information S&T sur le projet, impact et résultats


Le projet Biomorph se concentre principalement sur deux maladies cérébrales importantes, la schizophrénie et la sclérose en plaques (SP). L'une des causes ou propriétés fondamentales de la schizophrénie peut être une perte d'asymétrie entre les deux hémisphères cérébraux; des algorithmes sont donc créés pour détecter des plans de (quasi) symétrie et pour quantifier celle-ci. Dans le cas de la sclérose en plaques, les lésions et les symptômes tendent à apparaître et à disparaître par intermittence. Il est important de comprendre comment ces changements sont liés à la progression de la maladie. L'accent est mis ici sur la segmentation automatique pour déterminer la taille des zones cérébrales où l'intensité est anormale (lésions), et sur la détection de lésions actives, en cours d'évolution, grâce à une série d'images prises à des moments différent. En comparaison avec l'évaluation des spécialistes, ces méthodes automatisées sont bien plus rapides et peuvent contribuer à réduire en durée et en coût l'expérimentation de certains médicaments, comme l'interféron-_ connu pour réduire le taux d'évolution des lésions occasionnées par la sclérose en plaques visibles sur un scanner. La nouvelle méthodologie permet de détecter les lésions en cours d'évolution avec une plus grande sensibilité et nécessite moins de patients pour démontrer les effets thérapeutiques d'un nouveau médicament. Ces nouveaux outils peuvent être appliqués à d'autres maladies, notamment la maladie d'Alzheimer (forme et symétrie des structures cérébrales), la maladie de Creutzfeldt-Jakob (anomalies d'intensité), et les tumeurs cérébrales (taille).




Structure du partenariat mis en place


Le projet Biomorph fait collaborer étroitement des cliniciens avec des informaticiens. Il réunit des psychiatres (Université d'Oxford) et des spécialistes du repérage - positionnement des images de telle sorte qu'elles puissent être comparées avec d'autres images ou être référées à un modèle d'anatomie (INRIA, Université de Louvain (KUL)), de la segmentation - détermination des limites des structures visualisées (KUL, Université d'Oxford), de la symétrie cérébrale (INRIA, Université d'Oxford) et de la détection des changements à travers le temps (Ecole polytechnique fédérale). L'analyse de la segmentation et la coordination des aspects cliniques et informatiques s'effectuent à l'Université de Kent, au Royaume-Uni. Au nombre des collaborateurs externes se trouvent la State University of New York de Stony Brook; la University of North Carolina; ainsi que la Guy's School of Medicine, la Kings' School of Medicine et la St. Thomas' School of Medicine de Londres.

Informations connexes

Programmes