Soutenance mémoire
Description macroscopique et microscopique du cerveau
Description macroscopique Le cerveau humain est un organe impair de forme schématiquement ovoïde à grand axe antéropostérieur, dont le volume moyen est de 1100 chez la femme et de 1400 chez l’homme. Le poids du cerveau varie de 1400 à 1800 gramme. Il occupe la boite crânienne, mais il n’est pas en contact directe avec la cavité osseuse. Il baigne dans le liquide cérébro-spinal à l’intérieur d’une enceinte liquidienne [1]. Il comprend plusieurs régions : les deux hémisphères cérébraux, le cervelet, en relation les unes avec les autres et avec les organes ou d’autres parties du corps. Le tronc cérébral est sous le cervelet et met en communication le cerveau avec la moelle épinière qui se trouve dans la colonne vertébrale. Le cerveau est formé de deux hémisphères cérébraux, d’aspect plissé dont la substance blanche,interne, est recouverte d’un cortex cérébral gris, d’épaisseur variable. Trois sillons plus accentués (scissure de Sylvius, sillon de Rolando, sillon perpendiculaire), divisent chaque hémisphère en quatre lobes (frontal, temporal, pariétal, occipital) comprenant chacun un certain nombre de circonvolutions :
• Le lobe frontal ;
• Le lobe pariétal, séparé du lobe frontal par le sillon central ;
• Le lobe occipital, séparé du lobe pariétal par la fissure pariéto-occipital ;
• Le lobe temporal, séparé du lobe frontal par la vallée sylvienne ;
Le cerveau commande la plupart des fonctions du corps : la respiration, la contraction desmuscles, les battements du cœur et les informations sensorielles : la vision, l’ouïe, toucher, l’odorat et le gout. Il est constitué de cellules nerveuse, les neurones, et de cellules qui en assurent le soutien, la protection et la nutrition, les cellules gliales. La multiplication des cellules gliales, et non de celle des neurones résultent les principaux cancers du cerveau.
Description microscopique D’un point de vue microscopique, le tissu nerveux se compose de cellules nerveuses (neurones)et de cellules gliales (cellules de soutien et de protection) qui dérivent de l’ectoderme. Les vaisseaux et les méninges n’appartiennent pas au tissu nerveux et dérivent du mésoderme.Le neurone est la cellule qui constitue l’unité fonctionnelle du névraxe. Les neurones sont de 10 à50 fois nombreuses que les cellules gliales. Le système nerveux humain comprend environ 100 milliards de neurones. Les neurones assurent la transmission d’un signal ou ce qu’on appelle l’influx nerveux [1]. Le système nerveux central est constitué de la moelle épinière logée dans le canal vertébral, et de l’encéphale qui est constitué du tronc cérébral, du cervelet et du cerveau. L’ensemble flotte dans un coussin protecteur de liquide céphalorachidien(LCR) [3] [18]
Lésions cérébrales
Une lésion cérébrale est une lésion qui touche le cerveau. En général, il s’agit d’une destruction plus ou moins étendue du tissu nerveux entraînant un déficit dans la perception, la cognition, la sensibilité ou la motricité en fonction du rôle que jouait la région atteinte dans l’architecture neurocognitive. Cette lésion peut être de nature diverse : ischémique, hémorragique, compressive par un processus extensif de type tumoral ou un hématome [22]. Après l’âge de vingt ans, nous perdons chaque jour des milliers de neurones.il existe en outre un certain nombre de maladies, telles que la maladie de parkinson, la maladie d’Alzheimer et les tumeurs du cerveau, qui augmentent cette dégénérescence cellulaire. Les neurones peuvent aussi être endommagés par une blessure à la tête ou par un problème d’irrigation des tissus cérébraux (attaque ou accident vasculaire cérébral). Enfin, il peut arriver que les chirurgiens soient obligés de retirer un partie des tissus en procédant à l’ablation d’une tumeur cérébrale. Lorsque des cellules d’une région spécifique sont lésées, les troubles observés correspondent aux fonctions organiques normalement assurées par cette région. Dès que la pathologie est plus diffuse et que des cellules meurent, quelle que soit leur localisation, on constate l’apparition de troubles démentiels (perte des fonctions cérébrales globales), de pertes de la mémoire, troubles de personnalité ou du comportement et du raisonnement. Ces symptômes peuvent entrainer des symptômes psychologiques tels qu’un isolement social, des modifications brusques de l’humeur, de l’anxiété, des oublis et une négligence de soi. Les sujets, victimes de ces troubles, sont généralement conscients, du moins au début ; car, à mesure que les neurones sont détruits. Dans les cas où un nombre limité de neurones disparaissent dans une région particulière du cerveau, Les manifestations sont moins graves. La nature des dysfonctionnements dépend alors de la position exacte des lésions. Toutefois, le cerveau étant un organe très complexe et aux interconnexions multiples, il n’est pas aisé de désigner une région spécifique comme responsable d’une fonction donnée.Dans ce qui précède, nous avons présenté des généralités sur les lésions cérébrales. Dans ce qui suit, nous décrivons, les tumeurs du cerveau [4].
Imagerie par résonance magnétique (IRM)
L’imagerie par résonance magnétique nucléaire (IRM) est une technique d’imagerie médicale d’apparition récente, non invasive et sans effets secondaires permettant d’avoir une vue 2D ou 3D d’une partie du corps, notamment du cerveau. Elle est basée sur le phénomène physique de résonance magnétique nucléaire [25]. Il s’agit simplement d’observer la résonance magnétique nucléaire (RMN)des protons de l’eau contenus dans l’organisme [26]. Le principe consiste à mesurer l’aimantation des tissus biologiques et à reconstruire une image à partir de ces aimantations. Cette dernière est induite par l’hydrogène, qui s’y trouve en abondance dans le corps humain. Le patient Placés dans un puissant champ magnétique, tous les atomes d’hydrogène s’orientent dans la même direction : ils sont alors excités par des ondes radio durant une très courte période. A l’arrêt de cette stimulation, les atomes restituent l’énergie accumulée en produisant un signal qui est enregistré et traité sous forme d’image par un système informatique [25]. Après arrêt de la stimulation, les atomes d’hydrogène restituent cette énergiequi se dissipedans différents plans de l’espace sous l’action du champ magnétique de l’aiment. L’énergie est alorscaptée par d’autres antennes (antennes réceptrices) puis analysée par un ordinateur.Suivant la composante en eau des tissus analysés, leurs pathologies éventuelles, les images seront différentes et l’ordinateur réalise des images en noir et blanc d’une très grande sensibilité et très précieuses pour le diagnostic, notamment en matière de pathologietumorale ou infectieuse. Il est ainsi possible de réaliser des coupes de n’importe quelle partie du corps, dans tous les plans de l’espace [3].
Principales composantes d’IRM
Un système d’imagerie par résonance magnétique est constitué principalement des éléments suivants [3] :
• l’aimant (il existe trois types) qui produit le champ 0 .
• les bobines de gradient de champ magnétique qui permettent le codage du signal dans l’espace.
• des antennes (émission des ondes RF et réception du signal).
• Et un calculateur performant qui assure la synchronisation, l’acquisition et le traitement des signaux afin de reconstruire l’image.
a. L’aimant : est au cœur du fonctionnement de l’appareil IRM. Son rôle est de produire le champ magnétique principal appelé B0 qui est constant et permanent. L’unité de mesure de la puissance du champ magnétique de l’IRM est le Tesla [26].
b. Les bobines de gradient de champ magnétique Ce sont trois bobines métalliques enfermées dans un cylindre en fibres de verre et placées autour du tunnel de l’aimant. On les nomme respectivement : bobine X, bobines-Y et bobine Z Le passage d’un courant électrique dans ces bobines crée des variations d’intensité du champ magnétique dans le tunnel, de façon linéaire, dans le temps et dans l’espace. En fonction de sa géométrie, chaque bobine fait varier le champ magnétique selon un axe spécifique :
• la bobine X selon l’axe droite-gauche ;
• la bobine Y selon l’axe avant-arrière ;
• la bobine Z selon l’axe haut-bas.
Elles permettent notamment de sélectionner une épaisseur et un plan de coupe (transversal, frontal, sagittal ou oblique) et d’effectuer la localisation spatiale des signaux dans ce plan [26].
c. Les antennes [26]
Elles sont capables de produire et/ou capter un signal de radiofréquence (R.F.). Elles sont accordées pour correspondre à la fréquence de résonance de précession des protons qui se trouvent dans le champ magnétique : Les antennes sont très variables et peuvent être catégorisées de trois manières différentes :
• Selon leur géométrie : volumique et surfacique.
• Selon leur mode de fonctionnement : émettrice-réceptrice ou réceptrice seule (on parle aussi de réceptrice pure).Chapitre I contexte médical
• Selon l’association ou non de différents éléments d’antennes : linéaire, en quadrature de phase ou en réseau phase.
d. Le calculateur
Un processeur vectoriel assure la gestion de l’ensemble de l’acquisition et du traitement. Il commute les gradients, contrôle les séquences d’impulsions, recueille les signaux, effectue la transformée de Fourier(FFT) et stocke sur un support magnétique l’image sur une matrice de pixels [3].
e. Les blindages
En IRM, on parle de blindages pour certains dispositifs destinés au confinement des champs magnétiques produits par la machine et à l’isolement de celui-ci des champs magnétiques extérieurs qui viendraient perturber l’acquisition Il permet des acquisitions synchronisées sur un autre signal périodique (comme ECG, rythme respiratoire) [26].
Acquisition des images IRM
L’IRM permet d’obtenir des images numériques en trois dimensions d’une précision inférieure au millimètre, du cortex, de la substance blanche, du liquide céphalo-rachidien et des noyaux gris centraux [27]. Deux paramètres réglables cliniquement entrent en jeu lors de l’acquisition : le temps de répétition des séquences d’impulsion(TR), et le temps d’écho(TE). Une acquisition effectué avec des temps TR et TE courts est dite en T1 . Lorsque ces deux temps sont longs, elle est dite en T2.Enfin lorsque TR est long et TE est court, elle est dite en rho ou densité de proton. Toute l’acquisition peut être caractérisée par rapport à ces trois types particuliers. Ainsi, on parle d’image pondérée en T1 si l’acquisition se rapproche plus de type d’acquisition en T1 que des deux autre types : de façon similaire, on parle d’acquisition pondérée en T2 ou en ρ. De plus, on peut renforcer le signal de certaines structures sur les séquences pondérées en T1 grâce à l’utilisation d’un agent de contraste tel que le gadolinium [3]
Définition de la segmentation
La segmentation est un traitement de bas-niveau qui consiste à effectuer une partition de l’image en régions homogènes par rapport à un ou plusieurs critères. Les régions obtenues se distinguent les unes des autres par des différences significatives selon ces mêmes critères. Après ces étapes, nous pouvons introduire un traitement sectoriel de différentes manières. La segmentation consiste à extraire des points, des lignes ou des régions. Le choix d’une technique de la segmentation est liée à plusieurs facteurs comme : la nature de l’image, les conditions d’acquisition (bruit), les primitives à extraire (contour, texture,…). La segmentation fait référence aux notions de similarité comme les perçoit, le système visuel humain et ceci donne naissance à deux approches couramment qualifiées d’approche « région » et d’approche « frontière ».
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Table des matières
Introduction générale
CHAPITRE I: contexte médical
I. Introduction
II. Description macroscopique et microscopique du cerveau
II.1.Description macroscopique
II.2.Description microscopique
III. Les tissus du cerveau
III.1. la Substance grise
III.2. La substance blanche
III.3. Les méninges
III.4. Le liquide céphalo-rachidien
IV. Lésions cérébrales
IV.1. Développement des tumeurs cérébrales
IV.2. Tumeur cérébrale primaire et tumeur cérébrale métastatique ou secondaire
IV.3. Tumeurs cérébrales bénignes et tumeurs cérébrales malignes
IV.3.1. Les tumeurs cérébrales bénignes
IV.3.2. Les tumeurs cérébrales malignes
IV.4. Signes et symptômes associés à la présence de tumeurs cérébrales
IV.5. Types de tumeurs cérébrales
V. Le diagnostic des tumeurs cérébrales
V.1. Examen clinique
V.2. Examens complémentaires
V.3. La biopsie cérébrale
V.4. Imagerie médicale
V.4.1. Imagerie par résonance magnétique (IRM)
V.4.1.1. Principales composantes d’IRM
a. L’aimant
b. Les bobines de gradient de champ
c. Les antennes
d. Le calculateur
e. Les blindages
V.4.1.2. Acquisition des images IRM
V.4.1.3 Les artefacts
a. Artéfact de mouvement
b. Inhomogénéités RF
c. Volume partiel
d. Le bruit
VI. Segmentation d’images de RMN cérébrales
VII. Conclusion
CHAPITRE II :Segmentation des images IRM cérébrales
I.Introduction
II.Définition de la segmentation
III.Approche frontière (contour)
Les approches dérivatives
a) Opérateurs dérivatifs du premier ordre
1) Gradient
2) Opérateurs de Prewitt et de Sobel
3) Opérateur de Roberts .
b) Opérateurs dérivatifs du deuxième ordre
c) Opérateurs optimaux
IV.Les contours actifs
IV.1. Présentation du modèle du contour actif
IV.2.Force d’image
IV.3. Approche variationnelle et géométrique
V.Le contour actif géométrique (Level set)
V.1. Représentation en courbes de niveau
V.2. le modèle de Level set
V.3. Principe général
V.4. Formulation énergétique
a) Énergie intégrale curviligne
b) Énergie intégrale surfacique
VI. Approche région
a) Définition
b) Formalisme
VI.1. Segmentation par seuillage
a) Méthode d’Otsu
VI.2. Segmentation par croissance de région (région growing)
a) application de la méthode croissance de région
b) Interprétation des résultats
VI.3. Segmentation par division/rassemblement (split and merge)
a) Application de la méthode division fusion
b) Interprétation des résultats
VII.Segmentation par classification
VII.1. Méthodologie de la classification
a) Méthodes supervisées1
b) Méthodes non Supervisées (Automatiques)
VII.2.Méthodes de classification
a) Classification hiérarchique
b) Classification non hiérarchique (partitionnelle)
VII.3. La classification par les k-moyennes
a. Algorithme
b. Application de la méthode k-means
VII.4. La classification floue
a) La logique floue
b) La théorie des sous-ensembles flous
VIII.Classification floue FCM (Fuzzy C-Means )
VIII.1. Description de l’algorithme FCM
VIII.2.L’algorithme Fuzzy C-means (FCM)
VIII.3. Solution du problème d’optimisation
VIII.4. Défuzzification
VIII.5. Application de la méthode FCM
IX.Comparaison entre k-means et FCM
X.Conclusion
CHAPITRE III : Méthode coopérative entre Level set et la classification floue FCM
I. Introduction
II. Format DICOM
III. Base de Données
IV. Application de la méthode de Level set
IV.1. Le prétraitement
IV.2.Initialisation de la fonction level se
IV.3. Evolution de la fonction ensemble de niveau (level set)
IV.4.Résultats et interprétation
V. Méthode Coopérative entre Level set et la classification floue FCM
V.1.La coopération entre FCM et Level set
V.2.Résultat et interprétation
V.3.Inconvénient de la méthode
VI. Conclusion
Conclusion générale
Annexe : A
Annexe : B
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