Développements méthodologiques

L’application du haut débit doit concerner l’ensemble des étapes de l’étude du biomarqueur masse de chair, avant, pendant et après l’acquisition des signaux IRM, ce qui requiert de : (1) choisir une méthode d’identification des animaux, adaptée à de grands effectifs, assurant la traçabilité des données individuelles pendant toutes ces étapes,

(2) développer un dispositif d’enceintes où sera placé un maximum d’huîtres creuses par séance d’acquisition,

(3) choisir le couple temps/définition d’acquisition et autres paramètres IRM adaptés pour réaliser le plus de séances d’IRM exploitables par jour et l’intégrer dans un nouveau protocole d’acquisition,

(4) développer des routines informatiques pour automatiser l’interprétation des mesures, et (5) prévoir le stockage informatique des données brutes générées et des données traitées exploitables (images hautes résolutions).

Identification des animaux

Des précédentes expériences réalisées dans le cadre de la thèse d’Émilie Flahauw (2013) avaient permis de tester la faisabilité d’acquisition IRM chez des huîtres C. gigas identifiées à l’aide d’une étiquette plastique numérotée collée avec de la résine sur la valve supérieure de leur coquille. Dans le cadre d’IMAGIGAS, une autre approche a été employée en disposant chaque huître dans un sachet minigrip 6x8 cm portant un numéro d’identification. Cette deuxième approche présente comme avantage d’empêcher l’ouverture des valves pendant la phase d’acquisition IRM et est appropriée lorsque ces acquisitions sont réalisés sur des animaux positionnés dans des un dispositif d’enceintes sans eau de mer.

Dispositif d’enceintes

Pour mesurer un grand effectif d’huîtres au sein de l’IRM, l’approche choisie a été de retirer l’antenne tête dans laquelle est généralement positionné un individu et de placer les huîtres directement dans l’antenne corps qui fait alors office d’antenne émettrice et réceptrice à la fois. Cette façon de procéder est contraire aux habitudes en IRM qui consistent à se rapprocher au maximum de l’objet d’étude pour capter le signal, mais cela a permis de disposer de plus d’espace pour placer les huîtres (figure 24).

107 Figure 24. Estimation de la masse de chair de C. gigas avec et sans antenne tête dans l’IRM Siemens AVANTO

Le fait d’utiliser une antenne plus volumineuse peut induire deux types de perturbation des images : (1) une distorsion géométrique (figure 25), dont il est possible de se prémunir en se limitant à une zone d’acquisition correspondant au volume utile sans distorsion et (2) une variation spatiale de l’intensité du signal IRM engendrant une modification des NG des images (figure 26), corrigeable dans une certaine mesure en utilisant un « fantôme ». Un fantôme en IRM est une enceinte de mesure remplie d’un mélange d’eau distillée et de chlorure de manganèse caractérisé par un niveau de gris connu, permettant de normaliser les images.

Figure 25. Exemple de distorsion géométrique selon la position du corps mesuré dans l’IRM

Figure 26. Exemple de variation spatiale d’intensité selon la position du corps mesuré dans l’IRM En mai 2016, une première séance d’IRM a été consacrée à la mise au point du dispositif

d’enceintes permettant de positionner un maximum d’animaux dans l’antenne corps de

l’IRM. Cette expérience a été réalisée avec des petites boîtes remplies d’eau pour

déterminer le volume utile de l’antenne corps, correspondant à la zone de non distorsion

géométrique du signal IRM. L’équipe IRM-Food a ensuite proposé un prototype qui a été réalisé par l’entreprise PLAST’IT. Il est constitué de cinq plateaux à cases étanches en polyméthacrylate de méthyle transparent (figure 27).

En numérotant de un à cinq les plateaux de bas en haut, les plateaux de numéro impair comportent quinze cases tandis que les plateaux pairs comportent douze cases, ce qui correspond au final à : 3x15 + 2x12 soit soixante-neuf cases utilisables hors d’eau ou remplies d’eau de mer selon les conditions expérimentales.

108 Figure 27. Dispositif d’enceintes pour l’acquisition IRM en un passage de soixante-neuf huîtres creuses

En juin 2016, après une acquisition d’un « fantôme » dans le but de normaliser les images, trois acquisitions IRM ont été réalisées en employant le nouveau dispositif pour évaluer la

faisabilité du passage à haut débit et appréhender les variations du signal d’une même

huître acquise dans différentes positions du dispositif. Les animaux employés ont été sacrifiés après acquisition IRM afin d’en mesurer la masse de chair égouttée ainsi que la masse de chair sèche lyophilisée à l’aide d’une balance de précision. A partir de ces données, des seuils de corrélation entre les NG des images et ces pesées ont été établis.

Les résultats de cette expérience ont fait l’objet d’un compte-rendu d’analyses (IRSTEA 2016) où sont abordés l’effet de la position des huîtres creuses (trois positions testées), les seuils de corrélation (seuil de niveaux de gris au-delà duquel la somme, des pixels d’un niveau de gris donné était corrélé linéairement avec le poids de chair), l’effet de la normalisation, l’estimation de la masse de chair et les calculs d’erreurs.

Nouveau protocole d’acquisition

En octobre 2016, quatre acquisitions IRM employant le nouveau dispositif ont été réalisées afin d’optimiser la séquence IRM.

Les résultats de cette expérience ont fait l’objet d’un compte-rendu d’analyses (IRSTEA 2017) où sont abordés l’effet de la position des huîtres creuses (quatre positions testées) et l’effet du temps d’acquisition (une accumulation de vingt-deux minutes au lieu de deux soit quarante-cinq minutes).

Les principaux paramètres de la séquence IRM optimisée sont les suivants. Il s’agit d’une séquence Flash 3D de type écho de gradient pondérée en temps de relaxation longitudinal (T1) avec un temps de répétition (TR) = 11 ms, un temps d’écho (TE) = 2,98 ms, un champ de vue (FOV) = 480 mm, une matrice = 640, un nombre d’accumulations (Acc) = 2, une épaisseur = 1,5, un nombre de coupes = 192, une bande passante (BP)= 240 Hz / pixel (décalage eau/graisse = 0,9 pixel) et un angle de bascule (Flip) = 20°. Dans ces conditions de mesure, le pixel a une résolution de 0,75 mm² dans le plan pour une épaisseur de 1,5 mm et le temps d’acquisition est de quarante-cinq minutes pour deux accumulations.

109 Routines informatiques d’automatisation

De juin à septembre 2017, Paul Peyramaure, étudiant en quatrième année de l’Insa de Rennes a réalisé un stage, financé par le projet IMAGIGAS, sur le sujet « traitement d’images IRM pour la quantification de la matière sèche à haut débit chez l’huître ».

L’estimation de la masse de chair repose sur le fait qu’il est possible d’établir un seuil de niveaux de gris dans les images au-delà duquel la somme des pixels est corrélée linéairement avec la masse de chair de l’huître creuse. Jusqu’à présent, le traitement d’images au format DICOM était réalisé manuellement sous les logiciels Image-J et Excel pour un nombre réduit d’huîtres. Ce processus étant fastidieux et potentiellement source d’erreurs, il était nécessaire de l’automatiser pour pouvoir envisager d’appliquer le haut débit. L’objectif de ce stage était donc de réaliser un système automatisé permettant d’estimer la masse de chair de chaque huître et de l’appliquer à un grand nombre d’huîtres acquises simultanément à l’IRM.

La programmation de l’application a été réalisée sous le logiciel Scilab 6.0.0 dont le langage est similaire au langage Matlab. L’équipe IRM-Food de l’Irstea a mis à disposition deux librairies de fonctions de traitement d’images (imlab et imlab3d), qui contiennent des fonctions de génération d’histogrammes à partir d’images de niveaux de gris, de labellisation, de transformation d’images. Les données IRM acquises en juin et octobre 2016 durant les développements méthodologiques sur l’IRM et d’avril 2017 durant l’expérience de mise en application pratique de ces développements ont été utilisées pour mettre au point et tester le programme sous Scilab. La validation du programme dans sa version finale a été réalisée sur les données de l’expérience d’avril 2017.

Les travaux réalisés ont fait l’objet d’un rapport de stage (Peyramaure 2017) et la production d’un poster exposé lors de la soutenance de fin de quatrième année à l’Insa de Rennes (Peyramaure 2017b), repris dans la présente thèse en figure 28.

Stockage informatique des données brutes générées et des images traitées exploitables Ce point n’a pas constitué un élément bloquant dans la réalisation du projet IMAGIGAS, mais sera à approfondir dans les projets futurs, si l’acquisition et le traitement haut-débit par IRM est envisagé sur plusieurs biomarqueurs. Il est important de noter que l’’application réalisée simplifie déjà l’archivage des résultats d’images traitées.

110 Figure 28. Poster exposant la mise au point d’une application permettant le traitement automatisé d’images IRM pour estimer la masse de chair sur un grand nombre d’huîtres (Peyramaure 2017b)

111 Les principaux résultats de ces développements méthodologiques peuvent être résumés : (1) Le débit d’acquisition IRM de quinze individus en treize minutes est porté à soixante-neuf individus en quarante-cinq minutes.

(2) L’analyse des histogrammes de NG des images a permis d’établir des seuils à partir desquels la corrélation entre les masses de chair et la somme des NG est optimale. Pour la masse de chair égouttée le seuil de NG optimal est de quatre-vingt-douze. Pour la chair sèche il est de cent seize.

Masse de chair égouttée = 0,000534437 x (somme des pixels de NG > 92) – 0,00445022 Masse de chair sèche = 0,00022202 x (somme des pixels de NG > 116) – 0,03189807

Ces seuils optimaux varient au cours de la croissance des animaux. Un travail doit encore être mené pour établir les meilleurs seuils sur une durée donnée de croissance et sur une plage de taille d’animaux.

(3) Un histogramme de NG d’une huître creuse est relativement homogène quelle que soit la position de l’animal dans le dispositif à soixante-neuf cases.

(4) Avec les seuils établis, les masses de chair ont pu être estimées et les erreurs par rapport aux pesées effectuées sur les animaux sacrifiés ont été évaluées. Pour la chair égouttée, l’écart absolu moyen des valeurs estimées par rapport aux pesées est de soixante-six milligrammes (soit 9,01%). Pour la chair lyophilisée, cet écart est de trente-huit milligrammes (18,5%). Plusieurs pistes sont envisagées pour améliorer ces estimations (normalisation des images, gestion des points aberrants).

(5) L’application développée intègre l’ensemble des routines nécessaires à l’automatisation des traitements d’images acquises par IRM pour l’estimation de la masse de chair sèche à haut-débit chez les huîtres creuses. Elle permet également l’archivage des résultats obtenus.

3.1.2. Suivi de la masse de chair sèche d’huîtres creuses à haut-débit par IRM lors