Optic nerve head three-dimensional shape analysis

We present a method for optic nerve head (ONH) 3-D shape analysis from retinal optical coherence tomography (OCT). The possibility to noninvasively acquire in vivo high-resolution 3-D volumes of the ONH using spectral domain OCT drives the need to develop tools that quantify the shape of this structure and extract information for clinical applications. The presented method automatically generates a 3-D ONH model and then allows the computation of several 3-D parameters describing the ONH. The method starts with a high-resolution OCT volume scan as input. From this scan, the model-defining inner limiting membrane (ILM) as inner surface and the retinal pigment epithelium as outer surface are segmented, and the Bruch's membrane opening (BMO) as the model origin is detected. Based on the generated ONH model by triangulated 3-D surface reconstruction, different parameters (areas, volumes, annular surface ring, minimum distances) of different ONH regions can then be computed. Additionally, the bending energy (roughness) in the BMO region on the ILM surface and 3-D BMO-MRW surface area are computed. We show that our method is reliable and robust across a large variety of ONH topologies (specific to this structure) and present a first clinical application

Neue Methoden der Nachbearbeitung und Analyse retinaler optischer Kohärenztomografieaufnahmen bei neurologischen Erkrankungen

Viele neurologische Krankheiten verursachen Veränderungen in der Netzhaut, die mit Hilfe der optischen Kohärenztomography (optical coherence tomography, OCT) dargestellt werden können. Dabei entstehen viele Bilddaten, deren Auswertung zeitintensiv ist und geschultes Personal erfordert. Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung neuer Methoden zur Vorverarbeitung und Analyse retinaler OCT-Bilddaten, um Outcome-Parameter für Studien und diagnostische Marker für neurologische Erkrankungen zu verbessern. Dazu wurden Methoden für zwei wichtige Aufnahmebereiche der Netzhaut, den Sehnervenkopf (optic nerve head, ONH) und die Makula, entwickelt. Für den ONH-Bereich wurde eine automatische Segmentierung auf Basis aktiver Konturen entwickelt, die eine akkurate Segmentierung der inneren Grenzmembran auch bei komplexer Topografie ermöglicht. Für den Bereich um die Makula entstand eine intraretinale Schichtensegmentierungspipeline, die von der Auswahl der Bilddaten über die automatische Segmentierung sowie die manuelle Nachkorrektur bis zur Ausgabe verschiedener Schichtdicken in Tabellenform reicht. Für beide Aufnahmebereiche wurden mehrere Programme entwickelt, die auf einer gemeinsamen Basis zur Verarbeitung von OCT-Daten fußen. Eines dieser Programme bietet eine grafische Oberfläche zur manuellen Verarbeitung der Bilddaten. Mit dieser Software wurden Teile der Referenzdaten manuell erstellt, die innere Grenzmembran des ONH automatisch segmentiert sowie eine komfortable Nachbearbeitung von intraretinalen Segmentierungen vorgenommen. Dies ermöglichte die automatische Auswertung morphologischer Parameter des ONH, wovon einige signifikante Unterschiede zwischen Patienten mit neurologischen Krankheiten und gesunden Kontrollen zeigten. Weiter kam die Schichtensegmentierungspipeline beim Aufbau einer normativen Datenbank sowie in einer Studie zum Zusammenhang des retinalen Schadens mit der kritischen Flimmerfrequenz zum Einsatz. Ein Teil der Software wurde als freie und quelloffene Software (free and open-source software, FOSS) und der normative Datensatz für die Verwendung in anderen Studien freigegeben. Beides wird bereits in weiteren Studien eingesetzt und wird auch die Durchführung zukünftiger Studien vereinfachen sowie die Entwicklung neuer Methoden unterstützen.Many neurological diseases cause changes in the retina, which can be visualized using optical coherence tomography (OCT). This process produces large amounts of image data. Its evaluation is time-consuming and requires medically trained personnel. This dissertation aims to develop new methods for preprocessing and analyzing retinal OCT data in order to improve outcome parameters for clinical studies and diagnostic markers for neurological diseases. For this purpose, methods concerning the regions of two landmarks of the retina, the optic nerve head (ONH) and the macula, were developed. For the ONH, an automatic segmentation method based on active contours was developed, which allows accurate segmentation of the inner limiting membrane even in complex topography. For the macular region, an intraretinal layer segmentation pipeline from image data via automatic segmentation to manual post-correction and the output of different layer thicknesses in tabular form was developed. For both, ONH and macular region, several programs were developed, which share a common basis for processing OCT data. One of these programs offers a graphical user interface for the manual processing of image data. Parts of the reference data were created manually using this software. Moreover, the inner limiting membrane of the ONH was segmented automatically and post-processing of intraretinal segmentations was performed. This allowed for automatic evaluation of morphological parameters of the ONH, some of which showed significant differences between patients with neurological diseases and the healthy control group. Furthermore, the layer segmentation pipeline was utilized to create a normative database as well as to investigate the correlation of retinal damage and critical flicker frequency. Part of the software was released as free and open-source software (FOSS) and the normative data set was released for use in other studies. Both are already being used in further studies and will also aid in future studies, as well as support the development of new methods

Segmentation automatique des images de fibres d’ADN pour la quantification du stress réplicatif

La réplication de l’ADN est un processus complexe géré par une multitude d’interactions moléculaires permettant une transmission précise de l’information génétique de la cellule mère vers les cellules filles. Parmi les facteurs pouvant porter atteinte à la fidélité de ce processus, on trouve le Stress Réplicatif. Il s’agit de l’ensemble des phénomènes entraînant le ralentissement voire l’arrêt anormal des fourches de réplication. S’il n’est pas maîtrisé, le stress réplicatif peut causer des ruptures du double brin d’ADN ce qui peut avoir des conséquences graves sur la stabilité du génome, la survie de la cellule et conduire au développement de cancers, de maladies neurodégénératives ou d’autres troubles du développement. Il existe plusieurs techniques d’imagerie de l’ADN par fluorescence permettant l’évaluation de la progression des fourches de réplication au niveau moléculaire. Ces techniques reposent sur l’incorporation d’analogues de nucléotides tels que chloro- (CldU), iodo- (IdU), ou bromo-deoxyuridine (BrdU) dans le double brin en cours de réplication. L’expérience la plus classique repose sur l’incorporation successive de deux types d’analogues de nucléotides (IdU et CldU) dans le milieu cellulaire. Une fois ces nucléotides exogènes intégrés dans le double brin de l’ADN répliqué, on lyse les cellules et on répartit l’ADN sur une lame de microscope. Les brins contenant les nucléotides exogènes peuvent être imagés par immunofluorescence. L’image obtenue est constituée de deux couleurs correspondant à chacun des deux types d’analogues de nucléotides. La mesure des longueurs de chaque section fluorescente permet la quantification de la vitesse de progression des fourches de réplication et donc l’évaluation des effets du stress réplicatif. La mesure de la longueur des fibres fluorescentes d’ADN est généralement réalisée manuellement. Cette opération, en plus d’être longue et fastidieuse, peut être sujette à des variations inter- et intra- opérateurs provenant principalement de déférences dans le choix des fibres. La détection des fibres d’ADN est difficile car ces dernières sont souvent fragmentées en plusieurs morceaux espacés et peuvent s’enchevêtrer en agrégats. De plus, les fibres sont parfois difficile à distinguer du bruit en arrière-plan causé par les liaisons non-spécifiques des anticorps fluorescents. Malgré la profusion des algorithmes de segmentation de structures curvilignes (vaisseaux sanguins, réseaux neuronaux, routes, fissures sur béton...), très peu de travaux sont dédiés au traitement des images de fibres d’ADN. Nous avons mis au point un algorithme intitulé ADFA (Automated DNA Fiber Analysis) permettant la segmentation automatique des fibres d’ADN ainsi que la mesure de leur longueur respective. Cet algorithme se divise en trois parties : (i) Une extraction des objets de l’image par analyse des contours. Notre méthode de segmentation des contours se basera sur des techniques classiques d’analyse du gradient de l’image (Marr-Hildreth et de Canny). (ii) Un prolongement des objets adjacents afin de fusionner les fibres fragmentées. Nous avons développé une méthode de suivi (tracking) basée sur l’orientation et la continuité des objets adjacents. (iii) Une détermination du type d’analogue de nucléotide par comparaison des couleurs. Pour ce faire, nous analyserons les deux canaux (vert et rouge) de l’image le long de chaque fibre. Notre algorithme a été testé sur un grand nombre d’images de qualité variable et acquises à partir de différents contextes de stress réplicatif. La comparaison entre ADFA et plusieurs opérateurs humains montre une forte adéquation entre les deux approches à la fois à l’échelle de chaque fibre et à l’échelle plus globale de l’image. La comparaison d’échantillons soumis ou non soumis à un stress réplicatif a aussi permis de valider les performances de notre algorithme. Enfin, nous avons étudié l’impact du temps d’incubation du second analogue de nucléotide sur les résultats de l’algorithme. Notre algorithme est particulièrement efficace sur des images contenant des fibres d’ADN relativement courtes et peu fractionnées. En revanche, notre méthode de suivi montre des limites lorsqu’il s’agit de fusionner correctement de longues fibres fortement fragmentées et superposées à d’autres brins. Afin d’optimiser les performances d’ADFA, nous recommandons des temps d’incubation courts (20 à 30 minutes) pour chaque analogue de nucléotide dans le but d’obtenir des fibres courtes. Nous recommandons aussi de favoriser la dilution des brins sur la lame de microscope afin d’éviter la formation d’agrégats de fibres difficiles à distinguer. ADFA est disponible en libre accès et a pour vocation de servir de référence pour la mesure des brins d’ADN afin de pallier les problèmes de variabilités inter-opérateurs.----------ABSTRACTDNA replication is tightly regulated by a great number of molecular interactions that ensure accurate transmission of genetic information to daughter cells. Replicative Stress refers to all the processes undermining the fidelity of DNA replication by slowing down or stalling DNA replication forks. Indeed, stalled replication forks may “collapse” into highly-genotoxic double strand breaks (DSB) which engender chromosomal rearrangements and genomic instability. Thus, replicative stress can constitute a critical determinant in both cancer development and treatment. Replicative stress is also implicated in the molecular pathogenesis of aging and neurodegenerative disease, as well as developmental disorders. Several fluorescence imaging techniques enable the evaluation of replication forks progression at the level of individual DNA molecules. Those techniques rely on the incorporation of exogene nucleotide analogs in nascent DNA at replication forks in living cells. In a typical experiment, sequential incorporation of two nucleotide analogs, e.g., IdU and CldU, is performed. Following cell lysis and spreading of DNA on microscopy slides, DNA molecules are then imaged by immunofluorescence. The obtained image is made up of two colors corresponding to each one of the two nucleotide analogs. Measurement of the respective lengths of these labeled stretches of DNA permits quantification of replication fork progression. Evaluation of DNA fiber length is generally performed manually. This procedure is laborious and subject to inter- and intra-user variability stemming in part from unintended bias in the choice of fibers to be measured. DNA fiber extraction is difficult because strands are often fragmented in lots of subparts and can be tangled in clusters. Moreover, the extraction of fibers can be difficult when the background is noised by non specific staining. Despite the large number of segmentation algorithms dedicated to curvilinear structures (blood vessels, neural networks, roads, concrete tracks...), few studies address the treatment of DNA fiber images. We developed an algorithm called ADFA (Automated DNA Fiber Analysis) which automatically segments DNA fibers and measures their respective length. Our approach can be divided into three parts: 1. Object extraction by a robust contour detection. Our contour segmentation method relies on two classical gradient analyses (Marr and Hildreth, 1980; Canny, 1986) 2. Fusion of adjacent fragmented fibers by analysing their continuity. We developped a tracking approach based on the orientation and the continuity of adjacent fibers. 3. Detection of the nucleotide analog label (IdU or CldU). To do so, we analyse the color profile on both channels (green and red) along each fiber. ADFA was tested on a database of different images of varying quality, signal to noise ratio, or fiber length which were acquired from two different microscopes. The comparison between ADFA and manual segmentations shows a high correlation both at the scale of the fiber and at the scale of the image. Moreover, we validate our algorithm by comparing samples submitted to replicative stress and controls. Finally, we studied the impact of the incubation time of the second nucleotide analog pulse. The performances of our algorithm are optimised for images containing relatively short and not fragmented DNA fibers. Our tracking methods may be limited when connecting highly split fibers superimposed to other strands. Therefore, we recommend to reduce the incubation time of each nucleotide analog to about 20-30 minutes in order to obtain short fibers. We also recommend to foster the dilution of fibers on the slide to reduce clustering of fluorescent DNA molecules. ADFA is freely available as an open-source software. It might be used as a reference tool to solve inter-intra user variability

Modélisation et représentation dans l'espace des phénomènes photoniques inélastiques en biophotonique

Ce présent mémoire s’intéresse à la modélisation mathématique pour aborder la spatialité de signaux de spectroscopie Raman et de fluorescence dans des problématiques d’assistance au diagnostic et d’aide à l’instrumentation. Dans un premier temps, ce mémoire expose une technique de simulation adaptée à un large spectre d’interaction photon-matière basée sur la résolution par tracé de chemin Monté-Carlo pour des domaines discrets. L’algorithme développé, le parcours caché des photons, supporte notamment les phénomènes linéaires, soit l’absorption et l’émission spontanée, les diffusions élastiques et inélastiques (Raman), les réflexions, les réfractions et la fluorescence. Le modèle a été conçu dans l’objectif d’être adapté à la complexité des milieux biologiques, soit la complexité des interactions et des géométries. La représentation discrète de l’espace est réalisée par Marching Cube et l’ensemble des phénomènes est simulé simultanément, pour plusieurs longueurs d’onde discrètes, afin de supporter les interactions entre les phénomènes (diaphonie) et de produire une solution physiquement exacte. La solution a été implémentée dans un format de calcul générique sur un processeur graphique par adaptation du pipeline 3D. L’algorithme présenté aborde aussi des méthodes pour limiter l’utilisation de la mémoire afin de présenter une solution non prohibitive aux phénomènes Raman et de fluorescence à plusieurs longueurs d’onde. De plus, la solution proposée intègre une caméra, une visualisation de la fluence et une visualisation 3D des photons afin d’être adaptée au domaine de la biophysique. Finalement, les algorithmes développés sont validés par la prédiction de résultats déterminés selon une base théorique et expérimentale. Le simulateur propose une méthode théorique pour calibrer les instruments de mesure optiques et pour évaluer la portée d'un signal. Dans un second temps, ce mémoire propose des méthodes de réduction de dimensionnalité pour optimiser la reconnaissance automatisée de volumes de données rattachés à des modalités optiques dans un contexte biomédical. Deux modalités optiques sont plus spécialement visées, soit la microscopie Raman et la tomographie en cohérence optique. Dans le premier cas, un outil effectuant des analyses chimiométriques a été mis au point pour reproduire les images de coloration histologique avec la microscopie traditionnelle. L’algorithme a été proposé pour des échantillons fixés sur des lames d’aluminium.----------Abstract This master’s thesis focuses on mathematical modelling to address the spatiality of Raman spectroscopy and fluorescence signals to assist instrumentation and diagnostics. Firstly, this thesis presents a simulation technique adapted to a broad spectrum of photon-matter interaction based on the Monte Carlo path tracing resolution for discrete domains. The developed algorithm, the hidden path of photons, notably supports linear phenomena, namely absorption and spontaneous emission, elastic and inelastic scattering (Raman), reflections, refractions and fluorescence. The model was designed with the objective of being adapted to the complexity of biological environments, of interactions and of geometries. The discrete representation of space is performed by Marching Cube and the set of phenomena is simulated simultaneously, for several discrete wavelengths, in order to support the interactions between the phenomena (crosstalk) and to produce a physically exact solution. The solution has been implemented in a general-purpose processing on graphics processing units format by adaptation of the 3D pipeline. The presented algorithm also addresses methods to limit the use of memory in order to present a non-prohibitive solution to Raman diffusion and fluorescence at several wavelengths. In addition, the proposed solution integrates a camera, a visualization of fluence and a 3D visualization of photons to be adapted to the field of biophysics. Finally, the algorithms developed are validated by the prediction of known results on a theoretical and empirical basis. The simulator represents a theoretical method for calibrating optical measuring instruments and determining the spatial range of a signal. Secondly, this thesis proposes dimensionality reduction methods to optimize the automated recognition of data volumes related to optical modalities in biomedical contexts. Two optical modalities are more specifically targeted, namely Raman microscopy and optical coherence tomography. In the first case, a tool performing chemometrics analysis was developed to reproduce histologic staining images with traditional microscopy. The algorithm has been proposed for samples fixed on aluminium microscope slides. By evaluating the contribution of the measured signal on an empty slide, algorithm seeks to evaluate the drop in concentration of the compounds of interest, making analogy to the gradual transparency in histology, thus offering a more faithful representation

Méthodes numériques et statistiques pour l'analyse de trajectoire dans un cadre de geométrie Riemannienne.

This PhD proposes new Riemannian geometry tools for the analysis of longitudinal observations of neuro-degenerative subjects. First, we propose a numerical scheme to compute the parallel transport along geodesics. This scheme is efficient as long as the co-metric can be computed efficiently. Then, we tackle the issue of Riemannian manifold learning. We provide some minimal theoretical sanity checks to illustrate that the procedure of Riemannian metric estimation can be relevant. Then, we propose to learn a Riemannian manifold so as to model subject's progressions as geodesics on this manifold. This allows fast inference, extrapolation and classification of the subjects.Cette thèse porte sur l'élaboration d'outils de géométrie riemannienne et de leur application en vue de la modélisation longitudinale de sujets atteints de maladies neuro-dégénératives. Dans une première partie, nous prouvons la convergence d'un schéma numérique pour le transport parallèle. Ce schéma reste efficace tant que l'inverse de la métrique peut être calculé rapidement. Dans une deuxième partie, nous proposons l'apprentissage une variété et une métrique riemannienne. Après quelques résultats théoriques encourageants, nous proposons d'optimiser la modélisation de progression de sujets comme des géodésiques sur cette variété

Atlas-based shape analysis and classification of retinal optical coherence tomography images using the functional shape (fshape) framework

International audienceWe propose a novel approach for quantitative shape variability analysis in reti-nal optical coherence tomography images using the functional shape (fshape) framework. The fshape framework uses surface geometry together with functional measures, such as retinal layer thickness defined on the layer surface, for registration across anatomical shapes. This is used to generate a population mean template of the geometry-function measures from each individual. Shape variability across multiple retinas can be measured by the geometrical deformation and functional residual between the template and each of the observations. To demonstrate the clinical relevance and application of the framework, we generated atlases of the inner layer surface and layer thickness of the Retinal Nerve Fiber Layer (RNFL) of glaucomatous and normal subjects, visualizing detailed spatial pattern of RNFL loss in glaucoma. Additionally, a regularized linear discriminant analysis classifier was used to automatically classify glau-coma, glaucoma-suspect, and control cases based on RNFL fshape metrics