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Automatic Axon and Myelin Segmentation of Microscopy Images and Morphometrics Extraction
Dans le système nerveux, la transmission des signaux électriques se fait par
l’intermédiaire des axones de la matière blanche. La plupart de ces axones, aussi connus sous le
nom de fibres nerveuses, sont entourés par la gaine de myéline. Le rôle principal de la gaine de
myéline est d’accroître la vitesse de transmission du signal nerveux le long de l’axone, un
élément crucial pour la communication sur de longues distances. Lors de pathologies
démyélinisantes comme la sclérose en plaques, la gaine de myéline des axones du système
nerveux central est attaquée par des cellules du système immunitaire. Ceci peut conduire à la
dégénérescence de la myéline, qui peut se manifester de diverses façons : une perte du contenu en
myéline, une diminution du nombre d’axones myélinisés ou même des dommages axonaux.
La microscopie à haute résolution des tissus myélinisés offre l’avantage de pouvoir
imager la microstructure du tissu au niveau cellulaire. L’extraction d’information quantitative sur
la morphologie passe par la segmentation des axones et gaines de myélines composant le tissu sur
les images microscopiques acquises. L’extraction de métriques morphologiques des fibres
nerveuses à partir d’image microscopiques pourrait contribuer à plusieurs applications
intéressantes : documentation de la morphométrie sur différentes espèces et tissus, étude des
origines et effets des maladies démyélinisantes, et validation de nouveaux biomarqueurs
d’Imagerie par Résonance Magnétique sensibles au contenu en myéline dans le tissu.
L’objectif principal de ce projet de recherche est de concevoir, implémenter et valider un
framework de segmentation automatique d’axones et de gaines de myéline sur des images
microscopiques et d’en extraire des morphométriques pertinentes. Plusieurs approches de
segmentation ont été explorées dans la littérature, mais la plupart ne sont pas totalement
automatiques, sont conçues pour une modalité de microscopie spécifique, ou bien leur
implémentation n’est pas publiquement disponible pour la communauté scientifique. Deux
frameworks de segmentation ont été développés dans le cadre de ce projet : AxonSeg et
AxonDeepSeg.
Le framework AxonSeg (https://github.com/neuropoly/axonseg) se base sur une approche
de traitement d’image classique pour la segmentation. Le pipeline de segmentation inclut une
transformée de type extended-minima, un modèle d’analyse discriminante combinant des features
de forme et d’intensité, un algorithme de détection de contours et un double algorithme de contours actifs. Le résultat de la segmentation est utilisé pour l’extraction de morphométriques.
La validation du framework a été réalisée sur des échantillons de microscopie optique,
microscopie électronique et microscopie Raman stimulée (CARS).
Le framework AxonDeepSeg (https://github.com/neuropoly/axondeepseg) utilise plutĂ´t
une approche basée sur des réseaux neuronaux convolutifs. Un réseau convolutif a été conçu pour
la segmentation sĂ©mantique des axones myĂ©linisĂ©s. Un modèle de microscopie Ă©lectronique Ă
balayage (MEB) a été entraîné sur des échantillons de moelle épinière de rat et un modèle de
microscopie électronique à transmission (MET) a été entraîné sur des échantillons de corps
calleux de souris. Les deux modèles ont démontré une haute précision pixel par pixel sur les
échantillons test (85% sur le MEB de rat, 81% sur le MEB d’humain, 95% sur le MET de souris,
84% sur le MET de macaque). On démontre également que les modèles entrainés sont robustes
aux ajouts de bruit, au flou et aux changements d’intensité. Le modèle MEB de AxonDeepSeg a
été utilisé pour segmenter une coupe transversale complète de moelle épinière de rat et les
morphométriques extraites à partir des tracts de la matière blanche correspondaient bien aux
tendances rapportées dans la littérature. AxonDeepSeg a démontré une plus grande précision au
niveau de la segmentation lorsque comparé à AxonSeg. Les deux outils logiciels développés sont
open source (licence MIT) et donc à disposition de la communauté scientifique.
Des futures itĂ©rations sont prĂ©vues afin d’amĂ©liorer et d’étendre ce travail. Les objectifs Ă
court terme sont l’entraînement de nouveaux modèles pour d’autres modalités de microscopie,
l’entraînement sur des datasets plus larges afin d’améliorer la généralisation et la robustesse des
modèles, et l’exploration de nouvelles architectures de réseaux neuronaux. De plus, les modèles
de segmentations développés jusqu’à maintenant ont seulement été testés sur des images de tissus
sains. Un développement futur important serait de tester la performance de ces modèles sur des échantillons démyélinisés.----------ABSTRACT
In the nervous system, the transmission of electrical signals is ensured by the axons of the
white matter. A large portion of these axons, also known as nerve fibers, is surrounded by a
myelin sheath. The main role of the myelin sheath is to increase the transmission speed along the
axons, which is crucial for long distance communication. In demyelinating diseases such as
multiple sclerosis, the myelin sheath of the central nervous system is attacked by cells of the
immune system. Myelin degeneration caused by such disorders can manifest itself in different
ways at the microstructural level: loss of myelin content, decrease in the number of myelinated
axons, or even axonal damage.
High resolution microscopy of myelinated tissues can provide in-depth microstructural
information about the tissue under study. Segmentation of the axon and myelin content of a
microscopy image is a necessary step in order to extract quantitative morphological information
from the tissue. Being able to extract morphometrics from the tissue would benefit several
applications: document nerve morphometry across species or tissues, get a better understanding
of the origins of demyelinating diseases, and validate novel magnetic resonance imaging
biomarkers sensitive to myelin content.
The main objective of this research project is to design, implement and validate an
automatic axon and myelin segmentation framework for microscopy images and use it to extract
relevant morphological metrics. Several segmentation approaches exist in the literature for
similar applications, but most of them are not fully automatic, are designed to work on a specific
microscopy modality and/or are not made available to the research community. Two
segmentation frameworks were developed as part of this project: AxonSeg and AxonDeepSeg.
The AxonSeg package (https://github.com/neuropoly/axonseg) uses a segmentation
approach based on standard image processing. The segmentation pipeline includes an extendedminima
transform, a discriminant analysis model based on shape and intensity features, an edge
detection algorithm, and a double active contours step. The segmentation output is used to
compute morphological metrics. Validation of the framework was performed on optical, electron and CARS microscopy.
The AxonDeepSeg package (https://github.com/neuropoly/axondeepseg) uses a
segmentation approach based on convolutional neural networks. A fully convolutional network
architecture was designed for the semantic 3-class segmentation of myelinated axons. A scanning
electron microscopy (SEM) model trained on rat spinal cord samples and a transmission electron
microscopy (TEM) model trained on mice corpus callosum samples are presented. Both models
presented high pixel-wise accuracy on test datasets (85% on rat SEM, 81% on human SEM, 95%
on mice TEM and 84% on macaque TEM). We show that AxonDeepSeg models are robust to
noise, blurring and intensity changes. AxonDeepSeg was used to segment a full rat spinal cord
slice, and morphological metrics extracted from white matter tracks correlated well with the
literature. The AxonDeepSeg framework presented a higher segmentation accuracy when
compared to AxonSeg. Both AxonSeg and AxonDeepSeg are open source (MIT license) and thus
freely available for use by the research community.
Future iterations are planned to improve and extend this work. Training of new models for
other microscopy modalities, training on larger datasets to improve generalization and
robustness, and exploration of novel deep learning architectures are some of the short-term
objectives. Moreover, the current segmentation models have only been tested on healthy tissues.
Another important short-term objective would be to assess the performance of these models on
demyelinated samples