Extraction de la courbe d'entrée à partir des images TEP du coeur chez le petit animal pour la modélisation pharmacocinétique

Dans cette thèse, nous présentons l'ensemble de nos contributions relatives à la mise en oeuvre et à la validation de techniques d'extraction d'une courbe de l'activité d'un traceur radioactif, dite courbe d'entrée (CE), à partir des images enregistrées par tomographie d'émission par positrons (TEP). Cette courbe est primordiale pour la quantification de paramètres physiologiques et métaboliques comme le métabolisme du glucose au niveau du myocarde chez le petit animal. La modalité d'imagerie TEP sert à déceler, à des phases souvent précoces, le dysfonctionnement d'un organe par un examen médical. L'examen consiste en une injection d'un élément radioactif, émetteur de positrons attachés à une molécule caractérisée par les mêmes propriétés chimiques et biologiques qu'une molécule naturelle, et de suivre son activité temporelle. La quantité du traceur mesurée dans le plasma sanguin en fonction du temps constitue la CE, tandis que la radioactivité mesurée dans les tissus par la TEP constitue la réponse des tissus. La CE et la réponse des tissus sont les fonctions fondamentales d'un modèle mathématique appelé "le modèle pharmacocinétique" qui estime les paramètres physiologiques et métaboliques. Habituellement la CE est obtenue d'une manière invasive par un prélèvement sanguin qui se fait parallèlement à l'acquisition des données. En plus, elle nécessite une chaîne de préparation pour enregistrer la concentration du traceur radioactif dans le plasma et une fréquence d'échantillonnage corrélée avec le découpage de la séquence d'images. Dans le cadre de nos recherches, nous avons développé des techniques d'extraction de la CE directement à partir d'une séquence d'images TEP. Cette approche présente l'avantage d'être non-invasive et permet un contrôle sur la fréquence d'échantillonnage temporel. Néanmoins, la résolution spatiale, les limites physiques, les limites physiologiques et les limites méthodologiques reliées à la reconstruction d'images sont des facteurs qui détériorent la qualité de la courbe. Dans un premier temps, nous avons appliqué un concept probabiliste à l'intérieur de deux régions d'intérêts (Ris) tracées sur la séquence d'images délimitant le ventricule gauche et le myocarde. La méthode estime la fraction du sang dans les deux régions pour déterminer une CE non dégradée par les effets mentionnés précédemment. Cette approche a permis de corriger la courbe en tenant compte des effets causés par la contamination spatiale. Dans un deuxième temps, nous avons travaillé sur la réduction de l'effet du mouvement du coeur et des poumons sur la qualité de la CE. Pour cela, nous avons utilisé une acquisition de données synchronisée par rapport à l'électrocardiogramme (ECG). Cette acquisition nécessite un suivi automatique des RIs sur les différents cadres synchronisés. Pour remédier aux effets de la faible résolution spatiale des images, nous avons développé un modèle particulier d'un contour déformable qui répond aux faiblesses des images TEP. Notre modèle est capable de délimiter le ventricule gauche et le myocarde sur les images d'une façon quasi-automatique. Finalement, nous avons généralisé l'idée de l'extraction de la CE pour différents traceurs tels que le glucose marqué au fluor ([indice supérieur 18]F-FDG), l'ammoniaque marqué à l'azote ([indice supérieur 13]N-ammoniaque), le [indice supérieur 82] rubidium ([indice supérieur 82]Rb) et l'acétate marqué au carbone ([indice supérieur 11]C-acétate). Le modèle que nous avons développé est basé sur l'estimation de la CE par l'analyse en composante indépendante (ACI) et la distribution gaussienne généralisée (DGG). Tous nos résultats pour le traceur [indice supérieur 18]F-FDG sont comparés à la méthode de référence classique, à savoir le prélèvement sanguin. Les résultats de l'extraction de la CE par l'ACI ont été comparés à ceux extraits par la méthode de référence et par la moyenne de l'activité d'une RI segmentée manuellement sur les images. Les résultats montrent l'apport de la méthode sur l'amélioration de la courbe lorsque celle-ci est dégradée par la contamination croisée. Le travail accompli dans cette thèse montre la possibilité de contourner les limites de l'imagerie TEP par l'utilisation d'approches statistiques dans le but d'extraire une CE fiable. Les méthodes développées représentent une alternative à la méthode invasive d'échantillonnage sanguin

Extraction de la courbe d'entrée à partir des images TEP du coeur chez le petit animal pour la modélisation pharmacocinétique

Dans cette thèse, nous présentons l'ensemble de nos contributions relatives à la mise en oeuvre et à la validation de techniques d'extraction d'une courbe de l'activité d'un traceur radioactif, dite courbe d'entrée (CE), à partir des images enregistrées par tomographie d'émission par positrons (TEP). Cette courbe est primordiale pour la quantification de paramètres physiologiques et métaboliques comme le métabolisme du glucose au niveau du myocarde chez le petit animal. La modalité d'imagerie TEP sert à déceler, à des phases souvent précoces, le dysfonctionnement d'un organe par un examen médical. L'examen consiste en une injection d'un élément radioactif, émetteur de positrons attachés à une molécule caractérisée par les mêmes propriétés chimiques et biologiques qu'une molécule naturelle, et de suivre son activité temporelle. La quantité du traceur mesurée dans le plasma sanguin en fonction du temps constitue la CE, tandis que la radioactivité mesurée dans les tissus par la TEP constitue la réponse des tissus. La CE et la réponse des tissus sont les fonctions fondamentales d'un modèle mathématique appelé "le modèle pharmacocinétique" qui estime les paramètres physiologiques et métaboliques. Habituellement la CE est obtenue d'une manière invasive par un prélèvement sanguin qui se fait parallèlement à l'acquisition des données. En plus, elle nécessite une chaîne de préparation pour enregistrer la concentration du traceur radioactif dans le plasma et une fréquence d'échantillonnage corrélée avec le découpage de la séquence d'images. Dans le cadre de nos recherches, nous avons développé des techniques d'extraction de la CE directement à partir d'une séquence d'images TEP. Cette approche présente l'avantage d'être non-invasive et permet un contrôle sur la fréquence d'échantillonnage temporel. Néanmoins, la résolution spatiale, les limites physiques, les limites physiologiques et les limites méthodologiques reliées à la reconstruction d'images sont des facteurs qui détériorent la qualité de la courbe. Dans un premier temps, nous avons appliqué un concept probabiliste à l'intérieur de deux régions d'intérêts (Ris) tracées sur la séquence d'images délimitant le ventricule gauche et le myocarde. La méthode estime la fraction du sang dans les deux régions pour déterminer une CE non dégradée par les effets mentionnés précédemment. Cette approche a permis de corriger la courbe en tenant compte des effets causés par la contamination spatiale. Dans un deuxième temps, nous avons travaillé sur la réduction de l'effet du mouvement du coeur et des poumons sur la qualité de la CE. Pour cela, nous avons utilisé une acquisition de données synchronisée par rapport à l'électrocardiogramme (ECG). Cette acquisition nécessite un suivi automatique des RIs sur les différents cadres synchronisés. Pour remédier aux effets de la faible résolution spatiale des images, nous avons développé un modèle particulier d'un contour déformable qui répond aux faiblesses des images TEP. Notre modèle est capable de délimiter le ventricule gauche et le myocarde sur les images d'une façon quasi-automatique. Finalement, nous avons généralisé l'idée de l'extraction de la CE pour différents traceurs tels que le glucose marqué au fluor ([indice supérieur 18]F-FDG), l'ammoniaque marqué à l'azote ([indice supérieur 13]N-ammoniaque), le [indice supérieur 82] rubidium ([indice supérieur 82]Rb) et l'acétate marqué au carbone ([indice supérieur 11]C-acétate). Le modèle que nous avons développé est basé sur l'estimation de la CE par l'analyse en composante indépendante (ACI) et la distribution gaussienne généralisée (DGG). Tous nos résultats pour le traceur [indice supérieur 18]F-FDG sont comparés à la méthode de référence classique, à savoir le prélèvement sanguin. Les résultats de l'extraction de la CE par l'ACI ont été comparés à ceux extraits par la méthode de référence et par la moyenne de l'activité d'une RI segmentée manuellement sur les images. Les résultats montrent l'apport de la méthode sur l'amélioration de la courbe lorsque celle-ci est dégradée par la contamination croisée. Le travail accompli dans cette thèse montre la possibilité de contourner les limites de l'imagerie TEP par l'utilisation d'approches statistiques dans le but d'extraire une CE fiable. Les méthodes développées représentent une alternative à la méthode invasive d'échantillonnage sanguin

Machine Learning for Early Parkinson’s Disease Identification within SWEDD Group Using Clinical and DaTSCAN SPECT Imaging Features

Early Parkinson’s Disease (PD) diagnosis is a critical challenge in the treatment process. Meeting this challenge allows appropriate planning for patients. However, Scan Without Evidence of Dopaminergic Deficit (SWEDD) is a heterogeneous group of PD patients and Healthy Controls (HC) in clinical and imaging features. The application of diagnostic tools based on Machine Learning (ML) comes into play here as they are capable of distinguishing between HC subjects and PD patients within an SWEDD group. In the present study, three ML algorithms were used to separate PD patients from HC within an SWEDD group. Data of 548 subjects were firstly analyzed by Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) techniques. Using the best reduction technique result, we built the following clustering models: Density-Based Spatial (DBSCAN), K-means and Hierarchical Clustering. According to our findings, LDA performs better than PCA; therefore, LDA was used as input for the clustering models. The different models’ performances were assessed by comparing the clustering algorithms outcomes with the ground truth after a follow-up. Hierarchical Clustering surpassed DBSCAN and K-means algorithms by 64%, 78.13% and 38.89% in terms of accuracy, sensitivity and specificity. The proposed method demonstrated the suitability of ML models to distinguish PD patients from HC subjects within an SWEDD group

Machine Learning for Early Parkinson’s Disease Identification within SWEDD Group Using Clinical and DaTSCAN SPECT Imaging Features

Early Parkinson’s Disease (PD) diagnosis is a critical challenge in the treatment process. Meeting this challenge allows appropriate planning for patients. However, Scan Without Evidence of Dopaminergic Deficit (SWEDD) is a heterogeneous group of PD patients and Healthy Controls (HC) in clinical and imaging features. The application of diagnostic tools based on Machine Learning (ML) comes into play here as they are capable of distinguishing between HC subjects and PD patients within an SWEDD group. In the present study, three ML algorithms were used to separate PD patients from HC within an SWEDD group. Data of 548 subjects were firstly analyzed by Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) techniques. Using the best reduction technique result, we built the following clustering models: Density-Based Spatial (DBSCAN), K-means and Hierarchical Clustering. According to our findings, LDA performs better than PCA; therefore, LDA was used as input for the clustering models. The different models’ performances were assessed by comparing the clustering algorithms outcomes with the ground truth after a follow-up. Hierarchical Clustering surpassed DBSCAN and K-means algorithms by 64%, 78.13% and 38.89% in terms of accuracy, sensitivity and specificity. The proposed method demonstrated the suitability of ML models to distinguish PD patients from HC subjects within an SWEDD group

Machine Learning Based Classification Using Clinical and DaTSCAN SPECT Imaging Features: A Study on Parkinson’s Disease and SWEDD

DatSCAN Single-photon emission computed tomography (SPECT) imaging is a reliable method to assess Dopaminergic Transporter in degenerative Parkinsonism. Scan without evidence of dopaminergic deficit (SWEDD) are subjects clinically diagnosed as Parkinson’s Disease (PD) patients although the SPECT imaging does not show any negro-striatal abnormality. In this paper, five models of machine learning were used to carry out binary classification (healthy control/PD) using clinical assessment and image-derived features applied thereafter on SWEDD group as a potential application of motor and non-motors features in understanding Parkinson disease characteristic in this group. The nested cross-validation was an essential component to select reliable models. A high accuracy was achieved for the five models (75.4% - 78.4% for motor features and 71% - 82.2% for non-motor features) in binary classification (HC vs PD). Cross all models applied on SWEDD group, 17.6% of patients were classified as PD motor disorder lookalikes, 27.4% were classified as having a beginning non-motor abnormality of PD and 3.9% were classified as having both motor and non-motor PD features. According to these facts, we demonstrate the suitability and usefulness of ML models to carry out binary classification of HC and PD SPECT data. However, the interpretability of SWEDD predicted condition must be carefully considered

Enhanced Parkinson’s Disease Diagnosis Through Convolutional Neural Network Models Applied to SPECT DaTSCAN Images

Convolutional Neural Networks (CNNs) are highly regarded in Deep Learning (DL) and have shown promising results in medical image analysis, making them a leading model for Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems. Their efficacy extends to the diagnosis of neurological disorders, including Parkinson’s Disease (PD), which is typically identified through Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) scans. However, relying solely on visual inspection of SPECT images during medical examinations can introduce inaccuracies due to subjective factors. We propose a CAD system for automatic PD diagnosis using pre-trained CNN models, Transfer Learning (TL) technique, and the Bilinear Pooling method to address this issue. The study employs several CNN architectures, specifically Efficient-Net B0, and Mobile-Net V2 models, and a custom CNN architecture. These pre-trained architectures were originally trained on ImageNet and adapted to the current task using the TL technique. These architectures are leveraged with a bilinear pooling form, resulting in three Bilinear CNN (BCNN) models. These models are applied to pre-processed SPECT image data of PD patients and Healthy Controls (HC), categorized into three distinct datasets. The proposed method is evaluated on a total of 2720 SPECT images (1360 PD and 1360 HC subjects) obtained from the Parkinson’s Progression Marker Initiative (PPMI) dataset. The findings show that the BCNN EfficientNet-B0-MobileNet-V2 model achieved the highest accuracy score of 98.47%, surpassing other developed CNN models and outperforming existing methods. In conclusion, the proposed CAD system provides an efficient diagnostic tool to assist physicians in making accurate PD diagnoses, independent of subjective factors

Denoising of dynamic PET images using a multi-scale transform and non-local means filter

International audienc

Feasibility study of TSPO quantification with [18F]FEPPA using population-based input function.

The input function (IF) is a core element in the quantification of Translocator protein 18 kDa with positron emission tomography (PET), as no suitable reference region with negligible binding has been identified. Arterial blood sampling is indeed needed to create the IF (ASIF). In the present manuscript we study individualization of a population based input function (PBIF) with a single arterial manual sample to estimate total distribution volume (VT) for [18F]FEPPA and to replicate previously published clinical studies in which the ASIF was used.The data of 3 previous [18F]FEPPA studies (39 of healthy controls (HC), 16 patients with Parkinson's disease (PD) and 18 with Alzheimer's disease (AD)) was reanalyzed with the new approach. PBIF was used with the Logan graphical analysis (GA) neglecting the vascular contribution to estimate VT. Time of linearization of the GA was determined with the maximum error criteria. The optimal calibration of the PBIF was determined based on the area under the curve (AUC) of the IF and the agreement range of VT between methods. The shape of the IF between groups was studied while taking into account genotyping of the polymorphism (rs6971).PBIF scaled with a single value of activity due to unmetabolized radioligand in arterial plasma, calculated as the average of a sample taken at 60 min and a sample taken at 90 min post-injection, yielded a good interval of agreement between methods and optimized the area under the curve of IF. In HC, gray matter VTs estimated by PBIF highly correlated with those using the standard method (r2 = 0.82, p = 0.0001). Bland-Altman plots revealed PBIF slightly underestimates (~1 mL/cm3) VT calculated by ASIF (including a vascular contribution). It was verified that the AUC of the ASIF were independent of genotype and disease (HC, PD, and AD). Previous clinical results were replicated using PBIF but with lower statistical power.A single arterial blood sample taken 75 minute post-injection contains enough information to individualize the IF in the groups of subjects studied; however, the higher variability produced requires an increase in sample size to reach the same effect size

Impact of selective channels on post-OFDMwaveforms for 5G Machine Type Communications

International audienc

On the Road to 5G: Comparative Study of Physical Layer in MTC Context

International audienceDuring the past few years, we are witnessing the emergence of 5G and its high-level performance targets. Waveform (WF) design is one of the important aspects for 5G that received considerable attention from the research community in recent years. To find an alternative to the classical orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), several multicarrier approaches addressing different 5G technical challenges, have been proposed. In this paper, we focus on critical machine-type communications (C-MTC), which is one of the key features of the foreseen 5G system. We provide a comparative performance study of the most promising multicarrier WFs. We consider several C-MTC key performance indicators: out-of-band radiations, spectral efficiency, end-to-end physical layer latency, robustness to time and frequency synchronization errors, power fluctuation, and transceiver complexity. The investigated multicarrier WFs are classified into three groups based on their ability to keep the orthogonality: in the complex domain, e.g., most of the OFDM-inspired WFs, in the real domain like offset-quadrature amplitude modulation (QAM)-based techniques, and non-orthogonal WFs like generalized frequency division mul-tiplexing and filter bank-based multicarrier-QAM. Finally, the performances of these WFs are thoroughly discussed in order to highlight their pros and cons and permit a better understanding of their capabilities in the context of C-MTC