Identification de marqueurs IRM morphologiques et fonctionnels prédictifs de la croissance des gliomes de bas grade : Développement d’un algorithme automatique de segmentation et de prédiction de la transformation

Abstract

Gliomas represent 50% of primary brain tumors. Their least aggressive form, diffuse low-grade gliomas, classified as grade 1 and 2 by the World Health Organization (WHO), are characterized by a slow and continuous growth, preferentially along the tracts of the cerebral white matter. Low-grade gliomas always progress to an aggressive form, the high-grade glioma. With the desire to perform treatments and surgeries earlier and earlier, it becomes essential to be able to predict the progression of the tumor and its passage from a benign to a more severe state. MRI is a non-invasive, non-irradiating technique that has a higher sensitivity than other imaging techniques for the diagnosis of cerebral gliomas. MRI can assess anatomical aspects and exploring various functional parameters within a tumor. These include perfusion imaging which is capable of quantify cerebral blood volumes and flow rates. A lack of standardization in diagnostic methods has been identified, leading to variations in patient management and thus heterogeneity in prognosis of tumor growth. Studies have shown that the transition from low-grade to high-grade glioma can be predicted for a mean diameter growth rate greater than 8 mm/year. It has also been established that the cerebral blood volume at the tumor level can be an indicator of tumor growth and its next transformation. Indeed, a tumor development is always coupled to a chaotic development of vessels within it and thus to an abnormal increase of the cerebral blood volume at the level of the lesion. This vascular development can lead to a rupture of the blood-brain barrier and contrast is observed on T1-weighted MRI (hypersignal). This contrast enhancement is a sign of the low-grade tumor’s transformation to a high-grade glioma, it is called the anaplastic transformation. The observation of the T1 contrast enhancement is not specific of the moment of the malignant transformation. The multimodal approach in MRI (morphological and functional evaluation) provides a lot of diagnosis information. Their exploitation must be based on a set of information that can be obtained through the development of new automatic techniques for the processing of MRI datas. In the future, it will be necessary to define multimodal metrics (combining MRI hypersignal, perfusion, diameter, volume, etc.) in order to standardize diagnoses. Longitudinal evaluation is particularly important, since it is necessary in order to predict tumor growth.The final objective of this work is to be able to predict the anaplastic transformation or, at least, the negative evolution of diffuse low-grade glioma during its evolution.To achieve this goal, the first step was to set up an automatic segmentation of the tumor volume. A convolutional neural network algorithm was trained on a large database of low-grade gliomas. This database was collected in the neuroradiology department of the CHU Gui de Chauliac and the tumor areas were manually traced on each examination by neuroradiologists. The training of this algorithm was done exclusively on longitudinal follow-ups of low-grade gliomas because it was necessary to be able to segment the lesions on clinical routine (glioma with surgical interventions, different MRI acquisition machines...).To predict the evolution, it was necessary to characterize the tumor lesion during its longitudinal follow-up. This characterization was possible by calculating quantitative morphological parameters (volume, average diameter of the tumor ...)Les gliomes représentent 50% des tumeurs cérébrales primitives. Leur forme la moins agressive, les gliomes diffus de bas grade, classés grade 1 et 2 par l'Organisation mondiale de la santé (OMS), se caractérisent par une croissance lente et continue, préférentiellement le long des trajets de la substance blanche cérébrale. Les gliomes de bas grade évoluent toujours vers un grade agressif, le gliome de haut grade. Avec la volonté de réaliser des traitements et des chirurgies de plus en plus tôt, il devient primordial de pouvoir prévoir la progression de la tumeur et son passage d'un état bénin à plus sévère. L'IRM est une technique non invasive, non irradiante qui possède une sensibilité supérieure aux autres imageries en ce qui concerne le diagnostic de gliomes cérébraux. L'IRM est capable d'évaluer des aspects anatomiques et d'explorer divers aspects fonctionnels au sein d'une tumeur. On peut notamment citer l'imagerie de perfusion capable de quantifier les volumes et les débits sanguins cérébraux. Un manque de standardisation dans les méthodes de diagnostic a été mis en évidence, ce qui entraine des variations dans la prise en charge des patients et donc une hétérogénéité dans les pronostics de la croissance tumorale. Des études ont montré que la transition d'un gliome de bas grade en gliome de haut grade peut être prédite pour une vitesse de croissance du diamètre moyen supérieure à 8 mm/an. Il a aussi été établi que le volume sanguin au niveau de la tumeur pouvait être un indice de la croissance tumorale et de sa prochaine transformation. En effet, un développement tumoral est toujours couplé à un développement chaotique des vaisseaux en son sein et donc à une augmentation anormale du volume sanguin cérébral au niveau de la lésion. Ce développement vasculaire peut aboutir à une rupture de la barrière hémato-encéphalique et une prise de contraste est observable sur l'imagerie IRM pondérée T1 (apparition d'un hypersignal). Cette apparition de contraste est un des signes de la transformation de la tumeur de bas grade en un gliome de haut grade, transformation dite anaplasique, mais n'est pas spécifique du moment de cette transformation. L'approche multimodale en IRM (évaluation morphologique et fonctionnelle) apporte de nombreuses informations diagnostiques. Leur exploitation doit s'appuyer sur un ensemble d'informations qui peuvent être obtenues par le biais du développement de nouvelles techniques automatiques de traitement d'image IRM. Il s'agit, dans l'avenir, de pouvoir définir des métriques multimodales (combinant hypersignal IRM, perfusion, diamètre, volume...) afin de standardiser les diagnostics. L'évaluation longitudinale est particulièrement importante, puisqu'il s'agit d'être capable de prédire la croissance tumorale.L’objectif final de ce travail de thèse est d’être capable de prédire la transformation anaplasique ou, à minima, l’évolution péjorative du gliome cérébral diffus de bas grade au cours de son évolution.Pour parvenir à cet objectif, la première étape a été de mettre en place une segmentation automatique du volume tumoral. Un algorithme de type réseau de neurones convolutifs a été entrainé sur une grande base de données de gliomes de bas grade. Cette base de données a été colligée au sein du service de neuroradiologie du CHU Gui de Chauliac et les zones tumorales ont été tracées manuellement sur chaque examen par des neuroradiologues. L’entrainement de cet algorithme s’est fait exclusivement sur des suivis longitudinaux de gliomes de bas grades car il s’agissait d’être capable de segmenter les lésions sur des examens de routine clinique (gliome opérés, différentes machines IRM d’acquisition…).Pour prédire l’évolution de la tumeur, il a fallu la caractériser au cours de son suivi longitudinal. Cette caractérisation a été possible par le calcul de paramètres quantitatifs morphologiques (volume, diamètre moyen de la tumeur …