ent ie optimisation de l’histologie spectrale appliquée à ......directeurs de thèse : dr...
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Optimisation de l’histologie spectrale appliquée à des images spectrales infrarouges de coupes de cancer colique humain
Présenté par :
Warda BOUTEGRABET
2𝑒𝑚𝑒 année PhD
Directeurs de thèse :
Dr Dominique GUENOT, Strasbourg
Pr Olivier PIOT, Reims
Encadrant :
Dr Cyril GOBINET, Reims
Rem
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28/11/2018 1 11ème Forum du Cancéropôle Est
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Rés
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s
X
σ
Y
Image hyperspectrale Cube de données (XYσ)
Des dizaines de milliers de
spectres / image
Taille des pixels: 1 - 10 µm
Coupe tissulaire non colorée, inclue en paraffine
Millimètre
Mill
imèt
re
Imagerie spectrale infrarouge
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28/11/2018 2 11ème Forum du Cancéropôle Est
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1. Identification des structures histologiques/ diagnostic
Non tumoral
Diagnostic automatique
Adénocarcinome colique
Histologie spectrale
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28/11/2018 3 11ème Forum du Cancéropôle Est
Blood/vessels Submucosa Crypt/internal part Tumoral stroma Muscularis propria Lamina propria Crypt/external part Tumoral epithelium
Image prédite par histologie spectrale
Contrôle histologique par coloration HPS ( grossissement X5 )
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2. Caractérisation du microenvironnement tumoral
Histologie spectrale
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28/11/2018 4
Contrôle histologique par coloration HPS ( grossissement X5 )
Image prédite par histologie
spectrale
Blood/vessels
Submucosa
Crypt/internal part
Tumoral stroma
Muscularis propria
Lamina propria
Crypt/external part
Tumoral epithelium
Contrôle histologique par coloration HPS ( grossissement X5 )
Image prédite par histologie
spectrale
Blood/vessels
Submucosa
Crypt/internal part
Tumoral stroma
Muscularis propria
Lamina propria
Crypt/external part
Tumoral epithelium
11ème Forum du Cancéropôle Est
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Tapez une équation ici.
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Ob
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if
Ob
ject
if Echantillon étudié
Identification des marqueurs spectraux prédictifs de la réponse au traitement dans le cancer colique humain de stade IV
L’histologie spectrale : un outil de diagnostic
L’histologie spectrale : un outil prédictif
⇓ Optimisation des étapes de traitement chimiométrique
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28/11/2018 11ème Forum du Cancéropôle Est 5
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if
Ob
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if Echantillon étudié
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ie
Les étapes du traitement chimiométrique
𝒔𝒊 = 𝒂𝑖𝒔 + 𝒃𝑖𝑰 + 𝑐𝑖𝑷 + 𝒆𝒊
Normalisation Correction des interférences (contribution de la paraffine)
Correction de la ligne de base
Erreur de modélisation
Prétraitement par EMSC
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1. Prétraitement des données spectrales
2. Classification des données spectrales
(Clustering Kmeans, LDA)
11ème Forum du Cancéropôle Est
1. Prétraitement des données spectrales
2. Classification des données spectrales
(Clustering Kmeans, LDA)
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Clustering des données sans élimination des spectres aberrants
Optimisation de la sélection des spectres aberrants
Automatisation du processus
Optimisation du traitement chimiométrique
Spectre de tissu
Spectres aberrants
⟹
28/11/2018 7 11ème Forum du Cancéropôle Est
Image visible
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Approche 1 Approche
2
Etape A Etape B
𝒔𝒊 = 𝒂𝒊𝒔 + 𝒃𝒊𝑰 + 𝒄𝒊𝑷 + 𝒆𝒊 Approche 1
Fig 1. Résultats de clustering sur une coupe tissulaire de xénogreffe obtenus par l’approche 1
Résultats pour l’opérateur 2 Résultats pour l’opérateur 1
Paraffine
Tissu
Spectres de tissu
Spectres aberrants
Distribution du coefficient 𝒂𝒊
Spectres de tissu
Spectres aberrants
Distribution du coefficient 𝒆𝒊
Seuil
Exploitation indépendante des coefficients
Dépendance de l’opérateur
28/11/2018 8 11ème Forum du Cancéropôle Est
Deux approches pour la sélection des spectres aberrants
Seuil
Image visible
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t 𝒔𝒊 = 𝒂𝒊𝒔 + 𝒃𝒊𝑰 + 𝒄𝒊𝑷 + 𝒆𝒊
Exploitation simultanée des coefficients.
Processus automatique
Résultat de clustering obtenu par l’approche 2
Paraffine
Tissu
Deux approches pour la sélection des spectres aberrants
Approche 2
28/11/2018 9 11ème Forum du Cancéropôle Est
Distribution 3D des données
Co
effi
cien
t 𝒃
𝒊
Spectres aberrants
Spectres de tissu
Image visible
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ult
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tive
s
Rem
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ts
Optimiser la classification des données spectrales
Identifier les marqueurs spectraux prédictifs de la réponse au
traitement de cancer colique :
2 types d’échantillons :
• Cohorte humaine (cancer du colon gauche, stade IV, FOLFIRI +
Bévacizumab, tout statut mutationnel RAS/BRAF)
• Modèle murin (Xénogreffes, métastase hépatique, contrôle/traité FOLFIRI)
28/11/2018 10 11ème Forum du Cancéropôle Est
Futur travail
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Pr Olivier Bouché
CHU Reims
Dr Camille Boulagnon-Rombi
CHU Reims
Pr Aude Marchal
CHU Reims
Remerciements
28/11/2018 11 11ème Forum du Cancéropôle Est
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Merci pour votre attention
28/11/2018 12 11ème Forum du Cancéropôle Est
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28/11/2018 11 Forum Canceropole EST, régions Bourguone-Comtés,
Lorraine, Alsace-Champagne ardenne 13
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28/11/2018 11 Forum Canceropole EST, régions Bourguone-Comtés,
Lorraine, Alsace-Champagne ardenne 14
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Contrôle histologique
Diagnostic automatique des adénocarcinomes coliques modérément différenciés
Non tumoral
Modélisation par histopathologie spectrale(SHP)
Blood/vessels Submucosa Crypt/internal part Tumoral stroma Muscularis propria Lamina propria Crypt/external part Tumoral epithelium
Wavenumber (cm-1)
Chaque structure de tissu a une signature spectrale spécifique / signature
moléculaire
Vibrations discriminantes indépendantes de la variabilité biologique
Adénocarcinome colique
28/11/2018 11 Forum Canceropole EST, régions Bourguone-Comtés,
Lorraine, Alsace-Champagne ardenne
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1700
1800
off
900 1100 1300 1500 1700
Nombre d’onde (cm-1)
Matrice interference 𝑰
Spectre moyen de la paraffine
Co
mp
osa
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rin
cip
ales
Spectres bruts 𝒔𝒊
Spectres moyen 𝒔
Matrice d’interférence 𝑰
Polynôme 𝑷
𝒔𝒊 = 𝑎𝑖𝒔 + 𝒃𝒊𝑰 + 𝒄𝒊𝑷 + 𝒆𝒊
𝒔𝒊𝒄𝒐𝒓𝒓 = 𝒔𝒊 − (𝒃𝒊𝑰 + 𝒄𝒊𝑷) 𝒔𝒊
𝒄𝒐𝒓𝒓 = 𝑎𝑖𝒔 + 𝒆𝒊
𝒔𝒊𝑬𝑴𝑺𝑪 = 𝒔 +
𝒆𝒊
𝑎𝑖
Spectres corrigés par EMSC Spectres bruts
Prétraitement des spectres : EMSC
28/11/2018 11 Forum Canceropole EST, régions Bourguone-Comtés,
Lorraine, Alsace-Champagne ardenne 16