Type de stage
Stage de Master 2/ dernière année d’école d’ingénieur
Dates / durée
6 mois, 1er semestre 2027
Contexte
L’échographie musculo-squelettique en mode B donne l’accès aux structures anatomiques qui font l’objet d’une description sémiologique des différentes lésions observées et a bénéficié ces dernières années d’une amélioration de la qualité des images en contraste et en résolution. L’échographie est avant tout une imagerie d’interface, la diffusion ou speckle générée à l’intérieur des tissus entraînant des variations de niveaux de gris n’est pas exploitée. Les niveaux de gris peuvent être analysés statistiquement par des méthodes statistiques d’ordre 1 qui ne concerne qu’un seul pixel à la fois , basée sur l’intensité des échos. L’analyse de texture prend en compte 2 (ordre 2) ou plusieurs pixels (ordre n) et renseigne sur les propriétés locales de l’image, identifie des phénomènes de périodicité et de motifs particuliers. Les paramètres de texture ne dépendent pas de l’intensité des niveaux de gris mais uniquement de leurs variations. L’analyse de texture au titre de descripteurs quantitatifs est une des principales composantes de la radiomique.
Les lombalgies constituent un enjeu majeur de santé publique : elles sont la première cause d’invalidité avant 45 ans et la troisième cause d’invalidité dans le régime général de sécurité sociale français.Parmi les personnes qui en souffrent, 7 à 10 % développent des lombalgies chroniques. L’insuffisance musculaire des muscles extenseurs du rachis joue un rôle prépondérant dans la chronicité de ces douleurs. Le muscle multifidus est un stabilisateur lombaire profond qui contrôle les mouvements ntersegmentaires ; chez les patients souffrant de lombalgie chronique, on observe une atrophie, une asymétrie, une infiltration graisseuse et une échogénicité accrue, correspondant à une perte de qualité musculaire et à une contraction réduite. Nous souhaitons développer l’échographie 3D quantitative du rachis pour à terme évaluer son utilité dans la lombalgie chronique.
Objectif
Notre objectif est de développer en tri-dimensionnel (3D) l’analyse de texture sur les images échographiques en mode B du muscle multifidus. L’approche 3D permet de mieux rendre compte de la complexité de la structure interne et de suivre les contours de l’objet. L’analyse de texture 3D permet de moyenner l’information sur un volume suffisant compte tenu du caractère hétérogène et anisotrope des tissus étudiés. La variabilité inter-opérateur reste un problème majeur de l’utilisation paramétrique des ultrasons ce qui peut être partiellement levée par l’imagerie 3D. Pour obtenir une image 3D, des systèmes de tracking permettent d’obtenir une image stable au cours d’un balayage. Nous testerons la solution « 3D free hand tracker » proposée par la Société Canon.
Cette étude préliminaire a été réalisée chez 20 volontaires sains avec 6 acquisitions provenant de 3 opérateurs de niveau d’expérience différents. Nous différencierons l’analyse d’image intra-observateur et inter-observateur de celle de la chaîne de mesure, ce qui nous permettra de calculer la reproductibilité de la chaîne de mesure (acquisition+analyse de l’image). Cette étude nous permettra d’évaluer l’influence du niveau d’expertise de l’opérateur (expert/apprenant/novice), de comparer l’intérêt de l’approche 3D comparativement à l’approche 2D classiquement recueillie. D’établir si des méthodes de classification permettent de différencier le muscle gastronecmius medial situé au mollet dont la segmentation et l’analyse a déjà effectué avec le multifidus.
Mission(s)
Le travail de l’étudiant consistera à analyser les images, la 1erétape est la segmentation des muscles rachidiens sur 3D slicer, il pourra être tester différentes méthodes d’analyse de texture d’ordre 1 et 2 (matrices de co-occurrence et longueur de plages), d’ordre n (local binary pattern) avec Python. D’autres paramètres de texture pourront être implémentés à l’occasion de ce stage. Nous utiliserons des indicateurs pour mesurer la répétabilité tel que le coefficient de corrélation intraclasse, le RMSCV, RMSSD. Nous testerons la capacité de l’analyse de texture à différencier les 2 types de muscles (gastronecmius versus multifidus) à l’aide de méthodes de classification. À partir des images segmentées de façon semi-automatique sur 3D slicer, il sera envisagé d’entraîner un réseau de neurones type nnUnet pour segmenter automatiquement, les réseaux de neurones peuvent aussi intervenir pour la classification.
Ce stage sera réalisé au sein de l’équipe Médecine et Ultrasons et encadré par Christine Chappard.
Compétences
Nous recherchons un(e) étudiant(e) en Master ou école d’ingénieur intéressé-e par l’imagerie biomédicale et le traitement d’images. Il ou elle aura de préférence une formation en ingénierie biomédicale, traiement du signal, informatique ou imagerie médicale avec une pratique solide de python (traitement d’images, numpy/scipy, bibliothèques de visualisation). Quelques bases en statistiques sont un plus.
Rémunération
Gratifications de stage mensuelle + remboursement partiel d’un titre de transport mensuel (environ 550-600€/mois).
Contact
Les candidats sont invités à contacter Christine Chappard (christine.chappard[at]inserm.fr), en incluant une lettre de motivation et un CV. Des relevés de notes et une précédente réalisation (par ex. un rapport de stage) pourront être demandés.
Lieu de stage
Sorbonne Université, Laboratoire d’Imagerie Biomédicale (LIB) CNRS 7371 – INSERM 1146. 15, rue de l’école de médecine 75006 PARIS.
