Imagerie HyperSpectrale Médicale (MHSI) - Sommaire - SFPMed
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Imagerie HyperSpectrale Médicale (MHSI)
Sommaire
• Introduction
• Principes
• Applications médicales
▪ Cancérologie
▪ Dermatologie
▪ Ophtalmologie
▪ Chirurgie guidée par l’image
▪ Oxymétrie de surface
Marc Faucheux • Conclusions
Pas de conflit d’intérêt
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 1
Introduction
▪ L’Imagerie HyperSpectrale (MHSI) ou Multispectrale est une modalité émergente dans le domaine médical.
(Premier article en 1988, développements depuis 2004).
▪ Contrairement aux autres technologies d’imageries qui utilisent une seule longueur d’onde ou du RGB, HSI
permet d’obtenir le spectre emis pour chaque point imagé de la ROI.
▪ Chaque image contient des data en 3D : 1 dimension spectrale et 2 dimensions spatiales.
▪ Les récentes avancées technologiques : des cameras hyperspectrales, des méthodes d’analyse d’images et
les puissances de calculs atteintes aujourd’hui, permettent le développement d’outils de diagnostic
medical.
▪ C’est une modalité label free, non ionisante et non invasive.
▪ HSI représente autour de 10 % du marché de l’imagerie optique médicale (> 2 B$)
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 2
Introduction
▪ Quand on envoie de la lumière sur les tissus elle se propage et subit de la diffusion par les
inhomogénéités des structures biologiques rencontrées et de l’absorption par les
chromophores presents.
▪ L’absorption, la fluorescence et la diffusion, sont caractéristiques d’un tissue pathologique,
sont différentes d’un tissu sain et changent au cours de l’evolution d’une maladie.
➢ La lumière refléchie, diffuse, transmise et de fluorescence du tissu, capturée par HSI
contient des informations qualitatives et quantitatives de diagnostic de la maladie et de son
evolution.
▪ Les images spectrales résolues spatialement produisent des informations tissulaire de :
▪ Morphologie
▪ Composition
▪ Physiologie.
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 3
Principe
Chaque pixel du détecteur 2D collecte un spectre découpé en un grand nombre de bandes spectrales.
HSI génère un ensemble 3D de data spatiale et spectrale.
Après traitement on obtient en chaque point de l’image un spectre complet qui reflète l’interaction de la
lumière avec le tissu .
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Principe Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 5
Principe Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 6
Introduction
Whiskbroom Pushbroom Staring Snapshot
Comparaison :
Scanning 2D spatial 1 D Spatial 1D Spectral 0
Largeur spectrale détectée +++ +++ ++ +++
Sélection de l non non oui non/oui
Résolution Spat et Spect +++ +++ ++ +
Nombre de bandes spect. Hyper Hyper Hyper/ Multi Multi
Temps d'acquisition datacube long long moyen court
Complexité du système +++ +++ ++ +
Coût + + +++ ++ /+++ si l fixées
Couplage optique camera lens camera lens camera lens fundus camera
microscope microscope endoscope, µscope endoscope, µscope
colposcope
Laser scanning résolution temporelle
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Applications médicales
▪ L’Imagerie HyperSpectrale Médicale (MHSI) est essentiellement utilisée pour du
diagnostic précoce de différents cancers, de la chirurgie guidée par l’image (niveau de
sanguin et saturation en oxygène), du test pour infection des fluides (urine, sang,
sperme) et pour des pathologies dentaires.
▪ Il est nécessaire d’avoir la signature spectrale des fluides et tissus sains.
▪ Nombreuses études dans le visible et maintenant dans le proche IR, technologies
« Pushbroom », « Starring » et « Snapshot » avec des détecteurs CCD, CMOS et InGaAs,
plus rares dans l’IR avec des détecteurs refroidis HgCdTe ou microbolomètre.
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Applications médicales
MHSI uses have been reported * or been suggested in braintissue
metabolic and hemodynamic monitoring, red blood cell counting,
histopathology and cytology, dermatology, pressure ulcers, colorectal
and gastric cancer, residual tumor identification during surgery,
cervical cancer, burn wounds, diabetic foot, tumor hypoxia, skin
cancer, hemorrhagic shock, skin bruises, ophthalmology, laparoscopic
surgery, intestinal ischemia, endoscopy, atherosclerosis, prostate
cancer, laryngeal disorders, cholecystectomy, ovarian cancer,
leucocytepathology, and nerve fiber identification.
* M. West et al., MITRE Technical report, 2019
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Applications médicales : Cancérologie
“In-Vivo and Ex-Vivo Tissue Analysis through Hyperspectral
Imaging Techniques: Revealing the Invisible Features of
Cancer”,M. Halicek et al., Cancers, (2019), 11, 756
✓ In Vitro exclus
“Hyperspectral data processing
improves PpIX contrast during
fluorescence guided surgery of
human brain tumors”, J.J. Bravo et
al.,Nature Scientific Report, 7:
9455, 2017
Col utérus In vivo (Human)
Résultats : Open data base de HSI
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 10Applications médicales : Cancérologie
▪ Col de l’utérus (CIN) : HSI (avec illumination UV Vis) permet de détecter :
▪ Une augmentation de la vascularisation des vaisseaux subsurface
▪ Une diffusion anormale des cellules de l’épithélium
* Etude clinique ancienne avec large panel, système « bricolé », images d’autofluorescence, ils obtienent
une discrimination entre situation normale et cancéreuse (avec graduation) avec un bon SNR. et ainsi
choisir les endroits de biopsie.
➢ Faisabilité et intérêt de MHI démontré
* « Multispectral digital colposcopy for in vivo detection of cervical cancer »J.M. Benavides et al., Optics Express, V 11,N10,
2003
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 11Applications médicales : Cancérologie
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 12Applications médicales : Cancérologie
▪ Plus récemment une étude pilote** (100 patientes) avec un appareil « LuViva » de Guided Therapeutics ,
Détection de fluorescence et réflectance dans trois régions spectrales : 340 nm; 400 nm; 460 nm, sans
utilisation d’acide acétique, temps de procédure : 1’, puis comparaison avec gold standard (VIA et Pap).
▪ Gold Standard : 26/100 anormal Pap (frottis), 37 positive VIA, 37 normal Pap
▪ HSI en situation clinique :
▪ Sensibilité de 92,3 % pour détection de lésions pré cancéreuses,
▪ Réduit de 37% des colposcopies et biopsies non nécessaires sans faux négatifs,
▪ Permet de différencier les VIA + des Pap -, avec une sensibilité de 81% et spécificité de 66%,
➢ Plus grand échantillon nécessaire pour conclure améliorer la calibration de l’appareil.
** « Multimodal hyperspectroscopy screening in women at risk of cervical cancer : results of a pilot study in a
developping country » O.A. Awolude et al;, Tropical Journal of Obstetric & Gynecology, V34, Issue 2, May-August 2017
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 13Applications médicales : Cancérologie
Guided is currently working on a planned, future application for
LuViva in early detection of cervical intraepithelial neoplasia
(CIN) that retains high true positive predictive rates while
« LuViva » de Guided Therapeutics
reducing false positives. This figure compares a (top) normal
marqué CE (2012), CFDA (2020),
colposcopy image and corresponding color map showing lack of
Russie et Moyen Orient) FDA en
disease ("cool" colors) with a (bottom) colposcopy image
cours
showing cervical dysplasia (CIN 3) and corresponding color map
based on spectroscopy results that correctly identifies both the
CIN ("hot" colors) and normal tissue.
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 14Applications médicales : mélanome
▪ Classifier avec MHSI les lésions n’est pas meilleur que les dermatologues avec techniques classiques (dermatoscopie
RGB). Néanmoins HSI devrait apporter un plus, car on peut observer avec des l non visibles à l’oeil nu.
* Figure 7 shows a gray scale image of a field of view of
a melanoma lesion and example transmission spectra
taken from within a nucleus and also interstitial areas.
*"Differentiation of normal skin and melanoma using high resolution
hyperspectral imaging," D.T. Dicker et al.,Cancer Biology & Therapy 5:8,
1033-1038, August 2006
➢ Mais on manque de large datacube processing de bonne qualité et de méthodes statistiques de traitement des
données, de deep learning etc… pour exploiter toute la richesse des infos des images hyperspectrales.
▪ Revenio group (Finlande) développe sous licence VTT un produit portable « Cutica »
pour détection des cancers de la peau, en test clinique, pas encore certifié ( 3 ans).
▪ A comparer avec Vivascope (réflectance confocale)
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 15Applications médicales : Rétine
▪ Un mapping de la saturation en oxygène des vaisseaux révèle les zones ischémiques dues
au diabète ou des occlusions de vaisseaux (=> perte de vue).
▪ Classiquement les systèmes requiert plusieurs secondes d’acquisition (> 5s) une étude *
(JPL,Caltech, 2 patients) utilisant :
▪ Un système HSI snapshot dont le temps d’acquisition pour le data cube est 3 ms éliminant les artefacts
de mouvements (dus aux mvts rapides de l’œil et forte illumination),
▪ 50 bandes spectrales entre 450 et 700 nm,
▪ Le système est couplé à une caméra fond d’œil.
▪ Algorithme de calibration et de traitement sophistiqué.
* William R. Johnson, Daniel W. Wilson, Wolfgang Fink, Mark S. Humayun M.D., and Gregory H. Bearman "Snapshot hyperspectral imaging in
ophthalmology," Journal of Biomedical Optics 12(1), 014036 (1 January 2007)
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 16Applications médicales : Rétine
Spatial oxygen saturation maps. (a) Healthy
male (29 years old) oxygen saturation map.
Vascular separation from the background is
seen as well as reasonable saturation values
for veins versus arteries. (b) Zero-order color
image. (c) Healthy male (58 years old)
oxygen saturation map. (d) Zero-order color
images.
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 17Applications médicales : Rétine
▪ une autre étude récente * (JPL,Caltech, 12 patients) utilisant : un système HSI snapshot (Techno Bayer par
IMEC)
*Joel Kaluzny, Hao Li, Wenzhong Liu, Peter Nesper, Justin Park, Hao F. Zhang& Amani A. Fawzi (2016): Bayer Filter Snapshot Hyperspectral Fundus Camera for
HumanRetinal Imaging, Current Eye Research
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 18Applications médicales : Rétine
Visualization of hyperspectral datacube with false coloring applied to emphasize the different channels (50° field of view)
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 19Applications médicales : Rétine
Segmentation et mesure
de la saturation en oxygène
erreur moyenne sur 6 mesures
à 5’ d’intervalle : 1,4%
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 20Applications médicales : Rétine
On peut aussi obtenir la densité optique des pigments maculaires
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 21Applications médicales : Rétine
• Autre étude *
Résultats prometteurs d’une étude sur 19 patients (de MCI divers) pour détection précoce d’Alzheimer par HSI par analyse
de la présence de biomarker (protéine spécifique présente dans la rétine avant que des plaques se forment dans le cerveau)
* “In Vivo Assessment of Retinal Biomarkers by Hyperspectral Imaging: Early Detection of Alzheimer’s Disease”,
More, S.S., et al. (2019) ACS Chemical Neuroscience
• Produit en développement avec machine learning chez Retispec ,
examen rapide (qq s) et peu couteux, évaluation clinique Toronto et Israël
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 22Applications médicales : chirurgie guidée par l’imagerie
▪ MHSI dans le proche IR peut aider le chirurgien à voir les tissus sous jacent à une couche
de sang pendant l’opération notamment en microchirurgie
▪ MHSI facilite la détection de tumeur résiduelle car elle permet la distinction entre tissus
sains et cancéreux.
▪ MHSI peut monitorer (3 image/s) le flux sanguin et la saturation en oxygène durant
l’opération pour éviter la résection de tissus viables durant une résection de tumeur.
▪ MHSI a été explorée durant des chirurgies de : mastectomie, vésicule biliaire,
néphrectomie, rénale, abdominale et intestinale.
▪ MHSI permet la visualisation de l’anatomie du réseau vasculaire et des organes.
« Medical hyperspectral imaging : a review » , G. Lu & B. Fei, Journal of Biomedical Optics 19(1), (1 January 2014)
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 23Applications médicales : chirurgie guidée par l’imagerie
Etude * sur 56 rats avec tumeur du sein inoculées
histopathologies sur 224 examens
Résultats : sensibilité 86 %, spécificité : 90-94 %
* « Medical hyperspectral imaging identifies residual tumor» , S.V. Panasyuk et al., Cancer Biology & Therapy, V6, Issue 3, 2007
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 24Applications médicales : chirurgie guidée par l’imagerie
▪ Beaucoup d’études in vivo sur modèle animal et ex vivo sur analyse de tissus ont montré
l’intérêt de HSI intra-opérative.
▪ HSI in vivo peu nombreuses études mais capacités démontrées.
▪ Pour utilisation de routine en clinique, il faut s’intégrer aisément dans le work flow
chirugical.
▪ Les développement technologiques de miniaturisation et l’amélioration de la robustesse
devraient le permettre.
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 25Applications médicales : Oxymétrie de surface
▪ Déterminer la perfusion d’oxyhémoglobine, le flux sanguin .
▪ Besoin pour cicatrisation (ulcère diabétique), chirurgie reconstructive, ischémie des
membres, amputation…
▪ Besoin d’un système « point of care » :
▪ sans contact,
▪ sans injection,
▪ portable et léger,
▪ facile d’utilisation,
▪ robuste.
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 26Applications médicales : Oxymétrie de surface
▪ Système « Hyperview » de HyperMed
FDA cleared 2017
CE Mark 2018
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 27Conclusions
– Non ou mini invasive Faible pénétration
– Non ionisante (/ Rayons X, gamma, nucléaire) Validations d’algorithmes nécessaires
– Label free Etudes cliniques et homologations couteuses
– Imagerie ex vivo, in vitro et in vivo Nouvelle technologie doit convaincre / Techno existantes
– Appareils petits, peu couteux? Peu de produits certifiés pour la clinique
– Appareils « points of care » Appareils spécifiques pour chaque application
• Futur :
– Miniaturisation
– Bandes spectrales dans l’IR
– Combinaison de modalité, déjà montrée
– Deep & machine learning pour diagnostic amélioré
– Baisse des coûts des détecteurs due aux autres marchés plus porteurs
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 28Conclusions
✓ L’Imagerie HyperSpectrale Médicale est une technique optique qui apporte beaucoup d’informations sur les
tissus investigués.
✓ Beaucoup d’études dans des applications nombreuses, mais encore peu de produits.
✓ L’utilisation de cette modalité d’imagerie optique et l’arrivée sur le marché médical de nombreux produits
dans les années qui viennent sont conditionnées par :
– Le bon choix de la technologie hyperspectrale,
– L’amélioration et la validation des algorithmes de traitement des données acquises,
– Deep / machine learning
– Le ratio coût / service rendu par rapport aux autres modalités optiques.
Congrès SFPMed 2020 – La Rosière 29Vous pouvez aussi lire
