Analyse d’images2018-10-17T14:51:02+00:00

Analyse d’images

Image Analysis

Notre laboratoire dispose d’une expertise en développement informatique pour concevoir des outils d’analyse d’images, de l’application simple jusqu’à l’analyse multiparamétrique contextualisée.

 

Développements sur mesures :

N’étant pas tributaire d’une solution logicielle, il nous est possible de concevoir sur mesure des solutions d’analyse d’images dédiées à des problématiques très particulières. Ce travail de conception est toujours mené conjointement par notre équipe informatique et scientifique.

Cette méthode d’analyse automatique permet de reconnaître les différents types de tissus et de quantifier la coloration ou le marquage utilisé. On obtient ainsi l’intensité et/ou la surface de marquage. Ces mesures peuvent être comparées entre elles et fournir une description pertinente de biomarqueurs (proportion de cellules tumorales, de tissu collagèneux, etc.).

Application : Quantification des récepteurs Phospho-EGFR sur xénogreffes

Dans cette vidéo, nous mesurons l’intensité de marquage pour quantifier le récepteur p-EGFR dans un modèle de xénogreffe. Cela nous permet de déterminer son degré d’expression, ce qui nous donne des indications sur l’efficacité du traitement testé.

La segmentation de certaines structures de tissus peut être analysée sous l’angle de leur répartition spatiale. Un outil a été développé dans le but de caractériser la distribution spatiale d’objets d’intérêt au sein d’une coupe histologique (vaisseaux, cellules, …). On parvient ainsi à caractériser quantitativement des répartitions plus ou moins homogènes, plus ou moins concentrées dans l’espace.

Cet outil permet de quantifier l’épaisseur d’une strate d’intérêt avec une grande précision grâce à 3 mesures :

– Erode : la strate est érodée successivement, l’épaisseur est mesurée grâce au nombre d’érosions nécessaire pour faire disparaître la strate.

– Vector : mesure linéaire selon une direction donnée par l’opérateur

– Orthogonale : mesure locale d’épaisseur selon la direction orthogonale à la ligne directrice de la strate

L’application permet de chercher, suivant toutes les combinaisons de strates, laquelle serait la plus pertinente pour décrire une pathologie, la réponse à un traitement, etc.

Application : Evaluation de la régénération de la peau par analyse d’épaisseur

Dans cette vidéo nous présentons une méthode pour quantifier la régénération tissulaire après lésion par mesure de l’épaisseur de la strate épidermique.

Un outil de segmentation permet de sélectionner des pixels dans l’image à partir d’un critère donné. Ce critère est le plus souvent un seuil sur l’intensité de coloration ou de marquage. La surface occupée est ainsi calculée à partir de cette sélection de pixels et des données de calibration.

Application : Mesure de l’indice gonado-somatique des huitres

L’outil de mesure de surface nous permet dans cette vidéo de déterminer le rapport gonado-somatique (pourcentage de la surface occupée par la gonade) de l’huître. Cet indicateur permet de suivre le bon déroulement de la reproduction dans les élevages.

Le recalage d’images est une méthode qui consiste à trouver la transformation géométrique permettant de superposer deux images. Cette transformation peut être simplement l’association d’une translation et d’une rotation ou, de manière plus complexe, un champ de déformation. Le recalage d’images permet de superposer automatiquement plusieurs coupes histologiques semblables. Ces coupes sériées peuvent avoir subi différentes colorations / marquages.  L’intérêt est ensuite de pouvoir comparer les coupes entre elles et automatiser l’analyse quantitative comparative.

Application : Colocalisation de marquages Sonde ALU (HIS) / TNF-α (IHC) sur un modèle murin de colite ulcéreuse

Colocalisation de 2 marqueurs :

– TNF-α : facteur de croissance impliqué dans la réaction inflammatoire

– Sonde ALU : qui caractérise les cellules immunitaires humaines

Ensemble, ces 2 marqueurs permettent de tester l’efficacité des thérapies sur des lésions de type Crohn par exemple.

Un outil complet d’analyse de Tissue MicroArray (TMA) a été développé. Cette application de traitement d’images permet de découper un TMA, d’identifier les différents spots et d’appliquer un algorithme d’analyse d’images sur chaque spot (ex: quantification du marquage IHC).

Application : Évaluation de la réactivité croisée sur Tissu MicroArray (TMA)

Dans cette vidéo, nous présentons l’évaluation de la réactivité croisée par TCR sur Tissue MicroArray congelés humains (TMA). L’outil de segmentation permet de screener rapidement et à moindre frais les différents spots des TMA lors d’une évaluation précoce de la toxicité. Il permet également de s’affranchir de toute opération manuelle, ce qui rend les résultats plus robustes et fiables.

Un certain nombre d’applications intègrent le principe d’analyse granulométrique. Ce type d’analyse permet d’étudier la distribution de mesures effectuées sur les images, dont notamment la mesure de surface. On peut ainsi décrire la répartition de gros ou de petits objets au sein d’un ensemble d’objets segmentés en définissant des classes de taille.

Application : Distribution spatiale et granulométrie de tumeur xénogreffe

 

Dans cette vidéo, nous présentons une méthode d’analyse d’images permettant de caractériser la distribution spatiale et la granulométrie de l’infiltration tumorale grâce à un marquage sonde ALU sur des cerveaux de souris xénogreffés. Le but est de quantifier la présence de micro métastases apparues suite à l’injection des cellules tumorales humaines.

Une application a été développée dans le but d’automatiser le comptage des objets segmentés. Des filtres peuvent être appliqués pour éliminer les objets non souhaités et les artefacts. Des options supplémentaires sont disponibles pour séparer des objets collés.

Application : Quantification d’un dépôt de cuivre dans le foie dans le cadre de la maladie de WILSON

Dans cette vidéo, nous présentons une technique d’analyse d’image, développée chez HISTALIM, permettant de mettre en évidence et quantifier les dépôts de cuivre dans un foie de souris (modèle pathologique).

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