Estimation de la résistance coronarienne par analyse du réseau vasculaire du fond de l'œil

Estimation of the coronary resistance by analysis of the vascular network of the eye fundus

• Auteur / Autrice : Charles Jabour
• Direction : Damien Garcia
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biomécanique
• Date : Soutenance le 10/02/2023
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique (Villeurbanne ; 2011-....)
• Partenaire(s) de recherche : Membre de : Université de Lyon (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CREATIS - Centre de Recherche et d'Application en Traitement de l'Image pour la Santé (Lyon ; 2007-....) - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé / CREATIS
• Jury : Président / Présidente : Olivier Bernard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Damien Garcia, Olivier Bernard, Irène Vignon-Clémentel, Gwenolé Quellec, Élodie Puybareau, Brahim Harbaoui
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Irène Vignon-Clémentel, Gwenolé Quellec

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie médicale

Rétinopathies

Biomécanique

Mots clés libres

Biomécanique

Résistance coronarienne

CFR - Réserve de débit coronaire

Rétine

Choriocapillaire

Segmentation

Apprentissage Profond

Segmentation

Maladie coronarienne

Flow voids

Biomechanics

Coronary resistance

Coronary flow reserve - CFR

Retina

Choriocapillaris

Machine Learning

Deep Learning

Segmentation

Coronary disease

Flow voids

Résumé

La plupart des maladies coronariennes sont liées à la présence d’une sténose, qui entrave l’écoulement coronaire. Le diagnostic repose généralement sur la caractérisation de cette sténose et néglige la microcirculation coronarienne, caractérisée par sa résistance et sa réserve de débit. Dans cette thèse, nous proposons d’analyser la microvascularisation de l’œil pour estimer celle du cœur. Pour ce faire, nous avons utilisé la base de données COREYE. Elle associe des mesures de résistance coronarienne basale (BMR), en hyperhémie (HMR) et de réserve de débit coronaire (CFR) à 124 images de la perfusion rétinienne et de la choriocapillaire, acquises par angiographie par tomographie en cohérence optique (OCT-A). Une base supplémentaire de données de rétinopathie radique nous a permis de valider les différentes étapes de notre méthodologie. L’analyse des images a d’abord nécessité de segmenter des régions d’intérêt : le réseau vasculaire et la zone avasculaire centrale (ZAC) dans la rétine, et la perfusion dans la choriocapillaire. En particulier, notre méthode d’extraction de la ZAC par apprentissage profond, sous une contrainte basée sur la distance de Hausdorff, a produit des segmentations de formes concordant avec les annotations d’experts. Nous avons ensuite extrait des descripteurs de ces régions. Par recherche exhaustive, nous avons sélectionné les meilleurs descripteurs pour nos différentes tâches de prédiction. Nos prédictions de grade rétinopathie radique se sont appuyées sur des descripteurs de chaque région. Elles se sont montrées robustes pour les grades les plus sévères. Nous avons classé la BMR, HMR et CFR en valeurs hautes et basses, à partir des descripteurs oculaires anatomiques, et démographiques. Les prédictions de HMR et CFR se sont démarquées par leur généralisation à de nouvelles données. Seule la CFR a bénéficié des descripteurs démographiques. Nos recherches exhaustives ont mis en évidence l’importance des flow voids dans ces estimations. Notamment, leur nombre, qui était statistiquement discriminant entre classes de CFR, favorisait la détection des CFR , c’est-à-dire la détection des patients avec risque d’ischémie myocardique. Ces résultats tendent à montrer qu’une estimation des résistance et réserve coronaires est possible par analyse ophtalmique.

Most coronary diseases are related to the presence of a stenosis, which hinders the coronary flow. The diagnosis usually relies on the characterization of this stenosis and neglects the coronary microcirculation, described by its resistance and flow reserve. In this thesis, we propose to analyze the microvascularization of the eye to estimate that of the heart. To do this, we used the COREYE database. It combines measurements of coronary resistance at rest (BMR), in hyperemia (HMR), and coronary flow reserve (CFR) with 124 images of retinal perfusion and choriocapillaris acquired by optical coherence tomography angiography (OCT-A). We validated the different steps of our methodology on an additional database of radiation retinopathy data. Image analysis first required segmenting regions of interest: the vascular network and foveal avascular zone (FAZ) in the retina, and perfusion in the choriocapillaris. In particular, our deep learning-based FAZ extraction method, under a Hausdorff distance-based constraint, produced shape segmentations consistent with expert annotations. We then extracted descriptors from these regions. By exhaustive search, we selected the best descriptors for our different prediction tasks. Our radial retinopathy grade predictions were based on descriptors from each region. Predictions were robust for the most severe grades. We classified BMR, HMR, and CFR into high and low values, based on ocular and demographic descriptors. The predictions of HMR and CFR stood out for their generalizability to new data. Only CFR benefited from the demographic descriptors. Our extensive research highlighted the importance of flow voids in these estimates. In particular, their number, which was statistically discriminant between CFR classes, favored the detection of pathological CFRs below two. These results tend to show that an estimation of coronary resistance and reserve is possible by ophthalmic analysis.