Nouvelles techniques d'imagerie cérébrale appliquées aux troubles psychotiques
Des chercheurs espagnols de l'UPNA / NUP-Université publique de Navarre visent à identifier les différences dans des parties spécifiques du cerveau chez les patients psychotiques par rapport à leurs parents en bonne santé ou à d'autres personnes.
«Nous avons vu que chez les individus ayant subi un premier épisode psychotique, la zone du cerveau des ganglions sous-corticaux présente certaines différences de taille par rapport à celle des individus en bonne santé», a déclaré la chercheuse principale Beatriz del Cerro.
Cette constatation, dans une certaine mesure, contredit ce qui a été rapporté dans la littérature psychiatrique.
Cerro soutient que le traitement pharmacologique antipsychotique pourrait être un facteur déterminant dans ces écarts puisque la nouvelle étude s'intéresse aux patients au cours des premières semaines de traitement avec des médicaments, tandis que des études antérieures ont fourni des données sur des patients sous traitement médicamenteux depuis longtemps.
Les chefs de projet souhaitent développer des méthodes automatiques pour augmenter la qualité des IRM et calculer les tailles souhaitées dans l'analyse d'image.
Une étude parallèle se concentre sur les aspects cliniques des patients impliqués dans ces nouvelles méthodes de super-résolution.
L'échantillon de cette étude comprenait des personnes ayant eu un premier épisode psychotique, des personnes qui leur étaient liées et un troisième groupe non lié de sexe, d'âge et de niveau de scolarité similaires. Dans l'étude, tous ont subi une imagerie par résonance magnétique cérébrale.
Une fois que les images de résonance magnétique atteignent l'UPNA, les chercheurs ont deux tâches principales devant eux.
Premièrement, ils utilisent des techniques de super-résolution mathématique pour reconstruire et améliorer la qualité des images acquises par les équipements médicaux. Deuxièmement, ils segmentent chaque image en appliquant des techniques d'intelligence artificielle; en d'autres termes, ils le divisent en différentes parties (groupes de pixels avec des caractéristiques communes) afin de le simplifier ou d'échanger sa représentation contre une autre plus facile à analyser.
«Pour ce faire, nous avons utilisé des logiciels commerciaux qui existent déjà, mais nous avons amélioré les algorithmes et les avons adaptés à nos objectifs», explique le chercheur Aranzazu Jurio.
«Nous avons pu voir que notre nouvelle méthode, basée sur des fonctions de regroupement, obtient les meilleurs résultats dans toutes les images de l'expérience», ont déclaré les auteurs.
Source: Université du Pays Basque
