AOPLab explore le potentiel de la polarimétrie de Mueller à imagerie grand champ pour répondre à deux problèmes gynécologiques importants, dans lesquels l'évaluation de la microstructure du tissu du col de l'utérus porte l'information clé.
Le premier concerne la détection précoce des lésions précancéreuses du col, dont le dépistage repose encore sur le frottis et sur l'examen colposcopique subjectif de la patiente. L'imagerie polarimétrique de Mueller grand champ vise à classer objectivement la néoplasie intraépithéliale cervicale (CIN) en examinant les modifications des propriétés polarimétriques du tissu cervical induites par la pathologie.
Le second concerne la détection du risque d'accouchement prématuré. Le col de l'utérus est riche en collagène extracellulaire organisé, qui se remodèle au cours de la grossesse. L'imagerie polarimétrique de Mueller est sensible à ce processus et peut fournir des métriques objectives de notation du collagène et de prédiction du risque d'accouchement prématuré. Dans les deux études, nous travaillons sur des images polarimétriques d'échantillons de tissu cervical validées par l'histopathologie, et associons l'imagerie polarimétrique à l'apprentissage automatique pour transformer des images de matrice de Mueller de grande dimension en cartes diagnostiques quantitatives et interprétables.
Lire la Microstructure Tissulaire
La néoplasie intraépithéliale cervicale (CIN) perturbe progressivement l'épithélium normal du col de l'utérus (perte de polarité cellulaire, élargissement nucléaire) et remodèle la matrice de collagène extracellulaire du stroma. Parce que la lumière polarisée est sensible précisément à ces caractéristiques structurelles, les images de matrice de Mueller encodent un contraste entre zones précancéreuses et tissu cervical sain, invisible sur les images d'intensité en niveaux de gris.
À partir des images de matrice de Mueller mesurées, nous calculons des cartes diagnostiques interprétables, notamment celle du retard linéaire, qui reflète l'organisation du collagène stromal. En superposant à ces cartes des lignes de coupe étiquetées par l'histologie (épithélium sain, CIN de bas grade, CIN de haut grade, glandulaire et métaplasique), nous relions chaque signature polarimétrique directement au diagnostic histologique de référence.
De l'Imagerie à la Classification des Échantillons
AOPLab a construit une chaîne de post-traitement des données polarimétriques fondée sur des classificateurs à réseaux de neurones entraînés. Les échantillons cervicaux prélevés sont mesurés avec le polarimètre de Mueller à imagerie grand champ multi-longueurs d'onde, puis envoyés en analyse histopathologique pour un diagnostic de référence. Les annotations expertes sont recalées sur les images polarimétriques pour créer un jeu de données entièrement étiqueté des régions saines et de CIN de haut grade, pixel par pixel.
Ce jeu de données étiqueté rend possible une classification objective et quantitative : au lieu de s'appuyer sur le jugement visuel d'un expert face aux images de colposcopie, des modèles d'apprentissage automatique sont entraînés sur des caractéristiques polarimétriques validées par la vérité terrain, puis utilisés pour l'évaluation diagnostique d'images polarimétriques de cols utérins jamais vus.
Détection de la Néoplasie Intraépithéliale Cervicale par Apprentissage Automatique : Performances Diagnostiques
À l'aide de ce jeu de données annoté, nous avons comparé plusieurs approches d'apprentissage automatique — un arbre de décision, un perceptron multicouche et un réseau de neurones convolutif 1D — pour la classification pixel par pixel des zones saines et de CIN3 de haut grade du tissu cervical. Avec une partition stratifiée entraînement–test, les meilleurs modèles atteignent une AUC et une précision d'environ 0,96–0,99. La validation plus exigeante par exclusion d'une patiente, qui teste la véritable généralisation à de nouvelles données, reste le défi central et l'objet des travaux en cours.
Les cartes prédites peuvent être comparées côte à côte avec les masques histologiques de référence, et l'accord le long des lignes de coupe diagnostiques fournit une mesure de précision interprétable à l'échelle de l'échantillon. Cette étude ex vivo, menée dans le cadre des projets BiCPIC et POLANNs en collaboration avec l'Université d'Arizona et la Victoria University of Wellington, en est au stade de la preuve de concept vers une aide objective au dépistage du précancer du col fondée sur la polarimétrie.
Remodelage Cervical et Risque d'Accouchement Prématuré
Le col de l'utérus est une structure porteuse riche en collagène organisé. Au cours de la grossesse, il se ramollit et se remodèle : le collagène passe d'un arrangement circonférentiel ordonné à un état désordonné afin de faciliter l'accouchement. Un remodelage prématuré est associé au risque d'accouchement prématuré, pathologie pour laquelle des marqueurs précoces fiables font encore défaut. Parce que les mesures polarimétriques sont sensibles à l'anisotropie tissulaire due à l'arrangement des fibres de collagène, elles peuvent suivre directement la réorganisation du collagène cervical et surveiller le risque d'accouchement prématuré. Dans un modèle murin de grossesse, les cartes de retard linéaire et d'azimut issues de la matrice de Mueller changent nettement entre le début et la fin de la gestation, ouvrant la voie à des métriques objectives de notation du collagène pendant la grossesse.
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