Imagerie optique speckle du débit sanguin cérébral : développements pour l’imagerie en temps-réel en contexte clinique et préclinique

Obesity has major repercussions on public health. In obese people, increased inflammation and insulin resistance are observed, leading to cerebrovascular problems and increased susceptibility to neurodegenerative diseases. Vascular fragility can also lead to serious complications such as stroke. Assessment of blood flow regulation is therefore crucial in metabolic disorders. Laser speckle contrast imaging (LSCI) is a high-resolution technique widely used in preclinical imaging, particularly in the brain, to map blood flow at the tissue surface in vessels with a diameter of 10 micrometers. Multi-exposure speckle imaging (MESI) improves flow quantification, particularly in the presence of static diffusers (i.e. skin, bone). MESI imaging has a number of advantages: it's a contactless (no contact with the tissue), tracer-free technique and portable to the patient's bed. However, its implementation requires relatively complex instrumentation and, above all, computationally-intensive post-analysis, based on pixelwise fitting of a non-linear model linking speckle contrast with scatterers’ decorrelation time. These limitations have so far prevented the use of the technique in clinical applications, as existing commercial devices are all based on the single-exposure S-LSCI approach. In this challenging context, we have evaluated two new instrumental and methodological approaches to overcome these challenges. Firstly, MESI data acquisition using synthetic exposure was implemented and compared to the modulated exposure classically used in MESI. In vitro, using microfluidic channels representative of microcirculation physiology, and in vivo, on a mouse model of obesity, we have shown that synthetic MESI acquisition makes it possible to assess relative flow variations, provided that the effect of instrumental noises on speckle contrast is properly assessed and corrected. The effect of various experimental biases (spatial undersampling and the effect of global movements) was also studied. Secondly, the use of neural networks was evaluated as an alternative to non-linear fitting for the extraction of blood flow maps in near-real time. A convolutional network (Res3D-Net) was trained and validated using a database of experimental speckle contrast images obtained in vitro using synthetic exposures for different flow rates and channel diameters. It demonstrated its ability to predict relative flow variations, with greater robustness and linearity than that obtained by fitting a non-linear model. The optimized MESI system was then used to study blood flow variations in the branch of the middle cerebral artery (MCA), irrigating the somatosensory cortex, imaged in response to whiskers stimulation in a mouse model of obesity. The study of obese mice shows the negative impact of obesity on the regulation of cerebral blood flow and suggests ways of correcting diet by balancing ω-3/ω-6 polyunsaturated fatty acids ratio. Both instrumental and methodological avenues for improvement are discussed for blood flow quantification to lower the systematic underestimation of flow variations measured between the neural network and the model-fitting approach. The developments made to the MESI technique during this thesis pave the way for the study of relative blood flow changes at the microvascular level with an analysis time compatible with real-time clinical applications.L'obésité a des répercussions importantes sur la santé publique. Chez les personnes obèses, une augmentation de l'inflammation et de la résistance à l'insuline est observée dans le cerveau, ce qui entraîne des problèmes vasculaires cérébraux et une susceptibilité accrue aux maladies neurodégénératives. La fragilité vasculaire peut également entraîner des complications graves telles que les accidents vasculaires cérébraux. Le suivi du débit sanguin est donc crucial dans les pathologies métaboliques. L'imagerie du contraste speckle (LSCI) est une technique à haute résolution largement utilisée en imagerie préclinique, notamment cérébrale pour cartographier le débit sanguin à la surface des tissus dans des vaisseaux dont les diamètres sont de 10 micromètres. L'approche multi-exposition (MESI) améliore la quantification du débit, en particulier en présence de diffuseurs statiques (i.e. peau, os). L’imagerie MESI possède de nombreux atouts: c’est une technique sans contact avec le tissu, sans traceur et portable au lit du patient. Cependant, sa mise en œuvre nécessite une instrumentation relativement complexe et surtout une post-analyse lourde en temps de calcul, puisqu’elle est basée sur l’ajustement pixel par pixel d’un modèle non-linéaire reliant le contraste speckle au temps de décorrélation des diffuseurs. Ces limites ont jusqu’ici empêché ses applications en clinique, les appareils commerciaux existants reposant tous sur l’approche simple exposition S-LSCI. Dans ce contexte, nous avons évalué deux nouvelles approches instrumentales et méthodologiques pour lever ces verrous. Dans un premier temps, l’acquisition de données MESI en exposition synthétique a été mise en œuvre et comparée à l'exposition modulée classiquement utilisée en MESI. In vitro, en utilisant des canaux microfluidiques représentatifs de la physiologie de la microcirculation, et, in vivo, sur un modèle murin de l’obésité, nous avons montré que l’acquisition MESI synthétique permet d’évaluer des variations relatives de débit, à condition que l’effet des bruits instrumentaux sur le contraste speckle soient bien évalués et corrigés. La prise en compte des différents biais expérimentaux (sous-échantillonnage spatial et effet des mouvements globaux) a également été étudiée. Dans un second temps, l’utilisation de réseaux neuronaux a été évaluée comme alternative à l'ajustement non-linéaire pour l'extraction des cartes de flux sanguin en temps quasi-réel. Un réseau convolutif (Res3D-Net) a été entraîné et validé à l’aide d’une base de données d’images de contraste speckle expérimentales obtenues en exposition synthétique in vitro pour différents débits et différents diamètres de canaux. Il a montré sa capacité à prédire les variations relatives de débit, avec une robustesse et une linéarité supérieure à celle obtenue avec ajustement d’un modèle non-linéaire. Le système MESI optimisé a ensuite été utilisé pour étudier les variations du flux sanguin de la branche de l'artère cérébrale moyenne (MCA) qui irrigue le cortex somatosensoriel en réponse à la stimulation des vibrisses dans un modèle murin d'obésité. L'étude de souris obèses montre l'impact de l'obésité sur la régulation du débit sanguin cérébral et propose des pistes de correction de l’alimentation par équilibrage du rapport ω-3/ω-6 des acides gras polyinsaturés. En perspectives, des pistes d’améliorations tant instrumentales que méthodologiques sont discutées, notamment en termes de quantification du débit sanguin, pour aboutir à une meilleure évaluation systématique des variations de débits mesurées entre le réseau de neurones et la méthode par ajustement de modèle. Les développements apportés à la technique MESI au cours de cette thèse ouvrent la voie pour l’étude des changements relatifs du débit sanguin au niveau microvasculaire avec une durée d’analyse compatible avec les applications cliniques en temps-réel