# Localisation des nœuds discriminants de réseaux de graphes convolutifs pour la classification du handicap clinique à partir d'IRM-T1 de patients SEP

Basile Caracalla, Enyi Chen, Berardino Barile, Françoise Durand-Dubief,

Thomas Grenier, Dominique Sappey-Marinier

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Basile Caracalla, Enyi Chen, Berardino Barile, Françoise Durand-Dubief, Thomas Grenier, et al. Localisation des nœuds discriminants de réseaux de graphes convolutifs pour la classification du handicap clinique à partir d'IRM-T1 de patients SEP. IABM 2025, Mar 2025, Nice, France. hal-05018491

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# Localisation des nœuds discriminants de réseaux de graphes convolutifs pour la classification du handicap clinique à partir d'IRM-T1 de patients SEP

Basile Caracalla¹, Enyi Chen¹, Berardino Barile¹, Françoise Durand-Dubief¹,², Thomas Grenier¹ et Dominique Sappey-Marinier¹,³

¹CREATIS, CNRS UMR 5220, INSERM U1294, Université de Lyon, Université Claude Bernard-Lyon 1, INSA Lyon, Lyon, France
²Service de Sclérose en Plaques, des Pathologies de la Myéline et Neuro-Inflammation, Groupement Hospitalier Est, Hôpital Neurologique, Bron, France
³CERMEP Imagerie du Vivant, Université de Lyon, Bron, France

## Introduction

La Sclérose en Plaques (SEP) est une maladie auto-immune, démyélinisante et inflammatoire du système nerveux central induisant des lésions majoritairement de la substance blanche ainsi qu'une atrophie de la substance grise (SG).

Ces processus pathologiques se traduisent par des troubles physiques et cognitifs variables entre patients, qui sont quantifiés sur l'échelle EDSS (Expanded Disability Status Scale).

Afin d'estimer le niveau de handicap du patient, notre travail propose de développer des réseaux de neurones de graphes en utilisant des modèles de connectivité morphologique, construits par similarité des épaisseurs corticales régionales mesurées sur des IRM-T1 acquises en routine clinique [1]. Une méthode de masquage de graphe à l'inférence est mise en œuvre pour évaluer le rôle discriminant des régions cérébrales pour cette tâche.

## Données

Les données proviennent de la base de l'Observatoire Français de la Sclérose en Plaques (OFSEP). Les IRM-T1 extraites de la base ont une date d'acquisition proche (<6 mois) de l'évaluation EDSS, et sont séparées en deux catégories : les handicaps faibles (EDSS = 0), et les handicaps forts (EDSS >= 5).

Suite aux prétraitements réalisés à l'aide du logiciel FreeSurfer [2], la parcellisation de la SG en 68 régions est obtenue avec l'atlas Desikan [3]. L'épaisseur corticale et ses caractéristiques statistiques sont mesurées pour chacune de ces régions. Ensuite, on génère un graphe de connectivité morphologique en utilisant la distance de Manhattan entre les caractéristiques de chacune des régions.

Les données sont séparées en deux sets : 80% des données sont utilisées pour l'entrainement, et 20% des données sont conservées pour la validation.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig 1. Les 68 régions de l'atlas Desikan</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig 2. Un graphe de connectivité morphologique</figcaption></figure>

## Modèle de classification

Pour la classification, on utilise ici un GCN (Graph Convolutional Network) qui s'appuie sur l'adaptation aux graphes des méthodes convolutive des CNN.

Soit un nœud $i$ représenté par un vecteur de caractéristiques $x_i$. Pour diffuser les caractéristiques du voisinage de $i$ dans un vecteur caché $h_i$, on somme les contributions des voisins de $i$ en les multipliant par une matrice de poids $W$, soit :

$$h_i = \sum_{j \in \tilde{N}_i} W x_j$$

Afin de limiter la propagation des nœuds possédant un grand nombre de voisins, le vecteur caché $h_i$ est normalisé par le degré de $i$ et par le degré de ses voisins $j$, avec la formule :

$$h_i = \sum_{j \in \tilde{N}_i} \frac{1}{\sqrt{\deg(i)} \sqrt{\deg(j)}} W x_j$$

Le modèle GCN utilisé comporte trois couches de convolution, dont chacune est suivie par une fonction d'activation ReLu, puis une couche linéaire suivie par une fonction d'activation SoftMax permettant la classification en deux classes, EDSS=0 et EDSS>=5.

## Méthode d'inférence

Comme la matrice de poids d'une couche de convolution GCN ne dépend pas du nombre de nœuds, il est possible d'utiliser le même modèle pour classifier des graphes de tailles différentes.

Afin de localiser les nœuds discriminants pour la classification, une méthode de masquage de nœuds est mise en place. Le principe est de supprimer des nœuds du graphe à l'entrée du modèle, et d'observer les pertes de performances de classification induites par cette perturbation.

Le nombre de combinaisons de nœuds étant trop élevé pour toutes les étudier (34 parmi 68 dans la pire configuration), nous proposons de faire une approximation du score moyen d'un nœud.

La Fig. 3 illustre ce processus où on considère un set de n graphes à 3 nœuds, notés G1, G2, ... Gn. Les sous-graphes étudiés sont de taille 2. Un premier tirage donne la combinaison {0, 2}, et une inférence sur le jeu de graphes en considérant uniquement les nœuds 0 et 2 donne un score F1 de 0.7. Un second tirage donne un score F1 de 0.5 pour les nœuds 0 et 1.

Pour chaque nœud, on moyenne alors tous les scores F1 auxquels il a contribué, ce qui génère un score F1 moyen du nœud pour une taille de sous-graphe fixée.

Cette méthode permet d'obtenir le classement relatif des nœuds, les meilleurs scores étant obtenus par les nœuds les plus pertinents pour cette tâche.

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

F1 score : 0.8

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<table><thead><tr><th>Node</th><th>0</th><th>1</th><th>2</th></tr></thead><tbody><tr><th>F1 score</th><td>0.7</td><td></td><td>0.7</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

<table><thead><tr><th>Node</th><th>0</th><th>1</th><th>2</th></tr></thead><tbody><tr><th>F1 score</th><td>0.5</td><td>0.5</td><td></td></tr></tbody></table>

<table><caption>Fig 3. Illustration de la méthode de masquage à l'inférence</caption><thead><tr><th>Node</th><th>0</th><th>1</th><th>2</th></tr></thead><tbody><tr><th>mean F1 score</th><td>0.6</td><td>0.5</td><td>0.7</td></tr></tbody></table>

## Résultats

Pour des sous-graphes de 2 à 68 nœuds, on tire 1000 combinaisons de nœuds. Pour classer les nœuds par importance pour la classification, on leur associe pour chaque taille de graphe un score normalisé par rapport aux autres nœuds. On moyenne ensuite les scores normalisés pour toutes les tailles de graphes, afin d'obtenir un classement représentatif de l'ensemble de l'expérience. Seuls les dix meilleurs et pires scores sont reportés ici.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Fig 4. Score F1 moyen en fonction de la taille des sous-graphes</figcaption></figure>

<caption>Fig 5. Classement général des régions</caption>

## Discussion

Le score de classification F1 pour le set de validation avec l'intégralité des nœuds est de 0.714. Cette approche montre qu'il est possible d'estimer le niveau de handicap d'un patient SEP à partir de l'épaisseur corticale mesurée sur une image IRM-T1 acquise en routine clinique. L'approche par graphe permet également de réduire fortement la taille des données analysées par le réseau de neurones.

Une des limitations de notre méthode est la criticité du nombre de tirages de nœuds choisi (ici 1000). En effet, si le nombre de tirages est trop faible, alors la moyenne des scores F1 d'un nœud n'est pas représentative de son pouvoir de discrimination. A l'inverse, si le nombre de tirages est trop élevé, les moyennes des scores F1 de tous les nœuds convergeront vers une même valeur. Par conséquent, un travail futur consistera à étudier l'impact du nombre de tirages, en l'adaptant au nombre de combinaisons de nœuds, et à la taille du sous-graphe considéré.

Notre analyse montre que les régions ayant obtenu les meilleurs scores correspondent à des fonctions visuelles, spatiales, et de contrôle moteur. Les régions obtenant les moins bons scores correspondent à des fonctions qui ne sont pas évaluées par l'échelle EDSS, comme la gestion des émotions, la perception du temps, le langage ou les tâches visuelles complexes.

En conclusion, cette méthode de masquage permet d'identifier le rôle des régions corticales pour la classification du niveau de handicap.

## Références

[1] Chen, E., Barile, B., Durand-Dubief, F., Grenier, T., & Sappey-Marinier, D. (2024). Multiple sclerosis clinical forms classification with graph convolutional networks based on brain morphological connectivity. In Frontiers in Neuroscience (Vol. 17). Frontiers Media SA. https://doi.org/10.3389/fnins.2023.1268860

[2] Fischl, B. (2012). FreeSurfer. NeuroImage, 62(2), 774-781. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.01.021

[3] Desikan, R. S., Segonne, F., Fischl, B., Quinn, B. T., Dickerson, B. C., Blacker, D., et al. (2006). An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. Neuroimage 31, 968-980. doi: 10.1016/j.neuroimage.2006.01.021