# IA et IRM pour mieux comprendre le cerveau après un AVC - Retour d'expérience

Francesca Galassi

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Francesca Galassi. IA et IRM pour mieux comprendre le cerveau après un AVC - Retour d'expérience. 2026 - 3ème journée d'étude de l'atelier ARDoISE: découvrir, fouiller, partager des données de recherche : quels apports et limites de l'ia?, Jan 2026, Rennes, France. hal-05471365

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Submitted on 22 Jan 2026

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>

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# IA et IRM pour mieux comprendre le cerveau après un AVC

## Retour d'expérience

Francesca Galassi

Empenn - Inria / IRISA

Journée ARDoISE 2026 - IA, données et santé
Contexte clinique
→ Survient à tout âge, mais avec une incidence en forte hausse liée au **vieillissement de la population**

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

→ Séquelles motrices et cognitives, **impact durable** sur la **qualité de vie** et le parcours de soins

<figure><img src="image_3.png" /></figure>
→ Interruption brutale de la circulation sanguine cérébrale

→ Deux mécanismes distincts, conduisant à des déficits neurologiques parfois comparables

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>AVC hémorragique
(~15-20%)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /></figure>
<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Mesurer le **volume** et la **localisation** de la lésion

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Forte variabilité inter-patients et contours parfois ambiguous

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

IRM (séquence FLAIR) post-AVC : coupes axiales avec masque de lésion superposé.

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Besoin: des mesures **fiables et reproductibles** pour comparer des patients
# Projet 1 - StrokeSeg
→ Approche d'IA supervisée entraînée sur des annotations expertes

→ Sortie : masque de lésion → volume et localisation

→ Adapté aux données cliniques réelles (multi-sites, multi-protocoles)

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Exemples de masques de lésion post-AVC illustrant la variabilité inter-patients.</figcaption></figure>

Source: Aamodt et al., Front. Aging Neurosci., 2021.
→ Segmentation supervisée **automatique** des lésions

→ Architecture standard en imagerie médicale : **nnU-Net**

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Architecture du modèle de segmentation (nnU-Net / ResEnc). Source: Di Matteo et al., Pattern Recognition Letters, 2025.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Carte de fréquence des lésions. Source : https://neurovault.org/images/706022/.</figcaption></figure>

ATLAS v2.0 (IRM T1, public)

* 655 sujets d'entraînement, annotations expertes manuelles

* Images normalisées (MNI), résolution 1 mm isotrope

* Volumes de lésions très hétérogènes (0.01 à 500 mL)
Exemple: lésion unique, volumineuse (sub-r004s004)

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Coupes axiales (T1) + masque GT (annotation experte)
Exemple : multi-lésions (sub-r009s126)

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Coupes coronales (T1) + masque GT (annotation experte)

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Vue 3D, 9 lésions
# Cohorte clinique interne : performance globale

Point de départ : modèle entraîné sur ATLAS v2.0 (CV 5-fold) : Dice = 0.64, F1 = 0.67 (performances comparables à l'état de l'art).

Dice = recouvrement ; F1 lésion = détection ; ASD = erreur frontière (mm).

Agrégation : moyenne voxel-par-voxel des prédictions de modèles entraînés en validation croisée.

<table><thead><tr><th>Modèle</th><th>Dice ↑</th><th>F1 lésion ↑</th><th>ASD (mm) ↓</th></tr></thead><tbody><tr><td>Modèle de base</td><td>0.68</td><td>0.73</td><td>6.95</td></tr><tr><td>Modèle de base + agrégation</td><td>0.70***</td><td>0.79***</td><td>3.47</td></tr><tr><td>Adaptation sur données cliniques (T1)</td><td>0.71*</td><td>0.76*</td><td>7.19</td></tr><tr><td>Adaptation (T1) + agrég</td><td>0.72***</td><td>0.78**</td><td>3.37</td></tr><tr><td>T1+FLAIR fusion précoce + agrég</td><td>0.74***</td><td>0.79*</td><td>3.14</td></tr><tr><td>T1+FLAIR fusion interm + agrég</td><td>0.69</td><td>0.77*</td><td>7.68</td></tr><tr><td>T1+FLAIR fusion tardive + agrég</td><td>0.75***</td><td>0.80**</td><td>2.94</td></tr></tbody></table>

Wilcoxon apparié (bilateral), vs modèle de base : * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001.

* Cohorte interne (IRM T1 et FLAIR), 45 sujets, multi-scanners

* Volumes de lésions hétérogènes (0.04 à 300 mL)

⇒ FLAIR + fusion tardive + agrégation ⇒ meilleure performance moyenne.
<table><thead><tr><th>Modèle</th><th>Petites (≤15 mL, n=14)</th><th>Moyennes (15-70 mL, n=18)</th><th>Grandes (>70 mL, n=13)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Modèle de base + agrég</td><td>0.60</td><td>0.71</td><td>0.79</td></tr><tr><td>Adaptation (T1) + agrég</td><td>0.58</td><td>0.76**</td><td>0.82**</td></tr><tr><td>T1+FLAIR fusion précoce + agrég</td><td>0.59</td><td>0.78***</td><td>0.82***</td></tr><tr><td>T1+FLAIR fusion interm + agrég</td><td>0.48</td><td>0.77**</td><td>0.82</td></tr><tr><td>T1+FLAIR fusion tardive + agrég</td><td>0.65**</td><td>0.77***</td><td>0.83*</td></tr></tbody></table>

Wilcoxon apparié (bilateral), vs modèle de base + agrégation (référence). *p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001.

→ Gain principal sur les petites lésions : late fusion plus robuste aux contrastes faibles et au désalignement.

→ Moyennes / grandes : amélioration plus modérée, toutes les fusions se rapprochent.
►► Outil open-source / open access pour la recherche post-AVC

►► Documentation complète pour reproduire le pipeline (données → masque)

►► Pensé pour la reproductibilité et la réutilisation sur d'autres cohortes

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

StrokeSeg (research only) -

https://strokeseg-doc.readthedocs.io/

Usage recherche uniquement (pas un dispositif médical).
Projet 2 - Détection d'anomalies non supervisée
→ L'IRM post-AVC montre des altérations multiples, pas uniquement la lésion

→ Altérations secondaires : atrophie, dilatation ventriculaire, changements corticaux

→ Plusieurs de ces marqueurs sont associés à des scores cliniques et cognitifs

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Exemple ATLAS : dilatation ventriculaire et élargissement des sillons, visibles mais non annotés.</figcaption></figure>
→ Idée clé : apprendre la **variabilité normale** sur des IRM saines

→ À l'inférence : produire une **reconstruction saine** de l'image patient

→ Carte d'anomalie = image réelle – reconstruction

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Principe général de la détection d'anomalies par reconstruction (Baur et al., 2020).</figcaption></figure>
<table><thead><tr><th>Pathologie</th><th>Famille</th><th>Dice</th><th>AUPRC</th><th>Réfs clés</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Tumeurs<br>BraTS (4 séq.) ; in-house</td><td>AE</td><td>0.390-0.773</td><td>0.300-0.833</td><td>Lu'24 ; Kascenas'23</td></tr><tr><td>VAE</td><td>0.301-0.650</td><td>0.279-0.819</td><td>Lambert'21 ; Lüth'23</td></tr><tr><td>GAN</td><td>0.630-0.770</td><td>-</td><td>Nguyen'21</td></tr><tr><td>Diffusion / Flow</td><td>0.371-0.851</td><td>0.417-0.590</td><td>Beizaee'26 ; Iqbal'23</td></tr><tr><td rowspan="3">SEP<br>MSSEG ; MSLUB (1-4 séq.)</td><td>AE</td><td>0.173-0.605</td><td>0.203</td><td>Baur'18 ; Ghorbel'23</td></tr><tr><td>VAE</td><td>0.133-0.378</td><td>0.272</td><td>Pinaya'22</td></tr><tr><td>GAN</td><td>0.482</td><td>-</td><td>Dey'21</td></tr><tr><td rowspan="3">WMH<br>WMH 2017 (3 séq.)</td><td>Diffusion / Flow</td><td>0.055-0.247</td><td>0.067-0.106</td><td>Behrendt'23 ; Pinaya'22</td></tr><tr><td>VAE</td><td>0.133-0.463</td><td>0.320</td><td>Lambert'21 ; Pinaya'22</td></tr><tr><td>Diffusion / Flow</td><td>0.132-0.569</td><td>-</td><td>Fontanella'24</td></tr><tr><td rowspan="3">AVC (lésion)<br>ATLAS ; ISLES (1-2 séq.)</td><td>AE</td><td>-</td><td>0.705</td><td>Qu'26</td></tr><tr><td>VAE</td><td>0.331</td><td>0.256-0.549</td><td>Beng's'21 ; Lüth'23</td></tr><tr><td>Diffusion / Flow</td><td>0.148-0.416</td><td>0.145</td><td>Beizaee'26 ; Bercea'23</td></tr></tbody></table>

→ La majorité des benchmarks UAD mesurent la performance sur des anomalies focales

→ Objectif : évaluer un modèle existant et tester l'impact des données d'entraînement sur ce qu'il détecte.
Modèle génératif non supervisé basé sur les rectified flows

Apprend un transport continu vers une distribution d'IRM saines

Les anomalies correspondent aux écarts à la normalité apprise

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Apprentissage auto-supervisé à partir d'anomalies synthétiques locales générées dans l'espace latent, permettant l'apprentissage d'un transport direct vers une distribution saine (Beizaee et al., 2025).
→ Reconstruction plus proche de la normalité anatomique

→ Carte d'anomalie : écart à la normalité apprise

→ Mise en évidence de lésions et d'anomalies non-lésionnelles

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Exemples de reconstructions et cartes d'anomalie produites par REFLECT. De haut en bas : image d'entrée, reconstruction, référence (si disponible), carte d'anomalie prédite.
Évaluation objet-level (FROC) sur la cohorte ATLAS. FPPI = 0.25-1.5, seuil T = 0.036.

<table><thead><tr><td>Modèle</td><td>Lésions</td><td>Anomalies non-lésionnelles</td><td>Toutes anomalies</td></tr></thead><tbody><tr><td>Entraîné sur ATLAS</td><td>0.91</td><td>0.43</td><td>0.72</td></tr><tr><td>Entraîné sur IXI (sains)</td><td><strong>0.94</strong></td><td><strong>0.62</strong></td><td><strong>0.84</strong></td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Segmentation de la lésion (orange : référence, rose : prédiction) et cartes d'anomalie avec annotations expertes (X)</figcaption></figure>
►► La détection non supervisée permet d'explorer des anomalies **au-delà de la lésion focale**

►► Apprendre sur des cerveaux **réellement sains** améliore la sensibilité (surtout non-lésionnel)

►► Les régions détectées sont globalement cohérentes avec l'**interprétation clinique**

## Limite et piste méthodologique

►► Entraînement basé sur des **corruptions synthétiques locales** ⇒ biais vers le **focal**

►► Donc : très bon pour des anomalies **contrastées**, plus difficile pour des altérations **diffuses** (atrophie, morphologie)

►► Pistes : corruptions **plus morphologiques** + passage au **3D** (contexte spatial)
Conclusions
## Conclusion

→ L'IRM post-AVC contient des informations riches, mais partiellement annotées

→ Les approches supervisées structurent la lésion focale de façon robuste

→ Les modèles génératifs non supervisés ouvrent une voie exploratoire au-delà

## Perspectives de recherche

→ Passer de modèles 2D à 3D pour intégrer le contexte spatial

→ Concevoir des perturbations morphologiques plus réalistes à l'entraînement

→ Explorer la complémentarité multimodale (IRM + données cliniques)

→ Utiliser ces représentations pour des modèles prédictifs interprétables

**Objectif : mieux comprendre et suivre les trajectoires post-AVC**
→ **Clinique** : CHU de Rennes données, relectures, questions terrain

→ **Industriel** : Siemens Healthineers pont vers l'usage, contraintes et transfert

Merci tout particulièrement à l'équipe projet :

- Youwan Mahé conduite de l'étude UAD & StrokeSeg

- Alessandro Di Matteo stratégie segmentation

- Yann Kerverdo packaging StrokeSeg

- Florent Leray ingénierie, packaging & documentation (StrokeSeg)

- Stéphanie Leplaideur médecine de rééducation, relecture clinique et annotations

- Elisa Fromont méthodes UAD

- Elise Bannier interprétation des données IRM et expertise imagerie