La reconstruction 3D de coupes histologiques donne lieu à une nouvelle modalité tridimensionnelle que nous désignons par Imagerie Post Mortem ou IPM. Après avoir proposé une classification des études mettant en jeu l'histologie et concernant le cerveau, nous décrivons dans ce travail de thèse deux protocoles de constitution d'IPM cérébrale. Le premier protocole concerne les animaux de type rongeurs. Il comprend l'acquisition et l'extraction en séries de données anatomiques (coupes histologiques marquées) et fonctionnelles (coupes autoradiographiques). Ces étapes sont suivies de l'alignement et du coalignement des coupes histologiques pour constituer un volume anatomique et un volume fonctionnel spatialement cohérents et recal és entre eux, permettant de mener des analyses 3D. Le deuxième protocole concerne les animaux de type primates. Il décrit une méthode complète de mise en correspondance d'images in vivo et post mortem. Un volume de coupes histologiques est obtenu par coalignement avec des photographies prises lors de la coupe. Une normalisation d'intensité inter-coupes robuste est proposée pour rendre également cohérent tridimensionnellement en intensité ce volume. Enfin, une déformation élastique est estimée entre le cerveau post mortem et le cerveau dans sa géométrie in vivo (représenté par l'IRM) pour corriger les différences de volume inhérentes à l'histologie. La réalisation d'atlas du thalamus, puis une confrontation avec une segmentation réalisée in vivo en IRM de diffusion par une nouvelle méthode par classification sont présentées comme applications directes de ce protocole. Nous concluons ce travail par diverses perspectives d'utilisation de l'IPM.

La compréhension des mécanismes impliqués dans les cas sains, les maladies neurodégénératives ainsi que le développement de nouvelles approches thérapeutiques repose sur l’utilisation de modèles expérimentaux pertinents et de techniques d’imagerie adaptées. Dans ce contexte, la microscopie virtuelle offre la possibilité unique d’analyser ces modèles à l’échelle cellulaire avec une très grande variété de marquages histologiques. Mon projet de thèse consiste à mettre en place et à appliquer une méthode d’analyse d’images histologiques en couleur permettant de segmenter et de synthétiser l’information relative aux neurones à l’aide de l’anticorps NeuN sur des coupes de cerveau de macaque. Dans ce travail, nous appliquons d’abord la méthode de Random Forest (RF) pour segmenter les neurones ainsi que le tissu et le fond. Ensuite, nous proposons une méthode originale pour séparer les neurones qui sont accolés afin de les individualiser. Cette méthode s’adapte à l’ensemble des neurones présentant une taille variable (diamètre variant entre 5 et 30 μm). Elle est également efficace non seulement pour des régions dites « simples » caractérisées par une faible densité de neurones mais aussi pour des régions dites « complexes » caractérisées par une très forte densité de plusieurs milliers de neurones. Le travail suivant se concentre sur la création de cartes paramétriques synthétisant la morphologie et la distribution des neurones individualisés. Pour cela, un changement d’échelle est mis en œuvre afin de produire des cartographies présentant des résolutions spatiales plus faibles (résolution originale de 0,22 μm et cartographies créées proposant une résolution spatiale adaptative de quelques dizaines à quelques centaines de micromètres). Plusieurs dizaines de paramètres morphologiques (rayon moyen, surface, orientation, etc.) sont d’abord calculés pour chaque neurone ainsi que des paramètres colorimétriques. Ensuite, il est possible de synthétiser ces informations sous la forme de cartes paramétriques à plus basse résolution à l’échelle de régions anatomiques, de coupes voire, à terme, de cerveaux entiers. Cette étape transforme des images microscopiques qualitatives couleur en images mésoscopiques quantitatives, plus informatives et plus simples à analyser. Ce travail permet d’analyser statistiquement de très grands volumes de données, de synthétiser l’information sous la forme de cartographies quantitatives, d’analyser des problèmes extrêmement complexes tels que la mort neuronale et à terme de tester de nouveaux médicaments voire de confronter ces informations acquises post mortem avec des données acquises in vivo. / Understanding the mechanisms involved in healthy cases, neurodegenerative diseases and the development of new therapeutic approaches is based on the use of relevant experimental models and appropriate imaging techniques. In this context, virtual microscopy offers the unique possibility of analyzing these models at a cellular scale with a very wide variety of histological markers. My thesis project consists in carrying out and applying a method of analyzing colored histological images that can segment and synthesize information corresponding to neurons using the NeuN antibody on sections of the macaque brain. In this work, we first apply the Random Forest (RF) method to segment neurons as well as tissue and background. Then, we propose an original method to separate the touching or overlapping neurons in order to individualize them. This method is adapted to process neurons presenting a variable size (diameter varying between 5 and 30 μm). It is also effective not only for so-called "simple" regions characterized by a low density of neurons but also for so-called "complex" regions characterized by a very high density of several thousands of neurons. The next work focuses on the creation of parametric maps synthesizing the morphology and distribution of individualized neurons. For this purpose, a multiscale approach is implemented in order to produce maps with lower spatial resolutions (0.22 μm original resolution and created maps offering adaptive spatial resolution from a few dozens to a few hundred of micrometers). Several dozens of morphological parameters (mean radius, surface, orientation, etc.) are first computed as well as colorimetric parameters. Then, it is possible to synthesize this information in the form of lower-resolution parametric maps at the level of anatomical regions, sections and even, eventually, the entire brains. This step transforms qualitative color microscopic images to quantitative mesoscopic images, more informative and easier to analyze. This work makes it possible to statistically analyze very large volumes of data, to synthesize information in the form of quantitative maps, to analyze extremely complex problems such as neuronal death, to test new drugs and to compare this acquired information post mortem with data acquired in vivo.

Contexte : L’objectif de cette thèse est d’étudier l’association entre l’exposition professionnelle à l'amiante et à la silice cristalline avec les phénotypes du cancer broncho-pulmonaire. Un autre objectif est d'évaluer la modification de l'effet de l'association entre le tabagisme et le type histologique, la localisation de la tumeur, et l’âge au diagnostic par l’exposition professionnelle à l'amiante ou à la silice cristalline.Méthodes : L’étude CaProMat est une étude « case-only » rétrospective qui inclut9623 cas de cancer broncho-pulmonaire Français et Canadiens. Tous les cas de cancer broncho-pulmonaire ont été identifiés d’une façon histologique. Les données ont été collectées par des fichiers médicaux et par des questionnaires standardisés.Deux Matrices Emplois-Expositions (MEEs) ont été utilisées pour évaluer rétrospectivement l'exposition professionnelle à l'amiante et à la silice cristalline.Résultats : Il n’y a pas de différence de prévalence de l'exposition professionnelle à l'amiante pour les types histologiques. Pour la silice cristalline, un excès limite de la prévalence de l'exposition a été observé pour le carcinome épidermoïde. La prévalence a été maximisée chez les cas diagnostiqués entre 50 et 59 ans pour l'amiante et moins de 50 ans pour la silice cristalline. Une exposition supplémentaire à l'amiante ou à la silice cristalline n'a pas modifié l'effet du tabagisme pour les types histologiques, la localisation de la tumeur ou l'âge au diagnostic.Conclusion : Le type histologique, la localisation de la tumeur, et l'âge au diagnostic ne peuvent pas être utilisés comme indicateurs de l'exposition professionnelle à l'amiante ou à la silice cristalline. / Introduction: The objective of this thesis was to study the association between tobacco smoking and occupational exposure to asbestos and crystalline silica with the phenotypes of lung cancer. The second objective was to assess the effect modification of the association between tobacco smoking and the phenotypes of lung cancer by occupational exposure to asbestos or to crystalline silica. Methods : The CaProMat study is a pooled retrospective case-only study consisted of9,623 French and Canadian lung cancer cases. All lung cancer cases were histologically confirmed. Data were collected from medical records and through standardized questionnaires. Two job-exposure matrices (JEMs) were used to assess the occupational exposure to asbestos and to crystalline silica. Results: We did not identify a difference of prevalence of occupational exposure to asbestos according to histological type. For crystalline silica, a borderline excess of prevalence of exposure was observed for squamous cell carcinoma. The prevalence of occupational exposure was maximized among lung cancer cases diagnosed between 50 and 59 years for asbestos and less than 50 years for crystalline silica. Additional exposure to either asbestos or crystalline silica did not modify the effect of tobacco smoking for histological type, tumor location or age at diagnosis. Conclusions: The histological type, tumor location, and age at diagnosis cannot beused as an indicator for the occupational exposure to asbestos or to crystalline silica.