HISTOLOGIE EN CHAMP CLAIR · RUO
Segmentation automatisée des couches de la peau
Identification et quantification des compartiments cutanés par intelligence artificielle
Un pipeline HistoMetriX personnalisé a été développé pour segmenter automatiquement la couche cornée, l’épiderme viable et le derme. Les compartiments ainsi identifiés permettent de réaliser des mesures quantitatives spécifiques, fiables et reproductibles sur les coupes histologiques.
3 à 5 min
par cm² de coupe cutanée pour la segmentation automatisée des compartiments
3
compartiments cutanés : couche cornée, épiderme et derme
< 4%
d’erreur relative médiane sur l’épaisseur de l’épiderme par rapport aux annotations d’experts (jeu de données public)
À qui s’adresse cette solution ?
L’épaisseur de l’épiderme et les mesures des compartiments cutanés sont des critères essentiels dans des domaines très différents. HistoMetriX s’adresse aux équipes qui doivent les mesurer sur de nombreux échantillons, de manière identique et reproductible.
Cosmétique
Évaluer des actifs anti-âge, réparateurs ou apaisants.
Pharma
Quantifier l’hyperplasie et l’inflammation dans les modèles de pathologies cutanées.
Recherche
Produire des mesures morphométriques reproductibles sur l’ensemble des lames.
Comment mesurer l’épaisseur de l’épiderme en 3 étapes
Des images de lames entières aux mesures d’épaisseur de l’épiderme, sans contour à tracer ni modèle à entraîner pour commencer.
1
Chargez vos lames de peau
Ouvrez une lame ou une étude complète dans HistoMetriX. Les images de lames entières aux formats SVS, NDPI, TIFF et MRXS sont prises en charge.
2
Lancez le pipeline Skin Morphology
HistoMetriX détecte chaque échantillon, segmente la couche cornée, l’épiderme et le derme, puis mesure la longueur et l’épaisseur de l’épiderme, le nombre de cellules et la positivité des marqueurs.
3
Vérifiez, puis exportez
Contrôlez les segmentations et les cartes d’épaisseur, examinez les échantillons depuis les graphiques de résultats, puis exportez les mesures par échantillon ou par champ.
Régions d’analyse : tissu entier, plusieurs échantillons ou champs standardisés
Tous les protocoles d’étude cutanée n’échantillonnent pas le tissu de la même manière. HistoMetriX vous permet de définir la zone analysée en fonction de votre protocole.
1
Tissu entier
HistoMetriX détecte automatiquement le tissu et analyse tout le contenu de la lame comme une seule région, en excluant le fond de verre. Idéal pour obtenir une vue globale sans intervention manuelle.
2
Détection automatique des échantillons
Lorsqu’une lame contient plusieurs échantillons de peau, HistoMetriX les détecte et les identifie automatiquement. Les résultats sont fournis par échantillon et les contours peuvent être ajustés avant l’analyse.
3
Champs standardisés (ROI manuelles)
Tracez une ROI, dupliquez-la et positionnez des champs identiques le long de l’épiderme. Les résultats sont fournis par champ puis moyennés par lame. Idéal pour les protocoles standardisés à 10 champs.
Chaque lame d’un lot peut utiliser son propre mode d’analyse, ce qui permet de traiter des lames multi-échantillons et des champs standardisés au cours d’une même analyse.
Analyse du tissu entier sans région d’intérêt
Région d’analyse détectée automatiquement
Région d’analyse définie manuellement
Analyse standardisée à partir de 10 champs identiques
Mesures de l’épiderme, du derme et de la couche cornée
Chaque analyse produit des mesures au niveau de l’échantillon, du champ et du lot, toutes reliées à l’image source.
HistoMetriX segmente automatiquement la couche cornée, l’épiderme viable et le derme. Les superpositions obtenues peuvent être contrôlées directement sur la lame avant l’exportation des mesures.
Segmentation automatique de la couche cornée, de l’épiderme et du derme
© QuantaCell
HistoMetriX quantifie la morphologie de l’épiderme au niveau de l’objet, du champ, de l’échantillon et du lot. Pour chaque objet épidermique segmenté, le logiciel mesure son aire, la longueur de la ligne médiane de l’épiderme, la longueur de la jonction dermo-épidermique ainsi que les largeurs calculées à partir du squelette, notamment l’épaisseur moyenne et médiane.
L’épaisseur moyenne de l’épiderme peut également être calculée en divisant son aire par la longueur de sa ligne médiane ou par celle de la jonction dermo-épidermique. Les deux valeurs sont conservées, car la jonction suit les crêtes épidermiques et les papilles dermiques et est donc généralement plus longue que la ligne médiane.
La comparaison de ces mesures permet de caractériser l’épaississement ou l’amincissement de l’épiderme, l’ondulation de la jonction et l’aplatissement des crêtes épidermiques. Les résultats restent reliés à l’image source : la sélection d’un point du graphique affiche immédiatement l’objet correspondant sur la lame, facilitant le contrôle des valeurs atypiques et la validation des résultats.
Chaque point représente un objet analysé. La sélection d’un point affiche la région correspondante sur la lame pour un contrôle visuel immédiat.
Au-delà des mesures morphologiques, HistoMetriX détecte les cellules présentes dans l’épiderme et le derme. Sur les lames IHC, les cellules peuvent être classées comme positives ou négatives pour un marqueur, afin de quantifier séparément la densité cellulaire et la positivité dans chaque compartiment.
Les résultats sont disponibles par objet, champ, échantillon et lot. Il est ainsi possible de comparer les conditions traitées et contrôles tout en conservant le contexte spatial de chaque mesure.
Comparaison de la coupe de peau originale et des noyaux détectés individuellement par HistoMetriX. Chaque couleur identifie un noyau distinct.
© QuantaCell
Les mesures restent liées à l’image source tout au long de l’analyse. Les résultats peuvent être explorés sous forme de graphiques interactifs, chaque point représentant un objet, un champ ou un échantillon analysé.
La sélection d’un point affiche immédiatement la région correspondante sur la lame. Il est ainsi possible d’examiner chaque mesure, d’identifier les valeurs atypiques et de vérifier la segmentation avant l’export des données.
Image originale en champ clair de la coupe de peau avant analyse.
Segmentation automatique de l’épiderme dans la coupe de peau.
Noyaux détectés et classés selon la positivité du marqueur dans l’épiderme et le derme.
Les objets sélectionnés dans le graphique sont mis en évidence dans la région correspondante de l’image source.
Graphique interactif des objets analysés, avec un groupe de mesures sélectionné pour une visualisation liée.
HistoMetriX exporte les mesures sous forme de tableaux CSV structurés aux niveaux de l’objet, du champ, de l’échantillon et du lot. Les données disponibles comprennent les surfaces des compartiments, les longueurs de l’épiderme, les épaisseurs moyenne et médiane, les nombres et densités cellulaires ainsi que la positivité des marqueurs.
Les données exportées peuvent être analysées directement dans R, Python, Excel ou un logiciel statistique afin de comparer les groupes expérimentaux, d’identifier les valeurs atypiques et de produire des résultats à l’échelle de l’étude.
Exemple de tableau CSV structuré généré par HistoMetriX, prêt pour une analyse statistique dans R, Python, Excel ou un autre logiciel.
Validation sur un jeu de données public
HistoMetriX a été évalué sur un jeu public d’images histologiques de peau annotées par des experts. Les mesures automatiques de l’épaisseur de l’épiderme ont été comparées aux mesures de référence sur l’ensemble des images annotées.
3,5%
erreur relative médiane sur l’épaisseur de l’épiderme par rapport aux annotations expertes
0,994
corrélation de Pearson pour l’épaisseur moyenne de l’épiderme
0,94
score Dice pour la segmentation de l’épiderme
1
32 coupes de peau humaine colorées au PAS à 0,5 µm/pixel, avec des annotations expertes de la couche cornée, de l’épiderme, de la jonction dermo-épidermique et du derme. Le jeu DERMA-PASeg est disponible publiquement sous licence CC BY 4.0 (Salam et al., 2024).
2
Le modèle a été entraîné sur 24 lames annotées. Les masques experts ont été convertis en trois compartiments HistoMetriX : couche cornée, épiderme et derme. L’entraînement a duré 4 h 40 sur un seul GPU de 16 Go.
3
Les 8 lames du jeu de test, non utilisées pour l’entraînement, ont été évaluées à 1 µm/pixel avec la PPV, la sensibilité, le score Dice et le coefficient de corrélation de Matthews. Les résultats HistoMetriX ont été évalués sans post-traitement.
La précision de la segmentation a été évaluée séparément pour chaque compartiment à l’aide de la valeur prédictive positive (PPV), de la sensibilité, du score Dice et du coefficient de corrélation de Matthews (MCC). Les résultats correspondent à la moyenne ± l’écart-type, avec la médiane entre parenthèses, sur les 8 lames de test.
PPV, sensibilité, Dice et MCC pour l’épiderme, la couche cornée et le derme sur les 8 lames de test DERMA-PASeg. Les valeurs correspondent à la moyenne ± l’écart-type, avec la médiane entre parenthèses. Les résultats d’Oskal et al. sont présentés comme comparaison externe entre protocoles.
© QuantaCell. Jeu de données DERMA-PASeg sous licence CC BY 4.0. Comparaison externe : Oskal et al. (2019).
Trois lames de test ont été évaluées dans leurs régions d’intérêt prédéfinies. Oskal et al. ont évalué 33 lames H&E provenant d’autres laboratoires avec leur propre post-traitement. Cette comparaison porte donc sur les protocoles publiés et non sur les mêmes images.
L’épiderme atteint un score Dice de 0,94 ± 0,02, avec une valeur minimale de 0,92 sur les lames de test. La couche cornée constitue le compartiment le plus difficile, car elle est fine et fréquemment détachée. Sa PPV reste élevée à 0,95, mais certains fragments fins ne sont pas détectés, ce qui conduit à une sensibilité de 0,75.
Lame de test WC23-00492-A1, champ de 800 × 450 µm à 0,5 µm/pixel : image PAS originale, annotation experte et segmentation HistoMetriX. HistoMetriX sépare une papille dermique que l’annotation experte intègre à l’épiderme.
© QuantaCell. Image source et annotation experte : jeu de données DERMA-PASeg, CC BY 4.0.
Deux mesures ont été calculées sur chaque lame de test à partir de la segmentation HistoMetriX et des masques experts : la longueur de la jonction dermo-épidermique, correspondant à la frontière entre l’épiderme et le derme, et l’épaisseur moyenne de l’épiderme, calculée en divisant la surface de l’épiderme par la longueur de cette jonction.
Longueur de la jonction dermo-épidermique et épaisseur moyenne de l’épiderme mesurées à partir des masques experts et de la segmentation HistoMetriX sur les 8 lames de test DERMA-PASeg. Les astérisques indiquent les mesures limitées à une région d’intérêt prédéfinie.
© QuantaCell. Source des données : jeu de données DERMA-PASeg, sous licence CC BY 4.0.
Biais, erreur absolue, erreur relative et corrélation de Pearson pour la longueur de la jonction dermo-épidermique et l’épaisseur moyenne de l’épiderme sur les 8 lames de test. Les valeurs correspondent à la moyenne et à la médiane.
© QuantaCell. Source des données : jeu de données DERMA-PASeg, sous licence CC BY 4.0.
Sur une lame typique, l’écart relatif médian était de 5,4 % pour la longueur de la jonction et de 3,5 % pour l’épaisseur moyenne de l’épiderme. Les corrélations de Pearson correspondantes avec les mesures expertes étaient de 0,997 et 0,994.
Les erreurs moyennes étaient principalement influencées par la lame WC23-00492-A1, sur laquelle plusieurs canaux sudoripares ont été segmentés comme de l’épiderme. Ces structures ont ajouté des contours de jonction supplémentaires et réduit l’épaisseur moyenne calculée. Sur les 7 autres lames, l’écart ne dépassait pas 15 % pour la longueur de la jonction et 10 % pour l’épaisseur de l’épiderme.
Jonction dermo-épidermique observée sur le même champ : annotation experte en rouge, segmentation HistoMetriX en bleu, puis superposition des deux contours. Les deux lignes suivent les mêmes crêtes épidermiques, tandis que HistoMetriX délimite plus précisément les papilles dermiques.
© QuantaCell. Source image and expert annotation: DERMA-PASeg dataset, CC BY 4.0.
Le temps d’analyse a été mesuré entre le lancement du pipeline et l’écriture des résultats. Sur les 8 lames de test, HistoMetriX a traité 103 mm² en 326 secondes, soit 5,3 minutes par cm² en moyenne. Chaque lame ajoute un temps de traitement fixe d’environ 20 à 30 secondes, de sorte que les grandes coupes sont analysées plus efficacement : 2,9 minutes par cm² pour les trois coupes de plus de 15 mm². Les étapes chronométrées comprenaient la segmentation des compartiments et les mesures de surface, sans détection cellulaire. Les tests ont été réalisés avec un processeur AMD Ryzen 9 7900, 64 Go de RAM et une carte NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti dotée de 16 Go de mémoire.
L’évaluation a porté sur 8 lames de test provenant d’un seul jeu de données et utilisant une seule coloration, le PAS. Ces résultats décrivent donc ce jeu de données et ne peuvent pas être généralisés à l’ensemble des protocoles de coloration, des espèces ou des types d’échantillons. Le modèle a été entraîné sur 24 lames issues du même jeu de données et trois lames de test ont été évaluées dans des régions d’intérêt prédéfinies. La couche cornée peut être sous-segmentée lorsqu’elle est fine ou détachée, tandis que certaines annexes cutanées peuvent occasionnellement être classées comme de l’épiderme.
Salam, A.A., Akram, U., Asaf, Z., Rao, B. and Khan, S. DERMA-PASeg. Mendeley Data, Version 1 (2024). https://doi.org/10.17632/w8vxx8yz55.1
Oskal, K.R.J., Risdal, M., Janssen, E.A.M., Undersrud, E.S. and Gulsrud, T.O. A U-net based approach to epidermal tissue segmentation in whole slide histopathological images. SN Applied Sciences, 1, 672 (2019). https://doi.org/10.1007/s42452-019-0694-y
Échantillons cutanés et colorations compatibles
HistoMetriX analyse des biopsies cutanées humaines ainsi que des échantillons de peau de porc, de lapin, de rat et de souris, notamment des coupes de peau d’oreille et de dos de souris, couramment utilisées dans les modèles d’inflammation et de type psoriasis.
Pour les espèces, les types d’échantillons ou les colorations qui diffèrent fortement des données utilisées pour entraîner les modèles, la segmentation peut être réentraînée à partir d’un nombre limité de lames annotées avec Train AI.
Coupe transversale d’une oreille de souris avec l’épiderme des deux faces automatiquement segmenté et mis en évidence en cyan par HistoMetriX.
© QuantaCell
Le pipeline d’analyse de la peau prend en charge les images en champ clair et en fluorescence avec les méthodes de coloration suivantes :
Champ clair. H&E, HES (hématoxyline-éosine-safran), trichrome de Masson, PAS Fontana-Masson et immunohistochimie avec un marqueur DAB et une contre-coloration à l’hématoxyline.
Fluorescence. Un canal nucléaire seul ou associé à des marqueurs spécifiques de l’épiderme, du derme ou d’autres structures d’intérêt.
Validation sur un jeu de données public. La segmentation de la couche cornée, de l’épiderme et du derme a été évaluée sur des coupes de peau humaine colorées au PAS issues du jeu de données DERMA-PASeg.
Automatic epidermis segmentation on an eosin-stained skin section
Segmentation automatique de l’épiderme sur une coupe de peau colorée à l’H&E.
Segmentation automatique de l’épiderme sur une coupe de peau colorée au Fontana-Masson, avec les dépôts de mélanine révélés en noir.
Segmentation automatique de l’épiderme sur une coupe de peau colorée au trichrome de Masson.
Au-delà de la morphométrie : analyses cutanées avancées
Au-delà de la segmentation standard des compartiments, HistoMetriX peut générer des régions définies selon la profondeur ou utiliser des modèles personnalisés entraînés à partir d’images annotées pour identifier des structures cutanées spécifiques. Les mesures peuvent ensuite être calculées séparément dans chaque sous-compartiment.
Coupe de peau originale en IHC avant subdivision spatiale.
HistoMetriX divise l’épiderme en quatre sous-régions colorées définies selon leur profondeur relative, depuis la limite basale jusqu’à la surface. Une bande superficielle d’épaisseur fixe est générée au-dessus de l’épiderme afin d’analyser séparément la couche cornée.
HistoMetriX détecte les noyaux dans le derme et mesure leur distance à l’épiderme. Les noyaux peuvent ensuite être regroupés par bandes de distance ou analysés selon un gradient continu afin de comparer les populations dermiques superficielles et profondes, de quantifier la positivité d’un marqueur ou d’évaluer une infiltration de cellules inflammatoires.
Coupe de peau originale avant l’analyse spatiale.
L’épiderme est segmenté en cyan. Les noyaux dermiques détectés sont colorés selon leur distance à l’épiderme, du rouge pour les noyaux les plus proches au jaune pour les plus éloignés.
Le même workflow fondé sur les compartiments peut être appliqué aux images en fluorescence et en hybridation in situ. L’épiderme et le derme peuvent être identifiés à partir de marqueurs spécifiques ou, lorsque la morphologie du tissu le permet, directement à partir du canal nucléaire. Les signaux d’ISH, de FISH ou de DISH peuvent ensuite être quantifiés séparément dans chaque compartiment.
La segmentation automatisée des compartiments cutanés et la morphométrie quantitative de l’épiderme sont des domaines établis de la pathologie computationnelle. Le contexte scientifique du pipeline peau d’HistoMetriX comprend notamment :
- l’identification automatisée des couches de la peau sur des images histologiques : Brindise et al., Annals of Biomedical Engineering, 2023 ; DOI: 10.1007/s10439-022-03106-9.
- la segmentation de l’épiderme par deep learning sur des lames entières : Oskal et al., SN Applied Sciences, 2019 ; DOI: 10.1007/s42452-019-0694-y.
- la validation de la segmentation et des mesures morphométriques sur le jeu de données public DERMA-PASeg ; DOI: 10.17632/w8vxx8yz55.1.
- la déconvolution des couleurs selon des méthodes établies de quantification en histologie en champ clair;
- PMID: 11531144. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov.
Dois-je entraîner un modèle ou annoter des images ?
Non. Le pipeline de morphologie cutanée est prêt à l’emploi. Chargez vos lames, sélectionnez un mode de région et lancez l’analyse. Pour la plupart des études, aucun réglage de paramètres ni entraînement de modèle n’est nécessaire. Pour des colorations, pathologies ou espèces particulières, ou pour identifier des sous-compartiments plus fins, les modèles peuvent être ajustés à partir de vos propres images annotées avec Train AI.
Comment l’épaisseur de l’épiderme est-elle calculée ?
HistoMetriX mesure la surface de l’épiderme, la longueur de sa ligne médiane et la longueur de la jonction dermo-épidermique. L’épaisseur moyenne de l’épiderme est calculée en divisant sa surface par l’une ou l’autre de ces longueurs. Les deux valeurs sont disponibles pour chaque échantillon, champ et lot.
Puis-je reproduire le protocole standard des dix champs ?
Oui. Dans le mode 3, tracez une région d’intérêt, dupliquez-la, puis répartissez les copies le long de l’épiderme. Les résultats sont calculés pour chaque champ et peuvent ensuite être moyennés pour chaque lame.
Que se passe-t-il lorsqu’une lame contient plusieurs échantillons ?
Le mode 2 détecte et identifie automatiquement chaque échantillon. Avant de lancer l’analyse, vous pouvez supprimer une région, modifier son contour ou renommer un échantillon.
Puis-je analyser les cellules selon leur distance à l’épiderme ?
Oui. Chaque cellule détectée peut être classée selon sa distance à l’épiderme. Il est par exemple possible d’analyser séparément les cellules du derme situées à moins de 100 µm de l’épiderme et celles situées plus profondément dans le derme.
Quels échantillons et quelles colorations sont pris en charge ?
HistoMetriX peut analyser des biopsies de peau humaine et des échantillons de peau animale, notamment de porc, de lapin, de rat et de souris. Les colorations prises en charge comprennent H&E, HES, le trichrome de Masson, PAS, l’IHC avec DAB, la fluorescence, l’ISH, la FISH et la DISH. Contactez-nous pour vérifier la compatibilité avec un type d’échantillon ou un protocole de coloration particulier.
Quels formats de fichiers puis-je ouvrir ?
HistoMetriX prend en charge les images de lames entières aux formats SVS, NDPI, TIFF et MRXS.
Où l’analyse est-elle réalisée ?
HistoMetriX est une application de bureau pour Windows. Les analyses sont réalisées localement sur l’ordinateur de l’utilisateur, sans nécessiter l’envoi des images vers le cloud.
HistoMetriX peut-il être utilisé pour établir un diagnostic ?
Non. HistoMetriX est un outil réservé à la recherche (RUO). Il n’est pas destiné au diagnostic clinique ni aux décisions relatives à la prise en charge des patients.
Comment puis-je l’essayer ?
Demandez une licence d’essai et exécutez le pipeline sur vos propres lames de peau.
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