Claude Chastagner

Sur la piste du zydeco. Le week-end du Labor Day, la Louisiane danse sur les cultures créoles Une pratique festive singulière se développe depuis une vingtaine d'années dans le sud-ouest de la Louisiane. Une communauté locale bien spécifique à laquelle se joint un nombre croissant de touristes passe les trois jours fériés du Labor Day weekend (l'équivalent de notre 1 er mai, célébré aux États-Unis le premier week-end de septembre) à danser le zydeco, de club en club, de festival en festival ; c'est ce qu'on appelle suivre le zydeco trail, la piste du zydeco. Commençons par quelques informations géographiques, stylistiques et historiques. Le territoire qui nous intéresse est une zone de champs et de pâturages située à l'intérieur des terres, au nord de la région des bayous. Au centre, Lafayette. Tout autour, ce que Michael Tisserand ou Bob Mugge appellent The Kingdom of Zydeco, le royaume du zydeco, délimité au nord par les bourgades de Mamou, Ville Platte, Plaisance et Opelousas, Grand Coteau et Breaux Bridge à l'est, St Martinville au sud et Jennings à l'est. Bien sûr, le zydeco se pratique au-delà de ce périmètre, jusqu'en

cadienne (nous adoptons ici le terme « cadien » dorénavant communément accepté comme traduction de l'anglais « cajun »), dont il était très proche à l'origine (d'où les nombreuses chansons en français), tandis que cette dernière a puisé dans le zydeco un renouveau stylistique. Dans les deux traditions, l'accordéon occupe une place centrale.

En revanche, le violon n'est plus l'instrument principal du zydeco et le triangle de la rythmique cadien a cédé la place au scrubboard, ou frottoir, sorte de tablier de tôle ondulé accroché aux épaules sur lequel on frotte des décapsuleurs. L'instrumentation zydeco comprend en outre batterie et guitare électrique, tandis que les saxophones et trompettes des années soixante dix ont presque totalement disparus. Le répertoire a lui aussi dépassé l'apport cadien pour englober de nombreux styles afro-américains, blues, R&B, soul, doo-wop, reggae, rap, etc. Ce qui unifie tous ces emprunts, outre la texture sonore, c'est le tempo, rapide et saccadé, même pour les valses, dominé ces dernières années par l'alternance d'une caisse claire sèche et d'un double kick à la grosse caisse.

Autre caractéristique fondamentale de zydeco, il se danse, des nuits entières (les programmes indiquent systématiquement from 9pm until…, de 9 heures du soir à …).

Sauf lors des festivals qui ont lieu en plein air, l'après-midi, où une partie des spectateurs reste affalée à l'ombre des toiles de tentes dans des fauteuils pliants à siroter des Bud light, ces bières allégées si populaires outre-Atlantique, la plupart du temps, la foule du zydeco danse sans interruption, quelle que soit la température à l'intérieur des minuscules hangars de tôle et de bois qui servent de clubs et quel que soit l'âge des danseurs, de la prime jeunesse au très vénérable. De surcroît, malgré la modernité des sonorités et des rythmes, le zydeco se danse en couple, ainsi que la plupart des danses traditionnelles américaines. Alors que les formes musicales contemporaines et les danses qui les accompagnent s'affirment comme des pratiques individualistes, réservées à un groupe d'âge spécifique, la danse zydeco, de la valse au two-step, brasse les âges et rapproche les sexes. Clifton Chenier comme Beau Jocques, deux grands noms du style, racontent comme ils furent étonnés et déçus de se retrouver face à des public certes enthousiastes mais immobiles lors de leurs premiers engagements à l'extérieur de sa communauté.

Car le zydeco est la musique d'une communauté ethnique très précise, les Creoles of color ou Black Creoles. Sans entrer dans les détails, rappelons seulement que le terme créole fut d'abord utilisé par les blancs, les noirs et les métis nés en Amérique qui souhaitaient se distinguer des immigrés européens et des esclaves récemment arrivés.

Une communauté de métis libres, catholiques et francophones, composée à la fois d'anciens esclaves louisianais affranchis pour différentes raisons et de métis libres originaires de Saint-Domingue qui avaient choisi de quitter l'île à la suite de la révolte des esclaves de 1791, s'était installée dans la région de Lafayette. Ces free people of color, gens de couleur libres, vivaient à côté des Cadiens une existence relativement paisible et prospère. Au cours du XIX e siècle, et surtout après l'abolition de l'esclavage, afin se différencier des freed-men, les esclaves tout juste libérés, ces métis choisirent de s'appeler Creoles of color. C'est toujours ainsi que se désigne cette communauté aujourd'hui relativement paupérisée. Ajoutons que de plus en plus de jeunes Créoles de couleur préfèrent l'appellation Black Creoles, terme au départ revendiqué par les Africains Américains catholiques et francophones ne descendant pas de gens de couleur libres. Cette nouvelle appellation, qui les rapproche de la communauté africaine américaine dans son ensemble, leur permet par ailleurs de se différencier des Cadiens auxquels l'ensemble des pratiques culturelles de la région, musique et nourriture comprises, a été abusivement assimilé.

Il est temps maintenant de revenir à notre Labor Day week-end. Il y a bien sûr tout au long de l'année des soirées zydeco dans les villages autour de Lafayette, mais la fréquence est particulièrement élevée durant ces quatre jours et le nombre de participants extérieurs à la région nettement supérieur.

  abolit les différences d'âge et d'appartenance ethnique. On commence même à y rencontrer des Américains d'origine asiatique. C'est sur les raisons de l'engouement pour la fête zydeco de ces touristes américains blancs, cultivés et d'âge moyen que j'aimerais maintenant me pencher. Que viennent-ils chercher au cours de ce week-end de danses ininterrompues ?Le goût pour la danse avec partenaire est la raison explicite souvent avancée par les participants. Ce type de danse en face-à-face permet un degré de sociabilité et de communication interpersonnelle élevé tout en procurant un plaisir physique intense.Les danseurs soulignent que ces danses préservent ou réactivent des pratiques traditionnelles propres à compenser un mode de vie contemporain perçu comme facteur de désagrégation sociale. Ce sont des raisons similaires qui président d'ailleurs à la popularité des clubs de musique country ou latino où de nouvelles générations s'initient à la valse, au two-step ou au face-à-face plus échevelé de la salsa.Car comme Jack Santino l'affirme, entre autres raisons de faire la fête, il existe « le besoin de célébrer nos origines » (28). De fait, le zydeco évoque un mode de vie rural ancestral où l'Américain moderne peut avoir l'impression de retrouver ses racines et de renouer avec l'idéal agraire jeffersonien. Malgré la popularité internationale croissante du zydeco (on le croise dans quelques films hollywoodiens, aux Jeux Olympiques d'Atlanta en 1996, sur des albums de Paul Simon ou en compagnie d'Eric Clapton, Keith Richards ou Bob Dylan), il reste ancré dans une temporalité spécifique. Le week-end zydeco coïncide avec des fêtes de récoltes traditionnelles créoles aujourd'hui plus ou moins disparues. Il est l'avatar contemporain des fêtes qui célébraient la fin des moissons et des boucheries où tout le village fêtait la tuerie d'un boeuf ou d'un porc. Au-delà, la fête zydeco renvoie à des rites de fertilité africains et antillais qui eux aussi marquaient la fin des récoltes. D'où la place centrale que le zydeco réserve à la nourriture, à l'instar de nombreuses formes artistiques afroaméricaines (y compris le rap, en particulier le rap sudiste, le Dirty South). Cette centralité s'observe dans le nom même du genre (les z'haricots déjà mentionnés), les textes des chansons et la présence affirmée de la cuisine créole tout au long du weekend (« bring your appetite, it's the best cuisine prepared by the area's greatest cooks » affirment les dépliants publicitaires, venez affamés, vous aurez droit à une excellente cuisine préparée par les meilleurs cuisiniers de la région). Comme l'explique le musicien Li'L Brian Terry à Michael Tisserand, « j'ai été élevé au zydeco, c'était quasiment un plat quotidien à notre table ».Le temps se présente donc comme une forme de structuration majeure de la fête. La communauté zydeco s'appuie de façon explicite sur cette quête des origines et le discours promotionnel du festival vise la construction de formes sociales fondées sur l'évocation du passé, comme les termes utilisés par les dépliants publicitaires le soulignent : « heritage, days of old, living reminder, never to forget where we come from, appreciate and respect the past , a testimony to our ancestors » (patrimoine, passé, souvenir vivant, ne jamais oublier d'où nous venons, apprécier et respecter le passé, un hommage à nos ancêtres). La façon dont la musique évolue, sur le mode du recyclage propre aux traditions orales et folkloriques, témoigne également de cet ancrage dans le passé. Au passé correspondent des valeurs comme l'entraide, le partage, l'esprit communautaire ou le sens de la famille, valeurs auxquelles les participants blancs affirment être très sensibles et que les organisateurs mettent en avant : « The Creole community works together, shares in the work and cooking, takes care of the families, shares with one another during good and bad times » (la communauté créole travaille ensemble de façon soudée, travail et cuisine sont partagés, elle prend soin des familles, pour le meilleur et pour le pire). L'organisation musicale fonctionne selon des principes similaires. Les orchestres les plus réputés incluent souvent plusieurs membres d'une même famille, les Ardoin, Delafosse, Broussard, Carrier, Chavis, Frank, Chénier ou Prudhomme. De même, les différents festivals du week-end reposent sur les efforts de tout un clan ou de tout un village. Ces valeurs se cristallisent autour du caractère rural du zydeco. Les marqueurs de ruralité abondent : les modalités d'accès aux clubs et aux festivals, par des routes de terre, leur espace même, prairies récemment fauchées ou hangars entourés de champs de canne à sucre, la tenue des musiciens et des danseurs, proche de celle des travailleurs agricoles, les nourritures consommées, jusqu'à la présence de chevaux ou de matériel agricole. Le week-end zydeco est un week-end à la campagne. Une autre explication de l'engouement pour le zydeco pourrait être la mythique « joie de vivre » de la région, cliché éculé mais néanmoins repris, en français dans le texte, par les publicités. Cet argument est d'autant plus marqué depuis 9/11 et surtout depuis Katrina (2005) dont a cherché, pour ne pas faire fuir les touristes, à minimiser les conséquences pourtant sans gravité sur le plan régional. Même si l'installation des évacués néo-orléanais n'a entraîné qu'une augmentation modérée des difficultés locales (criminalité, prix de l'immobilier, circulation automobile, surpopulation scolaire), musiciens et organisateurs revendiquent explicitement l'argument de la « joie de vivre » sudiste et cadienne (« laissez les bons temps rouler ») afin d'effacer la mauvaise image que la catastrophe naturelle aurait pu créer et continuer d'attirer un public extérieur. C'est de fait plutôt en termes respectueux et admiratifs que les touristes parlent de leurs hôtes. Alors, plus que la bonne humeur et le goût pour la fête dont la communauté créole a été affublée, c'est peut-être sa force morale et sa résilience teintée de fatalisme qui exercent un attrait sur le public blanc. Par ailleurs, les dimensions relativement modestes des festivals jouent en faveur du zydeco. Si les organisateurs du festival de Plaisance avancent le chiffre de 20 000 participants, 5000 serait plus proche de la réalité. Quant à la douzaine de clubs de la région, ils n'accueillent chacun pas plus de 500 à 1000 danseurs. Plus que pour d'autres formes de musique, la commercialisation des fêtes zydeco reste limitée. Il y a certes intégration des logiques de marchandisation mais à petite échelle. Le zydeco n'attire pas les investisseurs : ni les grandes maisons de disques, ni les tourneurs et promoteurs de gros calibre, ni les sponsors internationaux. La technologie mobilisée reste sommaire, loin des écrans vidéo géants et des spectacles pyrotechniques. Certes, les organisateurs et les autorités politiques régionales tentent bien d'instrumentaliser le zydeco en tant que vecteur économique, mais leur succès est relatif. La distinction opérée par Luc Boltanski entre monde marchand et monde civique s'avère ici particulièrement opératoire : le succès de la fête zydeco repose clairement sur son appartenance au monde civique et aux valeurs qui y sont associées plus qu'aux logiques de l'économie. Mais c'est surtout son inscription dans la communauté créole qui peut expliquer le succès du week-end zydeco. Pour reprendre les termes de Jack Santino, la fête zydeco permet de célébrer un sentiment d' « appartenance ethnique ». Au cours des années soixante, alors que la fierté d'appartenir à la communauté noire s'affirmait, la popularité du zydeco au sein même de la communauté créole s'était considérablement affaiblie. La jeunesse créole lui préférait d'autres formes artistiques plus clairement africaines américaines. Le zydeco était devenu, selon Ben Sandmel, gênant en raison de sa forte dimension ethnique (12). étrangement peu dionysiaque pour une communauté africaine-américaine que l'on dit si férue de pratiques festives effrénées. La consommation d'alcool y reste modérée, limitées à quelques bières souvent light, les comportements violents rares, le sexe discret, malgré la sensualité de la danse. Un maintien digne est de rigueur. De même qu'elle est rurale, la fête zydeco est aussi familiale : « C'est un sympathique festival familial, comme une vraie réunion familiale » affirme son fondateur. La purgation des passions s'y fait avant tout par la sueur et le festival bénéficie même du soutien de l'église catholique, un de ses fondateurs étant le père A. J. McKnight. Tous ces éléments facilitent l'accès des participants blancs. Par ailleurs, les Créoles revendiquent leur métissage et il leur arrive de privilégier, parfois avec une certaine mauvaise conscience, les peaux les plus claires. Ce sont les mêmes qui autrefois imposaient à l'entrée des soirées un filtrage en fonction de la couleur de peau, les célèbres tests du sac d'emballage (en papier kraft de couleur beige clair aux USA) et du peigne (qu'une chevelure trop crépue n'accepte pas) qui leur permettaient d'exclure les participants trop nettement négroïdes. La supériorité que les Créoles de couleur s'octroient par rapport à la communauté noire moins métissée ne peut que rassurer le public blanc. La négritude de la fête zydeco, suffisamment marquée pour jouer un rôle attractif et suffisamment modérée pour ne pas inquiéter, constitue une parfaite application du concept d'ethnicité symbolique développé par Herbert J. Gans. Il s'agit bien ici, pour les Créoles comme pour les blancs, de remplacer « de véritables cultures par des cultures symboliques, mettant en place une appartenance ethnique de la dernière chance » (Bernard 149). Ne subsistent alors comme marqueurs ethniques que les fêtes traditionnelles ou leurs avatars (ici le week-end du Labor Day), la cuisine ou la musique, sans les contraintes qu'imposerait l'adoption d'une ethnicité forte. L'appartenance ethnique est devenue une activité de loisirs plutôt qu'une façon de vivre et comme l'écrit Sara Le Menestrel à propos des Cadiens, « l'identité ethnique du groupe s'exprime alors essentiellement à travers des loisirs, des célébrations festives, des habitudes culinaires » (384) ; l'analyse s'applique avec la même justesse aux Créoles noirs. C'est ainsi que les artistes zydeco parsèment leurs prestations de quelques expressions françaises (« eh toi, comment ça va ? Nous autres va zydeco, zydeco toute la nuit » ou que le thème du festival de Plaisance cru 2011 avait pour thème, en français dans le texte, « tout le chemn menn à Plaisance, se peyi de Zydeco »), pauvres marqueurs d'une dualité ethnique et linguistique épuisée et vidée de son sens car rarement pratiquée par la communauté créole de façon quotidienne et opérationnelle. L'ethnicité symbolique, pour séduisante qu'elle soit, risque pourtant de déboucher sur des phénomènes d'assignation qui consisteraient à indiquer aux différents acteurs comment se comporter. Le danger serait d'aboutir à une folklorisation, une momification de la culture locale, où la participation des blancs resterait superficielle tandis que les Créoles deviendraient spectateurs de leur propre culture. La question que soulève une fête comme le Labor Day zydeco est donc celle de la contradiction entre gestion d'un héritage et gestion d'un devenir. L'analyse du Labor Day week-end permet d'aboutir aux quatre axes interprétatifs suivants : 1. par la danse et la nourriture, la fête zydeco permet aux participants d'affirmer leur corporalité. 2. corporalité et territorialité sont productrices d'identité individuelle, en cela qu'elles permettent aux visiteurs comme à leurs hôtes de marquer un espace physique et symbolique et d'affirmer leurs identités respectives grâce à modalités fluides fondées sur l'échange et la circularité. 3. il en résulte un renforcement de l'identité collective locale. Ce n'est pas par hasard que les candidats aux différentes élections régionales (juges, shérifs…) profitent du week-end pour faire campagne. L'absence surprenante de marqueurs nationalistes (aucun drapeau américain par exemple) confirme que la fête zydeco est avant tout un lieu où se construit une identité collective étroite, d'essence locale. C'est bien dans ce particularisme géographique, temporel et ethnique, qu'il faut voir les raisons de son succès auprès d'un public blanc issu d'un mainstream fade et anonyme. 4. mais c'est surtout par sa contribution au marketing territorial, à une instrumentalisation de l'espace, conséquence ambiguë inévitable de la marchandisation de la fête et des cultures locales, que la fête zydeco apparaît comme un outil d'identité et de développement du tourisme et du loisir. Les remarques qui suivent vont nous permettre, en guise de conclusion, de mieux apprécier l'impact de la commercialisation territoriale du zydeco et du grand week-end du Labor Day. Pendant longtemps, en raison du déclassement social dont ils font l'objet à partir de l'émancipation des esclaves, la culture des Créoles reste ignorée. Quelques rares amateurs apprécient leur musique, mais elle ne bénéficie d'aucune commercialisation, d'aucune promotion et encore moins d'aucune exploitation médiatique par les autorités locales. Deux éléments viennent modifier graduellement cette situation. D'une part le mouvement des droits civiques, dans lequel les Créoles jouent un rôle majeur au niveau local, d'autre part, le sursaut identitaire de la communauté cadienne. Ce renouveau a un impact ambigu, dans la mesure où pour une part, il contribue à oblitérer encore plus la spécificité, voir l'existence même de la communauté créole. Ainsi, précisément parce qu'il est en partie chanté en français, le zydeco n'est perçu par le grand public que comme une variante de la musique cadienne ou comme l'idiome des « blacks Cajuns », catégorie dans laquelle bien sûr aucun Créole ne se reconnaît. Mais les efforts des Cadiens ont néanmoins quelques conséquences positives et le zydeco est alors identifié par les autorités locales comme un moyen supplémentaire de médiatiser la région, la promotion des racines créoles de la région devant permettre d'intensifier l'essor touristique déclenché par le réveil cadien. En jouant sur les deux tableaux, cadien et créole, les responsables politiques espèrent accélérer la reprise économique locale et convaincre touristes, investisseurs, chefs d'entreprise et étudiants de s'installer dans la région ou de venir la visiter. Le changement d'attitude se fait en deux temps. Tout d'abord, la prise en compte de la communauté créole doit se comprendre comme un processus imposé aux autorités par la pression de plus en plus forte des politiques identitaires. C'est donc pour se conformer aux nouveaux canons du politiquement correct que les autorités commencent à mentionner les origines créoles de la région. Simultanément, quelques chercheurs de l'université de Louisiane à Lafayette publient des articles et ouvrages dans lesquels la culture créole se trouve étudiée avec autant d'intérêt que le monde cadien. Il n'est désormais plus possible de l'ignorer ni de la confondre avec la culture cadienne, qu'il s'agisse des pratiques culinaires, musicales ou linguistiques. L'Office du Tourisme de Lafayette commence à mentionner dans ses brochures les principaux clubs zydeco de la région, à indiquer les dates des festivals et à afficher en bonne place des photographies des principaux musiciens : « Born out of the enduring spirit of the Acadians and Creoles, Cajun and Zydeco music is as much a part of the landscape as meandering bayous and moss-draped oaks » (Nées de l'esprit résistant des Acadiens et des Créoles, les musiques cadienne et zydeco font autant partie du paysage que les bayous et les chênes recouverts de mousse.). La publication de quelques livres importants sur le zydeco (Sandmel) ayant rendu son histoire familière, les gloires des décennies précédentes (Clifton Chénier, etc.) devinrent des icônes inévitables des dépliants touristiques. Mais au cours des années quatre-vingt-dix, cette modeste reconnaissance cède la place à des politiques plus agressives. Les autorités locales passent à un véritable travail de marketing. Lafayette adopte une nouvelle devise : « Genuine Cajun, Uniquely Creole » (authentiquement cadienne, spécifiquement créole) et le drapeau créole (créé en 1987) figure maintenant sur les dépliants et le site de la région. Combinant de façon « créative » les différentes modes du moment, la Lafayette Convention and Visitors Commission invente de toutes pièces des rituels touristiques tel, depuis 2001, le Cycle Zydeco -Cajun/Creole Food and Cycling Festival, « a 200 mile 4-day bike tour featuring the spicy food and Zydeco music of the Creoles and Cajuns in South Louisiana. » (Un circuit cycliste de 300 km en 4 jours mettant à l'honneur la nourriture épicée et la musique zydeco des Créoles et Cadiens du sud ouest de la Louisiane.). De façon générale, la musique et la nourriture créoles sont systématiquement associées à leurs équivalents cadiens pour créer une image festive, enjouée et positive de la région. Les clichés et les stéréotypes, bien que dénoncés par les universitaires locaux, deviennent les ingrédients de base de la promotion de la région : « 'Laissez les bons temps rouler!' or 'Let the good times roll!' Cajuns and Creoles take fun seriously » (Les Cadiens et les Créoles ne plaisantent pas quand il s'agit de prendre du bon temps.). L'outil le plus puissant auquel le marketing culturel a recours, c'est l'ingénierie médiatique. L'Office du Tourisme de Lafayette propose ainsi des sujets « clé en mains » aux journalistes systématiquement orientés vers les communautés cadienne et créole et offre par ailleurs des circuits « créoles » où l'on est censé pouvoir apprécier la spécificité de la culture. Un tel travail d'ingénierie ne peut se contenter des formes artistiques telles qu'elles existent. Il faut les façonner, les réinventer, quitte à les dénaturer, pour qu'elles correspondent au plus près à la fonction que leur ont assignée les décideurs. Ces derniers inventent littéralement des pratiques traditionnelles, comme les concours de danse ou les « reines du bal », et ils rebaptisent de simples soirées de danse de noms pompeux (« Extravaganza », « Fest » ). Quel est l'impact de cette instrumentalisation du zydeco ? De fait, certaines entreprises hors Louisiane choisissent d'exploiter le capital symbolique positif qui s'attache au zydeco en incluant le terme à celui de leur société ou de leurs produits, de façon artificielle, sans qu'il n'y ait aucune relation. Par ailleurs, les différents indicateurs (taux d'occupation des hôtels, chiffre de fréquentation des festivals, recettes du casino local, etc.) révèlent un accroissement modeste des flux touristiques. Y a-t-il eu pour autant un renouveau culturel, économique et social pour la communauté créole ? Les entreprises et commerces qui ont le plus profité de l'essor du zydeco appartiennent pour la plupart à la communauté blanche. Les principaux marqueurs socio-économiques soulignent à quel point les Créoles restent isolés, avec des revenus inférieurs à la moyenne régionale (déjà très basse) et un faible taux d'éducation. Ils ne semblent donc pas bénéficier directement de l'utilisation faite de leur culture et de leur musique, même si comme nous l'avons vu, les clubs de danse et les groupes zydeco se sont multipliés dans le pays. Cette amélioration reste marginale et réservée aux musiciens plus qu'à l'ensemble de la communauté. Par ailleurs, la spécificité créole reste globalement ignorée. Le message des autorités louisianaises n'a que très imparfaitement fonctionné, que ce soit à l'extérieur du groupe territorialisé ou en interne. C'est donc un jugement mitigé qu'il faut en conclusion porter sur les stratégies de marketing qui ont cherché à instrumentaliser la culture populaire louisianaise. Elles n'ont pas eu jusqu'à présent de résultats tangibles et durables dans la région de Lafayette dont le développement récent tient plus à la mise en avant d'un contexte favorable pour l'industrie électronique et cinématographique. L'intense opération publicitaire des autorités n'a joué un rôle marginal dans ce réveil. La volonté des politiques et le poids des décideurs économiques se heurtent au bout du compte aux choix des publics ou à leur inertie. La culture populaire est une forme décidément

un des clubs de Lafayette, El Sid O's ou Hamilton, suivie de la kick-off dance (le coup d'envoi) du vendredi soir. Le festival proprement dit a lieu le samedi après-midi,

  Le week-end s'organise autour du festival de Plaisance, the Annual Original Southwest Louisiana Zydeco Music Festival, 29 e édition en 2011. Tout commence le jeudi soir par une jam session dans Lake Charles par la famille Chavis dans un local des Knights of Columbus.

	après un zydeco breakfast sur la place du village. Lorsqu'il s'achève, vers 10 heures du soir, tout le monde se retrouve chez Slim's Y-KiKi, un minuscule mais célèbre club à Opelousas. Le dimanche, St Martinville organise son Creole Zydeco Festival et la ville de Carencro un Reggae and Cultural Festival tandis que les plus intrépides participent aux traditionnelles zydeco trail rides, chevauchées ponctuées de musique où se retrouvent des dizaines, voire des centaines de cavaliers. Plus tard, dans l'après-midi, c'est à Mire, dans un hangar de sa ferme, que Thomas Fields offre son East meets West, autrement dit The Original Creole Zydeco & Blues Delta-Bayou Festival. Le week-end s'achève le lundi après-midi avec le Boozoo's Labor Day Festival communauté créole. Aujourd'hui encore, Cadiens et Créoles gardent une certaine distance et rares sont les Cadiens à fréquenter les clubs et festivals zydeco. Mais avec le regain d'intérêt pour la culture cadienne au début des années quatre-vingt, des touristes américains blancs venant goûter aux plaisirs de l'art de vivre cadien ont découvert, souvent par hasard, la culture zydeco et ont été en général bien accueillis dans les clubs de la région, contrairement aux Noirs dans les clubs cadiens. L'engouement des touristes blancs a entraîné hors Louisiane la création de clubs spécialisés et de cours de danse zydeco dont ils constituent une grande partie de la clientèle, tandis que les groupes de la région partent en tournée dans tous les États-Unis et parfois en Europe (il existe même hors Louisiane des groupes zydeco constitués de musiciens blancs). C'est ce public qui en nombre croissant se retrouve en Louisiane pour le Labor Day. Les dépliants publicitaires des festivals ne s'y organisé à Jusqu'à récemment, les clubs zydeco étaient fréquentés exclusivement par la trompent pas : ils proclament « zydeco transcends age and ethnicity », le zydeco

Aujourd'hui, c'est précisément cette marginalité ethnique qui est la raison essentielle de son succès. En participant aux fêtes zydeco, les participants blancs peuvent témoigner de leur reconnaissance d'une communauté minoritaire longtemps ignorée et méprisée. En retour, ils bénéficient des différents avantages que confère l'affiliation à une culture extérieure au mainstream, doublement minoritaire par ses origines à la fois africaines américaines et francophones. Ils jouissent du prestige social qui s'attache à ceux qui défendent des minorités opprimées et prennent le risque de s'identifier à la marge. Par ailleurs, à une époque où la quête de l'originalité gouverne toutes les formes d'expression artistiques, ils acquièrent la réputation chic et branchée de découvreurs de talents, d'amateurs éclairés, hors des sentiers battus. Ils font preuve d'indépendance de goût, d'autonomie, s'affirment comme des individus innerdirected, pour reprendre la terminologie de Riesman (endodéterminés), capables de s'affranchir des diktats de la mode.En revanche, contrairement aux jeunes blancs qui prennent le risque de s'immiscer dans le milieu réputé violent du rap, les amateurs de zydeco évoluent au sein d'une communauté paisible, peu portée sur les pratiques transgressives. La fête zydeco est


PhD Jia Guo

PhD Kevin Bouaou

PhD Sophia Houriez--Gombaud-Saintonge

MSc Moussa Gueda

MSc Umit Gencer

MSc Vincent Nguyen

MD Etienne Charpentier

MD Gilles Soulat

MD Alban Redheuil

MD Elie Mousseaux

PhD Nadjia Kachenoura

PhD Thomas Dietenbeck
email: thomas.dietenbeck@sorbonne-universite.fr

Deep learning-based analysis of aortic morphology from three-dimensional MRI

Keywords: aorta, 3D cardiac MRI, segmentation, deep learning

Background: Quantification of aortic morphology plays an important role in the evaluation and follow-up assessment of patients with aortic diseases, but often requires labor-intensive and operator-dependent measurements. Automatic solutions would help enhance their quality and reproducibility.

Purpose: To design a deep learning (DL)-based automated approach for aortic landmarks and lumen detection derived from three-dimensional (3D) MRI.

Study Type: Retrospective.

Population: 391 individuals (female:47%, age=51.9±18.4) from three sites, including healthy subjects and patients (hypertension, aortic dilation, Turner syndrome), randomly divided into training/validation/test datasets (n=236/77/78). 25 subjects were randomly selected and analyzed by 3 operators with different levels of expertise. index (WI). A WI 95% confidence interval (CI) lower bound >1 indicates that the method is within the inter-observer variability. A p-value <0.05 was considered statistically significant.

Results: DSC was 0.90±0.05, HD was 12.11±7.79mm, and ASSD was 1.07±0.63mm. ED was 5.0±6.1mm. A good agreement was found between all DL-derived and reference aortic indices (r>0.95, mean bias <7%). Our segmentation and landmark detection performances were within the inter-observer variability except the sinotubular junction landmark (CI=(0.96;1.04)).

Data Conclusion:

A DL-based aortic segmentation and anatomical landmark detection approach was developed and applied to 3D MRI data for achieve aortic morphology evaluation.

Field Strength/Sequence: 1.5-T and 3-T, 3D spoiled gradient-recalled or steady-state free precession sequences.

Assessment: Reinforcement learning and a two-stage network trained using reference landmarks and segmentation from an existing semi-automatic software were used for aortic landmark detection and segmentation from sinotubular junction to coeliac trunk. Aortic segments were defined using the detected landmarks while the aortic centerline was extracted from the segmentation and morphological indices (length, aortic diameter, and volume) were computed for both the reference and the proposed segmentations.

Statistical Tests: Segmentation: Dice similarity coefficient (DSC), Hausdorff distance (HD), average symmetrical surface distance (ASSD); landmark detection: Euclidian distance (ED); model robustness: Spearman correlation, Bland-Altman analysis, Kruskal-Wallis test for comparisons between reference and DL-derived aortic indices; inter-observer study: Williams

INTRODUCTION

Aortic morphology plays an important role in the management of aortic diseases [START_REF] Brady | Aortic aneurysm diameter and risk of cardiovascular mortality[END_REF][START_REF] Lo | Relative Importance of Aneurysm Diameter and Body Size for Predicting AAA Rupture in Men and Women[END_REF].

Several imaging studies have focused on the quantification of aortic morphology and have shown strong associations between age and quantitative aortic indices [START_REF] Kawel-Boehm | Reference ranges ("normal values") for cardiovascular magnetic resonance (CMR) in adults and children: 2020 update[END_REF][START_REF] Turkbey | Determinants and normal values of ascending aortic diameter by age, gender, and race/ethnicity in the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA)[END_REF][START_REF] Houriez-Gombaud-Saintonge | Comparison of different methods for the estimation of aortic pulse wave velocity from 4D flow cardiovascular magnetic resonance[END_REF][START_REF] Bouaou | Analysis of aortic pressure fields from 4D flow MRI in healthy volunteers: Associations with age and left ventricular remodeling[END_REF][START_REF] Dietenbeck | Quantitative magnetic resonance imaging measures of three-dimensional aortic morphology in healthy aging and hypertension[END_REF], including length, diameters, cross-sectional areas, and volumes. Other studies investigated changes in such aortic parameters in the presence of a pathological condition, including aortic dissection [START_REF] Heuts | Evaluating the diagnostic accuracy of maximal aortic diameter, length and volume for prediction of aortic dissection[END_REF][START_REF] Krüger | Acute aortic dissection type A[END_REF] and bicuspid aortic valve [START_REF] Bollache | Aortic valve-mediated wall shear stress is heterogeneous and predicts regional aortic elastic fiber thinning in bicuspid aortic valveassociated aortopathy[END_REF], or further assessed their ability to predict mortality and cardiovascular events [START_REF] Van Ooij | Aortic Valve Stenosis Alters Expression of Regional Aortic Wall Shear Stress: New Insights From a 4-Dimensional Flow Magnetic Resonance Imaging Study of 571 Subjects[END_REF][START_REF] Ambale-Venkatesh | Cardiovascular Event Prediction by Machine Learning: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis[END_REF][START_REF] Redheuil | Proximal aortic distensibility is an independent predictor of all-cause mortality and incident CV events: the MESA study[END_REF].

In this context, MRI is a non-invasive imaging modality that is able to capture aortic anatomy through volumetric acquisitions. In three-dimensional (3D) MRI of the aorta, a crucial step for the precise extraction of clinically reliable quantitative indices is the segmentation of the aortic lumen and aortic subdivision into standardized anatomical segments [START_REF] Erbel | ESC Guidelines on the diagnosis and treatment of aortic diseases: Document covering acute and chronic aortic diseases of the thoracic and abdominal aorta of the adult. The Task Force for the Diagnosis and Treatment of Aortic Diseases of the European Society of Cardiology (ESC)[END_REF]. Indeed, it is recommended to report the diameter at specific locations or its maximal value within a segment [START_REF] Van Hout | How to Measure the Aorta Using MRI: A Practical Guide[END_REF]. However, current techniques for 3D MRI segmentation require a high level of user interaction [START_REF] Dietenbeck | 3D aortic morphology and stiffness in MRI using semi-automated cylindrical active surface provides optimized description of the vascular effects of aging and hypertension[END_REF][START_REF] Volonghi | Automatic extraction of three-dimensional thoracic aorta geometric model from phase contrast MRI for morphometric and hemodynamic characterization[END_REF][START_REF] Van Pelt | Automated segmentation of blood-flow regions in large thoracic arteries using 3D-cine PC-MRI measurements[END_REF], thus increasing variability and hindering an objective and automated use in large cohorts.

Against this background, this study aimed at developing a deep learning (DL)-based method for quantitative 3D MRI data analysis. Furthermore, we aimed to evaluate performances in terms of segmentation and landmark localization quality, as well as in terms of correlations between aortic indices and reference values.

MATERIALS AND METHODS

Approval of the local ethics committee was obtained (NCT03895541, NCT02701855, NCT03474159, NCT02517944), and written informed consent was collected from all participants allowing research use of their data.

Study population

We studied 391 subjects (183 women, mean age = 51.9 ± 18.4 years), who underwent 3D MRI examinations to assess their aortic morphology at 3 different inclusion sites: site 1 (1.5-T MRI; Aera, Siemens Healthineers, Erlangen, Germany): 232 subjects, site 2 (3-T MRI; Prisma, Siemens Healthineers, Erlangen, Germany): 42 subjects, site 3 (3-T/1.5-T MRI; Discovery MR750w, GE Healthcare, Chicago, IL, USA): 117 subjects. The dataset included 119 (30%) healthy subjects, 95 (24%) hypertensive patients, 116 (30%) patients with an ascending thoracic aorta dilation and either a tricuspid or a bicuspid valve, and 61 (16%) patients with a Turner syndrome. Sites 1 and 2 included hypertensive patients, while sites 1 or 3 included healthy subjects and patients with aortic diseases. Of note, sites 1 and 3 are clinical sites specialized in cardiovascular imaging, while site 2 is a research center specialized in brain imaging where one of our study took place.

Healthy controls were asymptomatic and free of overt cardiovascular disease defined as a clinical history of hypertension, diabetes mellitus, dyslipidemia, renal disease, known inflammatory conditions, and malignancy. Inclusion criteria for hypertensives were: absence of secondary causes of hypertension, absence of personal history of cardiovascular disease, and stable regimen of antihypertensive treatment. Patients with diabetes were not included.

ATAA was defined by a maximal diameter of the ascending aorta ≥ 41 mm or ≥ 22 mm/m2 when indexed to body surface area (BSA). Exclusion criteria were concomitant presence of aortic valve stenosis, regurgitation graded more than moderate, aortic coarctation, Marfan or Turner syndrome, history of aortic dissection and previous surgery. Aortic valve function as well as bicuspid aortic valve (BAV) confirmation and fusion pattern were evaluated by using conventionally acquired stacks of two-dimensional cine anatomical and velocity images perpendicular to the aortic root.

Reference segmentation, landmarks, and quantitative aortic indices

The ground truth segmentation, positions of the anatomical landmarks, and aortic morphological indices (aortic length L, maximal diameters D, and volumes V) were obtained for the entire dataset (n = 391) by one operator (Operator 1, T.D. 8 years of experience in cardiovascular image processing), using a previously described semi-automated tool (Mimosa, Sorbonne Université, [START_REF] Dietenbeck | Quantitative magnetic resonance imaging measures of three-dimensional aortic morphology in healthy aging and hypertension[END_REF][START_REF] Dietenbeck | 3D aortic morphology and stiffness in MRI using semi-automated cylindrical active surface provides optimized description of the vascular effects of aging and hypertension[END_REF][START_REF] Dietenbeck | Value of aortic volumes assessed by automated segmentation of 3D MRI data in patients with thoracic aortic dilatation: A case-control study[END_REF]). Briefly, seven anatomical landmarks were manually placed from the sinotubular junction to the coeliac trunk (sinotubular junction, mid-ascending aorta, brachiocephalic artery, left subclavian artery, mid-descending aorta, diaphragm level, and coeliac trunk) and used to determine the aortic centerline and to delimit aortic segments. The aortic lumen was then automatically segmented using a 3D active contour and a final centerline was calculated at the center of the segmentation. Such segmentations were controlled visually by the operator and if judged of high quality, global and segmental aortic indices were derived. Otherwise initialization was adjusted to improve final segmentation quality. The dataset was randomly divided into training (236), validation (77), and testing datasets (78). More specifically, in order to keep the proportion of patients with aortic diseases and of magnetic field strengths in each set, the 60/20/20% random split was performed separately for each site and pathology.

To assess DL versus human performance, 25 3D MRI datasets were randomly selected in the testing set. In order to preserve the proportion of pathologies for the inter-observer reproducibility study, 5 subjects were randomly selected in each of the following subsets: vendor 1 + normal aorta, vendor 1 + dilated aorta, vendor 2 + normal aorta, vendor 2 + dilated aorta, Turner syndrome. Three observers (T.D.: 8 years of experience, J.G.: few months of experience, and M.G.: received instructions from an expert during few sessions), segmented the aortic data using the custom in-house software.

Analysis workflow

To achieve fully automated analysis of the 3D MRI datasets of the aorta, we designed an analysis pipeline that combined a reinforcement learning (RL) algorithm to detect anatomical landmarks, with a two-stage network for aortic lumen segmentation, as illustrated in Figure 1.

By integrating the outputs of these two techniques, the aortic centerline can be estimated and then used to initialize the segmentation process in the custom in-house software, to subsequently extract the quantitative indices of aortic morphology.

Aortic landmark detection

A double deep Q network (DDQN)-based algorithm [START_REF] Hasselt H Van, Guez | Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning[END_REF] was implemented for the detection of the six manually positioned aortic landmarks. Since landmarks were positioned within the aortic lumen, the input of each agent was defined as three 3D patches centered on the agent position of the same size but with different scales (1, 2, and 4), to ensure feeding the network with sufficiently rich and discriminating information. These scales allowed modeling of the current neighborhood at different distances as achieved with feature points [START_REF] Lowe | Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[END_REF] or in multifeature pyramid techniques [START_REF] Moradi | MFP-Unet: A novel deep learning based approach for left ventricle segmentation in echocardiography[END_REF]. The model's architecture (Figure 2) consisted of four 3D convolutional layers followed by Leaky Relu activation layers [START_REF] Maas | Rectifier nonlinearities improve neural network acoustic models[END_REF] and a 3D max pooling layer. Two fully connected layers (FCL) sized 128 and 6 were used for the action prediction.

Furthermore, as the aorta tapers from its proximal to its distal part, the block size used to describe the environment depended on the anatomical landmark position, which might result in a steep drop between the convolutional layers and the FCL. To tackle this issue, an extra FCL of size 512 was added after the last convolutional layer for the sinotubular junction, brachiocephalic trunk and ascending (AAo) and descending (DAo) aorta at the level of the pulmonary artery bifurcation.

The training and validation datasets were used to optimize the hyperparameters of the DDQN architecture. First, cross-sectional diameters at the level of each individual landmark were extracted from the reference segmentations and were used to adjust the patch size in order to account for the aortic tapering from its proximal to its distal part (Table 1). Secondly, each landmarks' relative position was modelled using a normal distribution estimated from landmark coordinates in the training set. During the agent's training, the point was randomly initialized following the fitted distribution while only the mean position of the estimated distribution was used during the test phase.

The process convergence was estimated using the point oscillation and the target Q values of these positions were compared to identify the landmark. To ensure a correct training, the agent was moved toward the landmark if the distance to the target after convergence was higher than 1 voxel.

Segmentation of the aortic lumen

The pipeline of the two-stage network proposed to segment the aortic lumen is illustrated in Figure 1. The first network used an under-sampled volume to obtain a coarse segmentation of the aorta, which was then used to crop the original volume around the aorta and resize it into an isotropic resolution. The second network was used to segment the aorta and the obtained segmentation was resized back to the original volume dimensions.

The proposed segmentation networks (Figure 3) were based on a 3D U-Net network [START_REF] Ronneberger | Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation[END_REF][START_REF] Çiçek | 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation[END_REF] with residual blocks [START_REF] He | Identity Mappings in Deep Residual Networks[END_REF], replacing the original convolutional layers in the encoding part of the U-Net architecture to smooth the forward and backward propagation of information.

Attention gates [START_REF] Schlemper | Attention gated networks: Learning to leverage salient regions in medical images[END_REF] were added to the skip connections to limit the activated part to the segmented area and account for class imbalance (background versus aortic lumen). Finally, a multi-feature pyramid [START_REF] Moradi | MFP-Unet: A novel deep learning based approach for left ventricle segmentation in echocardiography[END_REF] was used to fuse the feature maps with strong low-resolution semantic information and high-resolution feature maps with weak semantic information but rich spatial information.

Quantitative aortic indices

The active contour used in our custom software required a binary volume that roughly corresponded to the aorta to act as a balloon force guiding the lumen segmentation towards the aortic wall. This binary volume was replaced by our network segmentation output while the detected landmarks allowed for a computation of the aortic centerline leading to a fully automated segmentation of the aorta and its further subdivision into anatomical segments: AAo, arch and DAo. Morphological quantitative indices including length, AAo and DAo maximal diameters, and volumes as well as the aortic arch length computed between mid-AAo and mid-DAo were then extracted, as shown in Figure 4.

Statistical analysis

All statistical evaluations were performed using MATLAB (R2021b; Mathworks, Natick, MA, USA). To evaluate the performances of the RL agents, 3D Euclidean distances (ED) were computed between the detected and the reference landmarks. The Dice similarity coefficient (DSC), Hausdorff distance (HD), and average symmetrical surface distance (ASSD) were used to evaluate the segmentation performances on a global or local scale. The robustness of the segmentation was also evaluated by comparing the algorithm's performances between subgroups (for comparisons per vendor, per field strength, and per aortic dilation status).

The segmentation results provided by our method were also compared with those of the segmentation network proposed by Berhane et al. [START_REF] Berhane | Fully automated 3D aortic segmentation of 4D flow MRI for hemodynamic analysis using deep learning[END_REF]. Note that, since this network was originally proposed for the 3D segmentation of 4D flow MRI angiographic images with a network's input corresponding to a volume cropped around the aorta, we modified the size of the input layer of the network to accept volumes of the same size than our second network and retrained the network on our training dataset. These comparisons were performed using a Student t-test.

Indices of aortic morphology obtained by the proposed method were compared to the reference indices using Spearman correlation coefficient r, Bland-Altman mean bias and limits of agreement (LoA), and a non-parametric Kruskal Wallis test was used to evaluate statistical differences between the 2 measurements. Bland-Altman biases were further expressed in percentage of the reference measures to account for differences in aortic morphology between subgroups (for comparisons per vendor, per field strength, and per aortic dilation status).

The human interobserver variability was quantified using ED for the landmarks detection and using DSC, HD, and ASSD for the segmentation, and it was subsequently compared to the corresponding proposed DL method. The mean differences between DL and human observers (COD) and the mean interobserver difference (IOD) were also computed. The statistical comparison of these differences was performed using the Williams index (WI) along with its confidence interval (CI) [START_REF] Chalana | A methodology for evaluation of boundary detection algorithms on medical images[END_REF]. If the upper bound of the CI was higher than 1, then there was a statistical evidence that the variability between the DL-based method and the human observers was within the interobserver variability. More details on the WI computation are given in the Supplementary Material. A p-value <0.05 was considered statistically significant.

RESULTS

Basic model characteristics and indices

Basic characteristics and reference morphological aortic indices are summarized in Table 2 for the entire population and per acquisition site. Participants from site 2 were on average older as compared to participants from sites 1 and 3, and had a longer aortic arch and larger DAo on average. Standard deviations of maximal diameters and volumes were high, highlighting the heterogeneity of our database, which included extreme cases in terms of aortic size (small sized aortas: Turner syndrome, normal sized aortas: healthy controls, dilated aortas: patients with hypertension to a small extent and patients with dilated AAo to a larger extent).

Evaluation of landmark detection

Figure 5 shows the performances of the automated detection of aortic landmarks in terms of distances in relation to the expert reference targets and the WI with its 95% CI. On the entire testing dataset, our network detected the aortic landmarks with a distance to the reference below 9 mm on average. The highest mean distances between detected reference landmarks were found for the sinotubular junction (8.7 mm on average) and the coeliac trunk (11.8 mm on average), while the detection errors for the remaining landmarks were all below 5 mm on average. The COD was on average lower than the IOD for all landmarks resulting in WI and its 95% CI being higher than 1, except for the sinotubular junction and coeliac trunk revealing that the DL-based landmark detection was in the same variability range as compared to the human observers with variable levels of experience.

Evaluation of aortic lumen segmentation

Metrics corresponding to the comparison between the DL-based and the reference aortic segmentations on the entire testing dataset are summarized in Table 3 for the whole aorta and for each of the main segments (AAo, Arch, DAo). An overall DSC of 0.90 ± 0.05, HD of 12.11 ± 7.79 mm, and ASSD of 1.07 ± 0.63 mm was obtained for the whole aorta. Of note, 89.7% (70/78) of the testing dataset subjects had a DSC score > 0.85 and two patients with a low DSC value were excluded from the morphological analyses due poor image quality. An example of two segmentations with a DSC < 0.85 is given in Figure 6. Figure 7 summarizes the DSC between the DL-based and the reference segmentations, revealing that the DL-based method had similar numbers of segmentations with DSC less than 0.85 on the 1.5-T data and 3-T data, with slightly lower DSC values for the poorly segmented 3-T data.

Table 4 shows the results of the variability study in terms of DSC, HD, and ASSD on the whole aorta. The COD was slightly lower on average or similar to the IOD for all segmentation similarity metrics, resulting in the upper bound of the WI 95% CI being slightly higher than 1, thus demonstrating that both on a global and local scale the agreement between the DL-based method and human observers, with variable level of expertise, was in the same range as compared to the agreement between the human operators.

Table 3 shows the results of the comparison between the segmentation results of Berhane et al. [START_REF] Berhane | Fully automated 3D aortic segmentation of 4D flow MRI for hemodynamic analysis using deep learning[END_REF] network against our method. No statistical differences could be found between both methods (DSC: p = 0.069, HD: p = 0.526, ASSD: = 0.939).

Evaluation in terms of aortic morphological measures

Table 5 summarizes the comparison between the aortic quantitative measures (aortic arch length L, AAo and DAo maximal diameters, and volumes) extracted by the proposed method against those extracted from the reference segmentation in the AAo, aortic arch, and DAo.

The two measurements were highly correlated and were not statistically significantly different (aortic arch L: r = 0.95, p = 0.72; AAo D: r = 0.95, p = 0.42; AAo V: r = 0.95, p = 0.91; DAo D: r = 0.96, p = 0.07; DAo V: r = 0.97, p = 0.29). Furthermore, good agreement was found between the two methods, as revealed by low Bland-Altman biases and LoA.

Indeed, when such biases were expressed as the percentage of the reference measure, they did not exceed 9% for all the aortic indices: aortic arch length: 1.7%; AAo maximal diameter: 3.9%; DAo maximal diameter: 5.8%; AAo volume: 1.56%; DAo volume: 8.6%.

Table 6 summarizes Bland-Altman analyses for comparisons between the DL-based and the reference approaches in terms of aortic morphological measures per vendor, field strength, (1.5-T versus 3-T), and aortic dilation status (qualified as dilated versus small to normal sized aorta) while Figure 8 shows this analysis for the AAo and DAo V. Table 6 also shows Bland-Altman biases expressed as the percentage of the reference measures, revealing that the DLbased approach was stable among the different subgroups (aortic arch L: aortic dilation status: p = 0.23; AAo maximal D: vendor: p = 0.07, magnetic field: p = 0.78, aortic dilation status: p =0.75; DAo maximal D: vendor: p = 0.43, magnetic field: p = 0.26, aortic dilation status: p =0.13; AAo V: vendor: p = 0.10, magnetic field: p = 0.63, aortic dilation status: p =0.27; AAo maximal D: vendor: p = 0.10, aortic dilation status: p =0.27). One might note however that quite large biases (12.6%) were obtained for the DAo volume from the 1.5-T data.

DISCUSSION

We proposed an automated method based on DL for aortic anatomical landmark detection and segmentation of the aortic lumen from 3D MRI images, which may result in reliable segmental aortic morphological indices. This study proposed a fully automated and comprehensive method, including landmark detection, aortic segmentation, and estimation of aortic morphological indices from 3D MRI datasets originating from different vendors, centers, MRI field strengths, and from a large cohort of patients with variable aortic sizes and disease conditions. Although studies describing the aortic morphology in CT exist [START_REF] Heuts | Evaluating the diagnostic accuracy of maximal aortic diameter, length and volume for prediction of aortic dissection[END_REF][START_REF] Krüger | Acute aortic dissection type A[END_REF], there is currently a lack of software and studies providing such indices in 3D MRI [START_REF] Kawel-Boehm | Reference ranges ("normal values") for cardiovascular magnetic resonance (CMR) in adults and children: 2020 update[END_REF]. Such an automatic software allowing measuring objectively the aortic morphology in a segmental and global way in 3D MRI could ultimately help for a more comprehensive and systematic management of patients with aortic diseases.

The consistency of the proposed DL-based method was demonstrated through: 1) low ED between the detected and the reference aortic anatomical landmarks as well as high DSC, low HD and low ASSD for the 3D aortic lumen segmentation, 2) variability against human annotations, which was comprised within the human interobserver variability, in terms of landmark detection and aortic segmentation, 3) high correlations and low biases for comparisons against references in terms of aortic morphological indices, and 4) equal performances against state-of-the-art segmentation method as well as in terms of aortic morphological indices between vendors, magnetic field strengths, and aortic dilation status, thus potentially revealing the generalizability of our approach.

An important feature of this study may be the database used for training. Specifically, it included 1) healthy subjects as well as patients with a wide spectrum of age, and 2) images acquired at different sites with variable levels of expertise (sites 1 and 3: experts in cardiovascular imaging, site 2: expert in brain imaging) as well as on MRI scanners from different vendors and with different magnetic field strengths. This heterogeneity may have increased the variability and the representativeness of our data, reducing the selection bias and improving the model generalization. The value of such heterogeneity has been highlighted in various other DL-based studies focused on the aorta [START_REF] Berhane | Fully automated 3D aortic segmentation of 4D flow MRI for hemodynamic analysis using deep learning[END_REF][START_REF] Aviles | Domain Adaptation for Automatic Aorta Segmentation of 4D Flow Magnetic Resonance Imaging Data from Multiple Vendor Scanners[END_REF].

Landmark detection performances were better for the AAo than for the DAo. This might be explained by lower contrast around the diaphragm as well as the increased tortuosity of the distal DAo segment with aging or pathology, thus hampering the landmark detection.

Furthermore, the AAo is surrounded by enhancing structures (valve, heart, and pulmonary artery) and has a specific shape that may feed the model by specific features rather than the DAo, which has a more tubular and straight shape, surrounded by moderately enhancing or small structures. One might also highlight that our database included patients with subclinically dilated aorta or with pathological dilatation of its proximal segment, thus highlighting the ability of our detection network to capture information at different scales thanks to the pyramidal input.

The DL-based method exhibited lower performance in terms of DSC in the AAo and aortic arch when comparing with the performance for the whole aorta. This disparity could be attributed to the much smaller size of these segments compared to the whole aorta as similar HD and ASSD were obtained in these segments compared to the whole aorta, as well as to small biases when comparing aortic indices extracted from our segmentation with the reference indices. The DL-based method also provided aortic morphological indices that were robust regarding heterogeneity of our data except for the DAo volume where a difference was found depending on the magnetic field strengths. As the DAo ends at the diaphragm, this landmark detection is challenging as revealed by higher detection errors. This incorrect point detection then can lead to an erroneous definition of the segments and higher variability in the extracted aortic volumes. However, no difference was found for the diameter since maximal diameters did not necessarily occur in end portions of segmentation.

Recent studies also proposed automated segmentation approaches of the aorta in fourdimensional (4D) flow MRI or CT usually based on U-Net architectures [START_REF] Berhane | Fully automated 3D aortic segmentation of 4D flow MRI for hemodynamic analysis using deep learning[END_REF][START_REF] Aviles | Domain Adaptation for Automatic Aorta Segmentation of 4D Flow Magnetic Resonance Imaging Data from Multiple Vendor Scanners[END_REF][START_REF] Garrido-Oliver | Machine learning for the automatic assessment of aortic rotational flow and wall shear stress from 4D flow cardiac magnetic resonance imaging[END_REF][START_REF] Hepp | Fully Automated Segmentation and Shape Analysis of the Thoracic Aorta in Non-contrast-enhanced Magnetic Resonance Images of the German National Cohort Study[END_REF][START_REF] Marin-Castrillon | Segmentation of the aorta in systolic phase from 4D flow MRI: multi-atlas vs. deep learning[END_REF][START_REF] Yang | Segment aorta and localize landmarks simultaneously on noncontrast CT using a multitask learning framework for patients without severe vascular disease[END_REF][START_REF] Ma | Deep-learning approach to automate the segmentation of aorta in non-contrast CTs[END_REF][START_REF] Sieren | Automated segmentation and quantification of the healthy and diseased aorta in CT angiographies using a dedicated deep learning approach[END_REF]. The comparison between our proposed method and the segmentation network proposed by Berhane et al. [START_REF] Berhane | Fully automated 3D aortic segmentation of 4D flow MRI for hemodynamic analysis using deep learning[END_REF] revealed that the performances of both methods were similar on a global level as assessed by the DSC and ASSD as well as on a local level assessed by the HD. Hepp et al. [START_REF] Hepp | Fully Automated Segmentation and Shape Analysis of the Thoracic Aorta in Non-contrast-enhanced Magnetic Resonance Images of the German National Cohort Study[END_REF] used a 3D U-Net to segment the aorta in non-contrast-enhanced MRI data obtaining a mean DSC of 0.85 ± 0.15 on 30 subjects from the general population in a multicentric study. On 4D flow MRI, 3D U-Net [START_REF] Berhane | Fully automated 3D aortic segmentation of 4D flow MRI for hemodynamic analysis using deep learning[END_REF][START_REF] Marin-Castrillon | Segmentation of the aorta in systolic phase from 4D flow MRI: multi-atlas vs. deep learning[END_REF] or nnUNet [START_REF] Aviles | Domain Adaptation for Automatic Aorta Segmentation of 4D Flow Magnetic Resonance Imaging Data from Multiple Vendor Scanners[END_REF][START_REF] Garrido-Oliver | Machine learning for the automatic assessment of aortic rotational flow and wall shear stress from 4D flow cardiac magnetic resonance imaging[END_REF] were used for aortic segmentation of the peak systolic angiogram or magnitude data with good performances (( 33 These studies included healthy and pathological subjects [START_REF] Berhane | Fully automated 3D aortic segmentation of 4D flow MRI for hemodynamic analysis using deep learning[END_REF][START_REF] Garrido-Oliver | Machine learning for the automatic assessment of aortic rotational flow and wall shear stress from 4D flow cardiac magnetic resonance imaging[END_REF] or patients with a dilated aorta [START_REF] Marin-Castrillon | Segmentation of the aorta in systolic phase from 4D flow MRI: multi-atlas vs. deep learning[END_REF]. However, as acknowledged by the authors in their studies [START_REF] Berhane | Fully automated 3D aortic segmentation of 4D flow MRI for hemodynamic analysis using deep learning[END_REF][START_REF] Garrido-Oliver | Machine learning for the automatic assessment of aortic rotational flow and wall shear stress from 4D flow cardiac magnetic resonance imaging[END_REF][START_REF] Marin-Castrillon | Segmentation of the aorta in systolic phase from 4D flow MRI: multi-atlas vs. deep learning[END_REF], a main limitation of their respective work lies in the monocentric design. Regarding aortic landmarks, previous studies [START_REF] Garrido-Oliver | Machine learning for the automatic assessment of aortic rotational flow and wall shear stress from 4D flow cardiac magnetic resonance imaging[END_REF][START_REF] Guala | Machine learning to automatically detect anatomical landmarks on phase-contrast enhanced magnetic resonance angiography[END_REF][START_REF] Cordova | ascending aorta, DAo: descending aorta, LoA: limits of agreement P-values are computed for comparison between two subgroups. µ and LoA mean Bland and Altman Bias and limits of agreement, µ% mean Bland and Altman bias expressed in percentage of[END_REF] usually focused on the detection of only 3 landmarks, namely the sinotubular junction, brachiocephalic artery, and left subclavian artery. The detection error on a single-center cohort of 81 healthy subjects or patients ranged between 6.1 mm and 9.3 mm [START_REF] Cordova | ascending aorta, DAo: descending aorta, LoA: limits of agreement P-values are computed for comparison between two subgroups. µ and LoA mean Bland and Altman Bias and limits of agreement, µ% mean Bland and Altman bias expressed in percentage of[END_REF], which is in the same range as the distances obtained in the present study. Our results were thus in-line with those obtained in the literature ( [START_REF] Garrido-Oliver | Machine learning for the automatic assessment of aortic rotational flow and wall shear stress from 4D flow cardiac magnetic resonance imaging[END_REF][START_REF] Guala | Machine learning to automatically detect anatomical landmarks on phase-contrast enhanced magnetic resonance angiography[END_REF][START_REF] Cordova | ascending aorta, DAo: descending aorta, LoA: limits of agreement P-values are computed for comparison between two subgroups. µ and LoA mean Bland and Altman Bias and limits of agreement, µ% mean Bland and Altman bias expressed in percentage of[END_REF] although a direct comparison was not possible due to the differences in MRI data and/or study populations.

Limitations

Two subjects out of the 78 in the testing dataset had to be excluded from the morphological analysis due to low segmentation quality. These 2 subjects were both BAV patients acquired on site 3 with a very low image quality and signal loss in the AAo. A review of the whole dataset revealed that although some other subjects had low image quality, none presented a low contrast or signal loss in the AAo similar to these two subjects. This absence of subjects with similar image quality in the training dataset as well as the fact that one of the two patients came from a very small subset (site 3, 1.5-T, BAV: n = 4 in the whole dataset) might explain the difficulty our network had in generalizing the learned features to this particular type of data. Since the complete processing took only an average of 50 s compared to the 5 min for semi-automated analysis, this spared time could also be used, when required, to correct the segmentation on these complex datasets. Deep Learning network performances are directly linked to the number of training data and their variability and our number of investigated subjects can be seen as small in this regard. However, our database has the advantage of including multiple sources of variability and the different evaluations performed on our dataset showed that our proposed method was robust to those variabilities. Despite the high diversity of our database, we can acknowledge that the absence of patients with very complex aortic morphological changes (e.g., abdominal aneurysms, aortic coarctation) is another limitation of our study. Finally, the human observer variability estimation comprised operators of various levels of expertise rendering the variability evaluation of the DL-based method less challenging. However, one might highlight that such variability might reflect real-life conditions in medical image processing where the different operators may be at various levels of the learning curve when they are asked to perform quantitative assessment.

Conclusion

In this study, an end-to-end automated method for aortic landmark detection and lumen segmentation on 3D MRI data was developed, which may provide aortic morphological indices such as aortic arch length, cross-sectional diameters, and volumes. The method combined RL for aortic landmark detection and a two-stage network for aortic lumen segmentation and was evaluated on data from multiple sites and including various pathologies.

For sites 1

 1 and 3, a gadolinium-based contrast agent (Dotarem, Guerbet, or Multihance, Bracco Imaging, Milan, Italy) was typically injected (0.1 to 0.2 mmol/kg) during the MRI exam. For all sites, 3D data were acquired in a sagittal oblique volume encompassing the thoracic aorta during free breathing with electrocardiographic and respiratory gating and with the following scan parameters: site 1: steady-state free precession (SSFP) sequence, voxel size = 0.66×0.66×1.13 mm 3 , echo time = 1.5 ms, repetition time = 283 ms, and flip angle = 90°; site 2: SSFP sequence, voxel size = 0.98×0.98×1 mm 3 , echo time = 1.3 ms, repetition time = 311 ms, and flip angle = 19°; and site 3: spoiled gradient-recalled (SPGR) sequence, voxel size = 0.67×0.67×3.19 mm 3 , echo time = 1.3 ms, repetition time = 3.1 ms, and flip angle = 24°. Controls included on sites 1 and 3 had contrast injection as part of their MRI examination, since they were primarily included for myocardial tissue characterization, and aortic MRI was performed after injection.

  The input volume size was 256 × 256 × 64 (respectively 320 × 192 × 128) for the first (respectively second) network. The model was trained for a maximum of 200 epochs with the Adam optimizer, a batch size of 2 (respectively 1) for the first (respectively second) network, an initial learning rate of 1e-3, and a decay factor of 0.1 with a patience of 10 epochs. The chosen loss function was the Dice loss. The model was developed in Python (v3.8.11; Python Software Foundation, Wilmington, DE, USA) using Keras (v2.4.3; https://keras.io) and TensorFlow (v2.4.1; Google, Moutain View, CA, USA) and trained on a Nvidia Quadro GV100 GPU (Nvidia, Santa Clara, CA, USA). The training of the DDQN-based agent took approximately 37 hours on average per landmark, the training of the first segmentation network took 25 epochs of 3 hours, and the training of the second segmentation network took 24 epochs of 5 hours.

  ): N = 36 with bicuspid/tricuspid aortic valve using leave-one-patient-out: DSC = 0.92 ± 0.05, HD = 21.02 ± 24.20 mm, and for AAo+arch: DSC = 0.93 ± 0.02, HD = 9.41 ± 3.45mm, for DAo: DSC = 0.93 ± 0.02, HD = 5.86 ± 6.23mm; (31): N = 81, DSC = 0.95, ASSD = 0.84mm). Similarly, on CT data, 3D U-Net (36) and its variants using residual (34) or dense (35) blocks were used with similar performances ((36): N = 191 healthy subjects and patients with an aortic aneurysm, DSC = 0.95 [0.94; 0.95], HD = 8 [4.47; 10]mm; (34): N = 162, DSC = 0.95 ± 0.02, ASSD = 0.53 ± 0.26mm, HD = 2.13 ± 0.91mm, (35): N = 30, DSC = 0.887).

Figure 1 :

 1 Figure 1: Overview of the DL-based method for 4D aorta quantitative analysis.

Figure 2 :

 2 Figure 2: Architecture of the network used for anatomical landmark detection.

Figure 3 :

 3 Figure 3: Architecture of the proposed 2-stage network. Top row: U-net producing the ROI

Figure 4 :

 4 Figure 4: Illustration of the aortic morphological indices.

Figure 5 :

 5 Figure 5: Landmarks detection performances on the test set (n = 78) (left); Comparison

Figure 6 :

 6 Figure 6: Examples of the data with low contrast (left) or signal heterogeneity (right). The red

Figure 7 :

 7 Figure 7: Box plot representation of the Dice score (DSC) of the proposed segmentation

Figure 8 :

 8 Figure 8: Box plot representation of ascending aorta (AAo) (left) and the descending aorta

Table 2 :

 2 Subject characteristics for the whole population and for each recruitment site.

		Overall	Site 1	Site 2	Site 3, 1.5T	Site 3, 3T
	N (M / F)	391 (205/186) 232 (107/125)	42 (27/15)	10 (6/4)	107 (65/42)
	Age (years)	51.9 ± 18.4	46.2 ± 17.3	73.9 ± 5.42	57.9 ± 13.7	53.8 ± 17.6
	BMI (kg.m -2 )	24.5 ± 4.4	24.6 ± 4.1	25.3 ± 3.4	23.6 ± 3.7	24.6 ± 4.0
	BSA (m²)	1.76 ± 0.27	1.75 ± 0.25	1.81 ± 0.19	1.81 ± 0.17	1.81 ± 0.22
	cSBP (mmHg)	119 ± 16	120 ± 16	123 ± 12	117 ± 14	115 ± 15
	cDBP (mmHg)	81 ± 10	82 ± 11	76 ± 8	84 ± 11	80 ± 10
	cPP (mmHg)	38 ± 11	38 ± 11	47 ± 10	34 ± 7	34 ± 11
	Number of subjects
	Healthy controls	119	58	0	0	61
	Hypertensives	96	53	43	0	0
	BAV	49	23	0	4	22
	TAV-ATAA	67	37	0	6	24
	Reference aortic morphological measures
	Arch length (mm)	129.80 ±	123.92 ±	144.31 ±	154.94 ±	134.49 ± 28.44
		28.00	27.24	19.42	29.23
	AAo maximal	32.58 ± 7.86	31.27 ± 8.34	34.62 ± 4.00	41.10 ± 3.85	33.91 ± 7.37
	diameter (mm)
	DAo maximal	24.40 ± 4.87	22.79 ± 4.60	29.17 ± 2.68	28.09 ± 5.34	25.75 ± 4.28
	diameter (mm)
	AAo volume (mL)	49.89 ± 33.91	46.50 ± 36.16	49.97 ± 15.51	87.43 ± 30.45	53.84 ± 34.44
	DAo volume (mL)	64.57 ± 32.85	53.75 ± 28.55	86.97 ± 18.43	97.45 ± 36.81	76.49 ± 35.38

Abbreviations: BMI: body mass index, BSA: body surface area, cSBP: central systolic blood pressure, cDBP: central diastolic blood pressure, cPP: central pulse pressure, BAV: bicuspid aortic valve, TAV-ATAA: ascending thoracic aorta aneurysm and tricuspid aortic valve, AAo: ascending aorta, DAo: descending aorta.

Table 3 :

 3 Average performances of deep learning-based aortic segmentation and comparison with a state-of-the-art method. AAo: ascending aorta, DAo: descending aorta, DSC: Dice similarity coefficient, HD: Hausdorff distance, ASSD: average symmetrical surface distance. P-value for a Student t-test computed between our method and Berhane et al.[START_REF] Berhane | Fully automated 3D aortic segmentation of 4D flow MRI for hemodynamic analysis using deep learning[END_REF].

		AAo	Arch	DAo	Overall	Berhane et al. (28)
	DSC	0.85 ± 0.10 0.84 ± 0.06	0.91 ±0.04	0.90 ± 0.05	0.91 ± 0.04
						p = 0.069
	HD (mm)	8.13 ± 3.35 5.10 ± 3.50 5.33 ± 4.50 12.11 ± 7.79	11.3 ± 9.1
						p = 0.526
	ASSD (mm) 1.75 ± 2.67 4.99 ± 1.88 0.93 ± 0.86 1.07 ± 0.63	1.12 ± 1.01
						p = 0.939
	Abbreviations:

Table 4 :

 4 Comparison between the proposed method segmentation results and the interobserver's variability. Abbreviations: DSC: Dice similarity coefficient, HD: Hausdorff distance, ASSD: average symmetrical surface distance, COD: mean Deep Learning to human observers difference, IOD: mean difference between human observers, WI: William index, CI: confidence interval.

			Inter-observer study (n = 25)
		COD	IOD	WI (95% CI)
	DSC	0.87 ± 0.03	0.87 ± 0.04	1.02 (1.01, 1.04)
	HD	19.36 ± 12.18 mm	21.95±14.15 mm	1.04 (1.01, 1.08)
	ASSD	0.15 ± 0.057 mm	0.16 ± 0.061 mm	1.03 (1.01, 1.05)

Table 6 :

 6 Bland-Altman analyses for comparisons between DL-based and reference aortic morphological measures, per vendors, field strength, aortic dilation status within the testing dataset (n=76).

			Vendor	Field strength	Aortic dilation status
			Vendor 1 (53)	Vendor 2 (23)	1.5 T (46)	3T (30)	Dilated aorta	Small to normal
							(28)	aorta (48)
		p-values	< 0.0001	<0.0001		0.23
	Arch
	length	µ(µ %)	4.62(4.0%)	-4.99(-3.5%)	5.63(4.7%)	-4.30(-2.9%)	0.03(-0.2%)	2.69(2.8%)
	(mm)
		LoA	[-11.54:20.77]	[-20.27:10.27]	[-7.04:18.29]	[-23.13:14.53] [-20.96:21.01]	[-13.30:18.67]
		p-values	0.07		0.78			0.75
	AAo
	maximal Diameter	µ(µ%)	0.71(2.8%)	2.15(6.3%)	0.97(3.5%)	1.42(4.3%)	1.17(3.0%)	1.34(4.4%)
	(mm)
		LoA	[-3.50:4.92]	[-3.07:7.36]	[-2.87:4.81]	[-4.35:7.20]	[-5.28:7.62]	[-2.20:4.67]
		p-values	0.43		0.26			0.13
	DAo
	maximal Diameter	µ(µ%)	1.18(5.6%)	1.51(6.3%)	1.42(6.5%)	1.08(4.7%)	0.93(3.8%)	1.49(7.0%)
	(mm)
		LoA

Grant support: J. G received a financial support from the China Scholarship Council (CSC) for his PhD fellowship (CSC Grant No.202008070119). We would like to acknowledge the FRM project ING20150532487 for funding K.B, ESME-Sudria for funding S.HGS, FRHTA for partially funding MRI acquisitions used in this study, and EIT health CMRAI (grant number 220636) project for funding V.N.

Abbreviations: AAo: ascending aorta, DAo: descending aorta, LoA: limits of agreement.

P-values are computed for comparison between methods using a Kruskall-Wallis test, r is the Spearman correlation coefficient and mean bias [limits of agreement] are given for the Bland-Altman analysis.

Supplementary information 1

Supplementary information 2

The average disagreement between the two observers and is defined as and The CI for this index is estimated using a jackknife non-parametric sampling technique where the standard error of the Willams index is given by where is the Williams index computed without the i-th measurement.