Advanced dMRI signal modeling for tissue microstructure characterization

Rutger Fick 1
1 ATHENA - Computational Imaging of the Central Nervous System
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
Résumé : Cette thèse est dédiée à améliorer la compréhension neuro-scientifique à l'aide d'imagerie par résonance magnétique de diffusion (IRMd). Nous nous concentrons sur la modélisation du signal de diffusion et l'estimation par IRMd des biomarqueurs liés à la microstructure, appelé «Microstructure Imaging». Cette thèse est organisée en trois parties. Dans partie I nous commençons par la base de l'IRMd et un aperçu de l'anisotropie en diffusion. Puis nous examinons la plupart des modèles de microstructure utilisant PGSE, en mettant l'accent sur leurs hypothèses et limites, suivi par une validation par l'histologie de la moelle épinière de leur estimation. La partie II présente nos contributions à l'imagerie en 3D et à l’estimation de microstructure. Nous proposons une régularisation laplacienne de la base fonctionnelle MAP, ce qui nous permet d'estimer de façon robuste les indices d'espace q liés au tissu. Nous appliquons cette approche aux données du Human Connectome Project, où nous l'utilisons comme prétraitement pour d'autres modèles de microstructure. Enfin, nous comparons les biomarqueurs dans une étude ex-vivo de rats Alzheimer à différents âges. La partie III présente nos contributions au représentation de l’espace qt - variant sur l'espace q 3D et le temps de diffusion. Nous présentons une approche initiale qui se concentre sur l'estimation du diamètre de l'axone depuis l'espace qt. Nous terminons avec notre approche finale, où nous proposons une nouvelle base fonctionnelle régularisée pour représenter de façon robuste le signal qt, appelé qt-IRMd. Ce qui permet l'estimation des indices d’espace q dépendants du temps, quantifiant la dépendance temporelle du signal IRMd.
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Thèse
Other. Université Côte d'Azur, 2017. English. 〈NNT : 2017AZUR4006〉
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : vendredi 16 juin 2017 - 11:54:09
Dernière modification le : lundi 28 août 2017 - 11:31:23

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Rutger Fick. Advanced dMRI signal modeling for tissue microstructure characterization. Other. Université Côte d'Azur, 2017. English. 〈NNT : 2017AZUR4006〉. 〈tel-01534104v2〉

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