Advanced dMRI Signal Modeling for Tissue Microstructure Characterization

Résumé : Comprendre la structure et la fonction du cerveau est un des plus grands défis scientifiques à ce jour. Après plusieurs années d'études de dissection animale et ex-vivo, l'avènement de modalités d'imagerie non invasive a finalement permis la possibilité d'examiner in vivo le système nerveux central. Cette thèse est dédiée à l'approfondissement de cette compréhension neuro-scientifique à l'aide d'imagerie par résonance magnétique (IRMd) sensibilisée à la diffusion. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la modélisation du signal de diffusion et l'estimation et l'interprétation par IRMd des biomarqueurs liés à la microstructure. Dans ce sous-champ, souvent appelé «Microstructure Imaging», la restriction de la diffusion de l'eau observée est liée à la structure tissulaire en utilisant des modèles biophysiques, c'est-à-dire des représentations simplifiées du tissu observé. Bien que cela soit conceptuellement simple, le développement d'un modèle reliant finement les mesures de diffusion observées aux paramètres tissulaires pertinents se revèle être une tâche extrêmement complexe. Cette thèse est divisée en trois parties. Dans la partie 1, nous introduisons d'abord la terminologie de base dMRI. Ceci est suivi d'un bref aperçu et d'une comparaison des méthodes qui estiment l'anisotropie de diffusion. Nous terminons cette partie par un examen approfondi de l'imagerie microstructurale à base de PGSE. Dans cette revue, nous déconstruisons chaque modèle de microstructure de ses parties fondamentales et montrons clairement comment chaque modèle se rapporte aux autres, en mettant l'accent sur les hypothèses et les limites du modèle. Ceci est suivi par une validation des estimations de la microstructure en utilisant différents modèles de microstructure utilisant l'histologie de la moelle épinière. Enfin, nous abordons les revendications actuelles de la dégénérescence dans l'imagerie multi-compartiments et proposons une méthodologie pour y rémédier. Dans la deuxième partie, nous nous concentrons sur nos contributions en imagerie spatiale tridimensionnelle, en mettant l'accent sur les approches fonctionnelles (FBA). Nous commençons par expliquer le rôle de la FBA dans «Microstructure Imaging» et nous proposons une revue des méthodologies FBA proposées à ce jour. Nous continuons ensuite par une contribution à la régularisation et à l'utilisation de la base fonctionnelle du Propagateur Apparent Moyen (MAP) pour récupérer les indices d'espace-q liés à la microstructure. Nous terminons enfin cette seconde partie par une étude de validation sur la moelle épinière du chat et une étude de comparaison des biomarqueurs chez les rats Alzheimer. Dans la partie 3, nous nous concentrons sur nos contributions à l'imagerie spatio-temporelle. Nous proposons une approche à l'aide de base fonctionnelle pour représenter simultanément l'espace q tridimensionnel et le temps de diffusion, que nous appelons qt-diffusion MRI (qt-dMRI). Cela nous permet d'estimer les indices q-espace temps-dépendants, que nous appelons qt-indices. On montre, pour la première fois, que qt-dMRI permet l'exploration non paramétrique de la diffusion en fonction du temps dans le tissu nerveux. Les travaux de cette thèse ont été partiellement réalisés en collaboration avec le CENIR, l'Institut du Cerveau et de la Moelle épinière de Paris, l'Université de Californie du Sud (CA, USA), l'Université de Vérone (Vérone, Italie) et l'Université de Sherbrooke (Canada).
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Contributeur : Rutger Fick <>
Soumis le : mercredi 7 juin 2017 - 11:22:06
Dernière modification le : jeudi 20 juillet 2017 - 09:26:43

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Rutger Fick. Advanced dMRI Signal Modeling for Tissue Microstructure Characterization. Medical Imaging. Université Côte d'Azur; Inria Sophia Antipolis, 2017. English. <tel-01534104>

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