A multi-scale imaging approach to understand osteoarthritis development

X-ray phase-contrast imaging is an innovative and advanced imaging method. Contrary to conventional radiology, where the image contrast is primarily determined by X-ray attenuation, phase-contrast images contain additional information generated by the phase shifts or refraction of the X-rays passing through matter. The refractive effect on tissue samples is orders of magnitude higher than the absorption effect in the X-ray energy range used in biomedical imaging. This technique makes it possible to produce excellent and enhanced image contrast, particularly when examining soft biological tissues or features with similar X-ray attenuation properties. In combination with high spatial resolution detector technology and computer tomography, X-ray phase-contrast imaging has been proved to be a powerful method to examine tissue morphology and the evolution of pathologies three-dimensionally, with great detail and without the need of contrast agents. This Thesis work has focused on developing an accurate, multi-scale X-ray-based methodology for imaging and characterizing the early stages of osteoarthritis. X-ray phase-contrast images acquired at different spatial resolutions provide unprecedented insights into cartilage and the development of its degeneration, i.e., osteoarthritis. Other types of X-ray phase-contrast imaging techniques and setups using spatial resolutions ranging from micrometer down to nanometer were applied. Lower spatial resolutions allow large sample coverage and comprehensive representations, while the nanoscale analysis provides a precise depiction of anatomical details and pathological signs. X-ray phase-contrast results are correlated to data obtained, on the same specimens, by standard laboratory methods, such as histology and transmission electron microscopy. Furthermore, X-ray phase-contrast images of cartilage were acquired using different X-ray sources and results were compared in terms of image quality. It was shown that with the use of synchrotron radiation, more detailed images and much faster data acquisitions could be achieved. A second focus in this Thesis work has been the investigation of the reaction of healthy and degenerated cartilage under different physical pressures, simulating the different levels of stress to which the tissue is subject during daily movements. A specifically designed setup was used to dynamically study cartilage response to varying pressures with X-ray phase-contrast micro-computed tomography, and a fully volumetric and quantitative methodology to accurately describe the tissue morphological variations. This study revealed changes in the behavior of the cartilage cell structure, which differ between normal and osteoarthritic cartilage tissues. The third focus of this Thesis is the realization of an automated evaluation procedure for the discrimination of healthy and cartilage images with osteoarthritis. In recent years, developments in neural networks have shown that they are excellently suited for image classification tasks. The transfer learning method was applied, in which a pre-trained neural network with cartilage images is further trained and then used for classification. This enables a fast, robust and automated grouping of images with pathological findings. A neural network constructed in this way could be used as a supporting instrument in pathology. X-ray phase-contrast imaging computed tomography can provide a powerful tool for a fully 3D, highly accurate and quantitative depiction and characterization of healthy and early stage-osteoarthritic cartilage, supporting the understanding of the development of osteoarthritis.Röntgen-Phasenkontrast-Bildgebung ist eine innovative und weiterführende Bildgebungsmethode. Im Gegensatz zu herkömlichen Absorptions-Röntgenaufnahmen, wie sie in der Radiologie verwendet werden, wird der Kontrast bei dieser Methode aus dem Effekt der Phasenverschiebung oder auch Brechung der Röngtenstrahlen gebildet. Der Brechungseffekt bei Gewebeproben ist um ein Vielfaches höher als der Absorptionseffekt des elektromagnetischen Spektrums der Röntgenstrahlen. Diese Methode ermöglicht die Darstellung von großen Kontraste im Gewebe. Unter Verwendung eines hochauflösenden Detektors und in Kombination mit der Computer-Tomographie, ist Phasenkontrast-Bildgebung eine sehr gute Methode um Knorpelgewebe und Arthrose im Knorpel zu untersuchen. Diese Arbeit beschreibt primär ein Verfahren zur Darstellung arthrotischen Knorpels im Anfangsstadium. Die mit verschiedenen Auflösungen und 3D-Phasen-Kontrast-Methoden produzierten Aufnahmen ermöglichen einen noch nie dagewesenen Einblick in den Knorpel und die Entwicklung von Arthrose im Anfangsstadium. Hierbei kam die propagationsbasierte Phasenkontrastmethode mit einer Auflösung im mikrometer Bereich und die (Nano)-Holotomographie-Methode mit einer Auflösung im Submicrometer Bereich zum Einsatz. Durch Auflösung im mikrometer Bereich kann ein großes Volumen im Knorpel gescannt werden, während die Nano-Holotomographie Methode eine sehr große Detailauflösung aufweißt. Die Phasenkontrast-Aufnahmen werden mit zwei anderen wissenschaftlichen Methoden verglichen: mikroskopische Abbildungen histologisch aufgearbeiteter Knorpelproben und Aufnahmen eines Transmissionselektroskop zeigen sehr große Übereinstimmungen zur Röntgen-Phasenkontrast-Bildgebung. Desweiteren wurden Phasenkontrast-Aufnahmen von Knorpel aus unterschiedlichen Röntgenquellen verglichen. Hierbei zeigte sich, dass mit Hilfe des Teilchenbeschleunigers (Synchrotron) detailreichere und schnellere Aufnahmen erzielt werden können. Bilder aus Flüssig-Metall-Quellen zeigen sich durchaus von guter Qualität, erfordern jedoch sehr lange Aufnahmezeiten. In dieser Arbeit wird zudem das Verhalten von Knorpelgewebe, welches ein Anfangsstadium von Arthrose aufweist, unter physikalischem Druck untersucht. Hierfür wurden 3D-Computertomographie-Aufnahmen von komprimiertem Knorpelgewebe angefertig und mit Aufnahmen ohne Komprimierung verglichen. Ein quantitativer Vergleich machte Veränderungen des Verhaltens der Knorpelzellstruktur (Chondronen) sichtbar. Es konnte gezeigt werden, dass Chondrone bei arthrotischem Knorpel ein verändertes Kompressionsverhalten haben. Der dritte Fokus dieser Arbeit liegt auf der automatisierten Auswertung von Aufnahmen gesunden und arthrotischen Knorpelgewebes. Die Entwicklungen im Bereich der Neuronale Netze zeigten in den letzten Jahren, dass diese sich hervoragend für Bildklassifizierungsaufgaben eignen. Es wurde die Methode des transferierenden Lernens angewandt, bei der ein vortrainiertes Neuronales Netz mit Knorpelbildern weitertrainiert und anschließend zur Klassifizierung eingesetzt wird. Dadurch ist eine schnelle, robuste und automatisierte Gruppierung von Bildern mit pathologischen Befunden möglich. Ein derart konstruiertes Neuronales Netz könnte als unterstützendes Instrument in der Pathologie angewandt werden. Röntgen-Phasenkontrast-CT kann ein leistungsstarkes Werkzeug für eine umfassende, hochpräzise und quantitative 3D-Darstellung und Charakterisierung von gesundem Knorpel und athrotischem Knorpel im Frühstadium bieten, um das Verständnis der Entwicklung von Osteoarthritis zu erweitern

Combining Shape and Learning for Medical Image Analysis

Automatic methods with the ability to make accurate, fast and robust assessments of medical images are highly requested in medical research and clinical care. Excellent automatic algorithms are characterized by speed, allowing for scalability, and an accuracy comparable to an expert radiologist. They should produce morphologically and physiologically plausible results while generalizing well to unseen and rare anatomies. Still, there are few, if any, applications where today\u27s automatic methods succeed to meet these requirements.\ua0The focus of this thesis is two tasks essential for enabling automatic medical image assessment, medical image segmentation and medical image registration. Medical image registration, i.e. aligning two separate medical images, is used as an important sub-routine in many image analysis tools as well as in image fusion, disease progress tracking and population statistics. Medical image segmentation, i.e. delineating anatomically or physiologically meaningful boundaries, is used for both diagnostic and visualization purposes in a wide range of applications, e.g. in computer-aided diagnosis and surgery.The thesis comprises five papers addressing medical image registration and/or segmentation for a diverse set of applications and modalities, i.e. pericardium segmentation in cardiac CTA, brain region parcellation in MRI, multi-organ segmentation in CT, heart ventricle segmentation in cardiac ultrasound and tau PET registration. The five papers propose competitive registration and segmentation methods enabled by machine learning techniques, e.g. random decision forests and convolutional neural networks, as well as by shape modelling, e.g. multi-atlas segmentation and conditional random fields

Automatic Spatiotemporal Analysis of Cardiac Image Series

RÉSUMÉ À ce jour, les maladies cardiovasculaires demeurent au premier rang des principales causes de décès en Amérique du Nord. Chez l’adulte et au sein de populations de plus en plus jeunes, la soi-disant épidémie d’obésité entraînée par certaines habitudes de vie tels que la mauvaise alimentation, le manque d’exercice et le tabagisme est lourde de conséquences pour les personnes affectées, mais aussi sur le système de santé. La principale cause de morbidité et de mortalité chez ces patients est l’athérosclérose, une accumulation de plaque à l’intérieur des vaisseaux sanguins à hautes pressions telles que les artères coronaires. Les lésions athérosclérotiques peuvent entraîner l’ischémie en bloquant la circulation sanguine et/ou en provoquant une thrombose. Cela mène souvent à de graves conséquences telles qu’un infarctus. Outre les problèmes liés à la sténose, les parois artérielles des régions criblées de plaque augmentent la rigidité des parois vasculaires, ce qui peut aggraver la condition du patient. Dans la population pédiatrique, la pathologie cardiovasculaire acquise la plus fréquente est la maladie de Kawasaki. Il s’agit d’une vasculite aigüe pouvant affecter l’intégrité structurale des parois des artères coronaires et mener à la formation d’anévrismes. Dans certains cas, ceux-ci entravent l’hémodynamie artérielle en engendrant une perfusion myocardique insuffisante et en activant la formation de thromboses. Le diagnostic de ces deux maladies coronariennes sont traditionnellement effectués à l’aide d’angiographies par fluoroscopie. Pendant ces examens paracliniques, plusieurs centaines de projections radiographiques sont acquises en séries suite à l’infusion artérielle d’un agent de contraste. Ces images révèlent la lumière des vaisseaux sanguins et la présence de lésions potentiellement pathologiques, s’il y a lieu. Parce que les séries acquises contiennent de l’information très dynamique en termes de mouvement du patient volontaire et involontaire (ex. battements cardiaques, respiration et déplacement d’organes), le clinicien base généralement son interprétation sur une seule image angiographique où des mesures géométriques sont effectuées manuellement ou semi-automatiquement par un technicien en radiologie. Bien que l’angiographie par fluoroscopie soit fréquemment utilisé partout dans le monde et souvent considéré comme l’outil de diagnostic “gold-standard” pour de nombreuses maladies vasculaires, la nature bidimensionnelle de cette modalité d’imagerie est malheureusement très limitante en termes de spécification géométrique des différentes régions pathologiques. En effet, la structure tridimensionnelle des sténoses et des anévrismes ne peut pas être pleinement appréciée en 2D car les caractéristiques observées varient selon la configuration angulaire de l’imageur. De plus, la présence de lésions affectant les artères coronaires peut ne pas refléter la véritable santé du myocarde, car des mécanismes compensatoires naturels (ex. vaisseaux----------ABSTRACT Cardiovascular disease continues to be the leading cause of death in North America. In adult and, alarmingly, ever younger populations, the so-called obesity epidemic largely driven by lifestyle factors that include poor diet, lack of exercise and smoking, incurs enormous stresses on the healthcare system. The primary cause of serious morbidity and mortality for these patients is atherosclerosis, the build up of plaque inside high pressure vessels like the coronary arteries. These lesions can lead to ischemic disease and may progress to precarious blood flow blockage or thrombosis, often with infarction or other severe consequences. Besides the stenosis-related outcomes, the arterial walls of plaque-ridden regions manifest increased stiffness, which may exacerbate negative patient prognosis. In pediatric populations, the most prevalent acquired cardiovascular pathology is Kawasaki disease. This acute vasculitis may affect the structural integrity of coronary artery walls and progress to aneurysmal lesions. These can hinder the blood flow’s hemodynamics, leading to inadequate downstream perfusion, and may activate thrombus formation which may lead to precarious prognosis. Diagnosing these two prominent coronary artery diseases is traditionally performed using fluoroscopic angiography. Several hundred serial x-ray projections are acquired during selective arterial infusion of a radiodense contrast agent, which reveals the vessels’ luminal area and possible pathological lesions. The acquired series contain highly dynamic information on voluntary and involuntary patient movement: respiration, organ displacement and heartbeat, for example. Current clinical analysis is largely limited to a single angiographic image where geometrical measures will be performed manually or semi-automatically by a radiological technician. Although widely used around the world and generally considered the gold-standard diagnosis tool for many vascular diseases, the two-dimensional nature of this imaging modality is limiting in terms of specifying the geometry of various pathological regions. Indeed, the 3D structures of stenotic or aneurysmal lesions may not be fully appreciated in 2D because their observable features are dependent on the angular configuration of the imaging gantry. Furthermore, the presence of lesions in the coronary arteries may not reflect the true health of the myocardium, as natural compensatory mechanisms may obviate the need for further intervention. In light of this, cardiac magnetic resonance perfusion imaging is increasingly gaining attention and clinical implementation, as it offers a direct assessment of myocardial tissue viability following infarction or suspected coronary artery disease. This type of modality is plagued, however, by motion similar to that present in fluoroscopic imaging. This issue predisposes clinicians to laborious manual intervention in order to align anatomical structures in sequential perfusion frames, thus hindering automation o

Upper airways segmentation using principal curvatures

Esta tesis propone una nueva técnica para segmentar las vías aéreas superiores. Esta propuesta permite la extracción de estructuras curvilíneas usando curvaturas principales. La propuesta permite la extracción de éstas estructuras en imágenes 2D y 3D. Entre las principales novedades se encuentra la propuesta de un nuevo criterio de parada en la propagación del algoritmo de realce de contraste (operador multi-escala de tipo sombrero alto). De la misma forma, el criterio de parada propuesto es usado para detener los algoritmos de difusión anisotrópica. Además, un nuevo criterio es propuesto para seleccionar las curvaturas principales que conforman las estructuras curvilíneas, que se basa en los criterios propuestos por Steger, Deng et. al. y Armande et. al. Además, se propone un nuevo algoritmo para realizar la supresión de nomáximos que permite reducir la presencia de discontinuidades en el borde de las estructuras curvilíneas. Para extraer los bordes de las estructuras curvilíneas, se utiliza un algoritmo de enlace que incluye un nuevo criterio de distancia para reducir la aparición de agujeros en la estructura final. Finalmente, con base en los resultados obtenidos, se utiliza un algoritmo morfológico para cerrar los agujeros y se aplica un algoritmo de crecimiento de regiones para obtener la segmentación final de las vías respiratorias superiores.This dissertation proposes a new approach to segment the upper airways. This proposal allows the extraction of curvilinear structures based on the principal curvatures. The proposal allows extracting these structures from 2D and 3D images. Among the main novelties is the proposal of a new stopping criterion to stop the propagation of the contrast enhancement algorithm (multiscale top-hat morphological operator). In the same way, the proposed stopping criterion is used to stop the anisotropic diffusion algorithms. In addition, a new criterion is proposed to select the principal curvatures that make up the curvilinear structures, which is based on the criteria proposed by Steger, Deng et. al. and Armande et. al. Furthermore, a new algorithm to perform the non-maximum suppression that allows reducing the presence of discontinuities in the border of curvilinear structures is proposed. To extract the edges of the curvilinear structures, a linking algorithm is used that includes a new distance criterion to reduce the appearance of gaps in the final structure. Finally, based on the obtained results, a morphological algorithm is used to close the gaps and a region growing algorithm to obtain the final upper airways segmentation is applied.Doctor en IngenieríaDoctorad

Variational methods and its applications to computer vision

Many computer vision applications such as image segmentation can be formulated in a ''variational'' way as energy minimization problems. Unfortunately, the computational task of minimizing these energies is usually difficult as it generally involves non convex functions in a space with thousands of dimensions and often the associated combinatorial problems are NP-hard to solve. Furthermore, they are ill-posed inverse problems and therefore are extremely sensitive to perturbations (e.g. noise). For this reason in order to compute a physically reliable approximation from given noisy data, it is necessary to incorporate into the mathematical model appropriate regularizations that require complex computations. The main aim of this work is to describe variational segmentation methods that are particularly effective for curvilinear structures. Due to their complex geometry, classical regularization techniques cannot be adopted because they lead to the loss of most of low contrasted details. In contrast, the proposed method not only better preserves curvilinear structures, but also reconnects some parts that may have been disconnected by noise. Moreover, it can be easily extensible to graphs and successfully applied to different types of data such as medical imagery (i.e. vessels, hearth coronaries etc), material samples (i.e. concrete) and satellite signals (i.e. streets, rivers etc.). In particular, we will show results and performances about an implementation targeting new generation of High Performance Computing (HPC) architectures where different types of coprocessors cooperate. The involved dataset consists of approximately 200 images of cracks, captured in three different tunnels by a robotic machine designed for the European ROBO-SPECT project.Open Acces

Echocardiography

The book "Echocardiography - New Techniques" brings worldwide contributions from highly acclaimed clinical and imaging science investigators, and representatives from academic medical centers. Each chapter is designed and written to be accessible to those with a basic knowledge of echocardiography. Additionally, the chapters are meant to be stimulating and educational to the experts and investigators in the field of echocardiography. This book is aimed primarily at cardiology fellows on their basic echocardiography rotation, fellows in general internal medicine, radiology and emergency medicine, and experts in the arena of echocardiography. Over the last few decades, the rate of technological advancements has developed dramatically, resulting in new techniques and improved echocardiographic imaging. The authors of this book focused on presenting the most advanced techniques useful in today's research and in daily clinical practice. These advanced techniques are utilized in the detection of different cardiac pathologies in patients, in contributing to their clinical decision, as well as follow-up and outcome predictions. In addition to the advanced techniques covered, this book expounds upon several special pathologies with respect to the functions of echocardiography

Automatic Spatiotemporal Analysis of Cardiac Image Series

RÉSUMÉ À ce jour, les maladies cardiovasculaires demeurent au premier rang des principales causes de décès en Amérique du Nord. Chez l’adulte et au sein de populations de plus en plus jeunes, la soi-disant épidémie d’obésité entraînée par certaines habitudes de vie tels que la mauvaise alimentation, le manque d’exercice et le tabagisme est lourde de conséquences pour les personnes affectées, mais aussi sur le système de santé. La principale cause de morbidité et de mortalité chez ces patients est l’athérosclérose, une accumulation de plaque à l’intérieur des vaisseaux sanguins à hautes pressions telles que les artères coronaires. Les lésions athérosclérotiques peuvent entraîner l’ischémie en bloquant la circulation sanguine et/ou en provoquant une thrombose. Cela mène souvent à de graves conséquences telles qu’un infarctus. Outre les problèmes liés à la sténose, les parois artérielles des régions criblées de plaque augmentent la rigidité des parois vasculaires, ce qui peut aggraver la condition du patient. Dans la population pédiatrique, la pathologie cardiovasculaire acquise la plus fréquente est la maladie de Kawasaki. Il s’agit d’une vasculite aigüe pouvant affecter l’intégrité structurale des parois des artères coronaires et mener à la formation d’anévrismes. Dans certains cas, ceux-ci entravent l’hémodynamie artérielle en engendrant une perfusion myocardique insuffisante et en activant la formation de thromboses. Le diagnostic de ces deux maladies coronariennes sont traditionnellement effectués à l’aide d’angiographies par fluoroscopie. Pendant ces examens paracliniques, plusieurs centaines de projections radiographiques sont acquises en séries suite à l’infusion artérielle d’un agent de contraste. Ces images révèlent la lumière des vaisseaux sanguins et la présence de lésions potentiellement pathologiques, s’il y a lieu. Parce que les séries acquises contiennent de l’information très dynamique en termes de mouvement du patient volontaire et involontaire (ex. battements cardiaques, respiration et déplacement d’organes), le clinicien base généralement son interprétation sur une seule image angiographique où des mesures géométriques sont effectuées manuellement ou semi-automatiquement par un technicien en radiologie. Bien que l’angiographie par fluoroscopie soit fréquemment utilisé partout dans le monde et souvent considéré comme l’outil de diagnostic “gold-standard” pour de nombreuses maladies vasculaires, la nature bidimensionnelle de cette modalité d’imagerie est malheureusement très limitante en termes de spécification géométrique des différentes régions pathologiques. En effet, la structure tridimensionnelle des sténoses et des anévrismes ne peut pas être pleinement appréciée en 2D car les caractéristiques observées varient selon la configuration angulaire de l’imageur. De plus, la présence de lésions affectant les artères coronaires peut ne pas refléter la véritable santé du myocarde, car des mécanismes compensatoires naturels (ex. vaisseaux----------ABSTRACT Cardiovascular disease continues to be the leading cause of death in North America. In adult and, alarmingly, ever younger populations, the so-called obesity epidemic largely driven by lifestyle factors that include poor diet, lack of exercise and smoking, incurs enormous stresses on the healthcare system. The primary cause of serious morbidity and mortality for these patients is atherosclerosis, the build up of plaque inside high pressure vessels like the coronary arteries. These lesions can lead to ischemic disease and may progress to precarious blood flow blockage or thrombosis, often with infarction or other severe consequences. Besides the stenosis-related outcomes, the arterial walls of plaque-ridden regions manifest increased stiffness, which may exacerbate negative patient prognosis. In pediatric populations, the most prevalent acquired cardiovascular pathology is Kawasaki disease. This acute vasculitis may affect the structural integrity of coronary artery walls and progress to aneurysmal lesions. These can hinder the blood flow’s hemodynamics, leading to inadequate downstream perfusion, and may activate thrombus formation which may lead to precarious prognosis. Diagnosing these two prominent coronary artery diseases is traditionally performed using fluoroscopic angiography. Several hundred serial x-ray projections are acquired during selective arterial infusion of a radiodense contrast agent, which reveals the vessels’ luminal area and possible pathological lesions. The acquired series contain highly dynamic information on voluntary and involuntary patient movement: respiration, organ displacement and heartbeat, for example. Current clinical analysis is largely limited to a single angiographic image where geometrical measures will be performed manually or semi-automatically by a radiological technician. Although widely used around the world and generally considered the gold-standard diagnosis tool for many vascular diseases, the two-dimensional nature of this imaging modality is limiting in terms of specifying the geometry of various pathological regions. Indeed, the 3D structures of stenotic or aneurysmal lesions may not be fully appreciated in 2D because their observable features are dependent on the angular configuration of the imaging gantry. Furthermore, the presence of lesions in the coronary arteries may not reflect the true health of the myocardium, as natural compensatory mechanisms may obviate the need for further intervention. In light of this, cardiac magnetic resonance perfusion imaging is increasingly gaining attention and clinical implementation, as it offers a direct assessment of myocardial tissue viability following infarction or suspected coronary artery disease. This type of modality is plagued, however, by motion similar to that present in fluoroscopic imaging. This issue predisposes clinicians to laborious manual intervention in order to align anatomical structures in sequential perfusion frames, thus hindering automation o

Évaluation de la biomécanique cardiovasculaire par élastographie ultrasonore non-invasive

L’élastographie est une technique d’imagerie qui vise à cartographier in vivo les propriétés mécaniques des tissus biologiques dans le but de fournir des informations diagnostiques additionnelles. Depuis son introduction en imagerie ultrasonore dans les années 1990, l’élastographie a trouvé de nombreuses applications. Cette modalité a notamment été utilisée pour l’étude du sein, du foie, de la prostate et des artères par imagerie ultrasonore, par résonance magnétique ou en tomographie par cohérence optique. Dans le contexte des maladies cardiovasculaires, cette modalité a un fort potentiel diagnostique puisque l’athérosclérose modifie la structure des tissus biologiques et leurs propriétés mécaniques bien avant l’apparition de tout symptôme. Quelle que soit la modalité d’imagerie utilisée, l’élastographie repose sur : l’excitation mécanique du tissu (statique ou dynamique), la mesure de déplacements et de déformations induites, et l’inversion qui permet de recouvrir les propriétés mécaniques des tissus sous-jacents. Cette thèse présente un ensemble de travaux d’élastographie dédiés à l’évaluation des tissus de l’appareil cardiovasculaire. Elle est scindée en deux parties. La première partie intitulée « Élastographie vasculaire » s’intéresse aux pathologies affectant les artères périphériques. La seconde, intitulée « Élastographie cardiaque », s’adresse aux pathologies du muscle cardiaque. Dans le contexte vasculaire, l’athérosclérose modifie la physiologie de la paroi artérielle et, de ce fait, ses propriétés biomécaniques. La première partie de cette thèse a pour objectif principal le développement d’un outil de segmentation et de caractérisation mécanique des composantes tissulaires (coeur lipidique, tissus fibreux et inclusions calciques) de la paroi artérielle, en imagerie ultrasonore non invasive, afin de prédire la vulnérabilité des plaques. Dans une première étude (Chapitre 5), nous présentons un nouvel estimateur de déformations, associé à de l’imagerie ultrarapide par ondes planes. Cette nouvelle méthode d’imagerie permet d’augmenter les performances de l’élastographie non invasive. Dans la continuité de cette étude, on propose une nouvelle méthode d’inversion mécanique dédiée à l’identification et à la quantification des propriétés mécaniques des tissus de la paroi (Chapitre 6). Ces deux méthodes sont validées in silico et in vitro sur des fantômes d’artères en polymère. Dans le contexte cardiaque, les ischémies et les infarctus causés par l’athérosclérose altèrent la contractilité du myocarde et, de ce fait, sa capacité à pomper le sang dans le corps (fonction myocardique). En échocardiographie conventionnelle, on évalue généralement la fonction myocardique en analysant la dynamique des mouvements ventriculaires (vitesses et déformations du myocarde). L’abscence de contraintes physiologiques agissant sur le myocarde (contrairement à la pression sanguine qui contraint la paroi vasculaire) ne permet pas de résoudre le problème inverse et de retrouver les propriétés mécaniques du tissu. Le terme d’élastographie fait donc ici référence à l’évaluation de la dynamique des mouvements et des déformations et non à l’évaluation des propriétés mécanique du tissu. La seconde partie de cette thèse a pour principal objectif le développement de nouveaux outils d’imagerie ultrarapide permettant une meilleure évaluation de la dynamique du myocarde. Dans une première étude (Chapitre 7), nous proposons une nouvelle approche d’échocardiographie ultrarapide et de haute résolution, par ondes divergentes, couplée à de l'imagerie Doppler tissulaire. Cette combinaison, validée in vitro et in vivo, permet d’optimiser le contraste des images mode B ainsi que l’estimation des vitesses Doppler tissulaires. Dans la continuité de cette première étude, nous proposons une nouvelle méthode d’imagerie des vecteurs de vitesses tissulaires (Chapitre 8). Cette approche, validée in vitro et in vivo, associe les informations de vitesses Doppler tissulaires et le mode B ultrarapide de l’étude précédente pour estimer l’ensemble du champ des vitesses 2D à l’intérieur du myocarde.Elastography is an imaging technique that aims to map the in vivo mechanical properties of biological tissues in order to provide additional diagnostic information. Since its introduction in ultrasound imaging in the 1990s, elastography has found many applications. This method has been used for the study of the breast, liver, prostate and arteries by ultrasound imaging, magnetic resonance imaging (MRI) or optical coherence tomography (OCT). In the context of cardiovascular diseases (CVD), this modality has a high diagnostic potential as atherosclerosis, a common pathology causing cardiovascular diseases, changes the structure of biological tissues and their mechanical properties well before any symptoms appear. Whatever the imaging modality, elastography is based on: the mechanical excitation of the tissue (static or dynamic), the measurement of induced displacements and strains, and the inverse problem allowing the quantification of the mechanical properties of underlying tissues. This thesis presents a series of works in elastography for the evaluation of cardiovascular tissues. It is divided into two parts. The first part, entitled « Vascular elastography » focuses on diseases affecting peripheral arteries. The second, entitled « Cardiac elastography » targets heart muscle pathologies. In the vascular context, atherosclerosis changes the physiology of the arterial wall and thereby its biomechanical properties. The main objective of the first part of this thesis is to develop a tool that enables the segmentation and the mechanical characterization of tissues (necrotic core, fibrous tissues and calcium inclusions) in the vascular wall of the peripheral arteries, to predict the vulnerability of plaques. In a first study (Chapter 5), we propose a new strain estimator, associated with ultrafast plane wave imaging. This new imaging technique can increase the performance of the noninvasive elastography. Building on this first study, we propose a new inverse problem method dedicated to the identification and quantification of the mechanical properties of the vascular wall tissues (Chapter 6). These two methods are validated in silico and in vitro on polymer phantom mimicking arteries. In the cardiac context, myocardial infarctions and ischemia caused by atherosclerosis alter myocardial contractility. In conventional echocardiography, the myocardial function is generally evaluated by analyzing the dynamics of ventricular motions (myocardial velocities and deformations). The abscence of physiological stress acting on the myocardium (as opposed to the blood pressure which acts the vascular wall) do not allow the solving the inverse problem and to find the mechanical properties of the fabric. Elastography thus here refers to the assessment of motion dynamics and deformations and not to the evaluation of mechanical properties of the tissue. The main objective of the second part of this thesis is to develop new ultrafast imaging tools for a better evaluation of the myocardial dynamics. In a first study (Chapter 7), we propose a new approach for ultrafast and high-resolution echocardiography using diverging waves and tissue Doppler. This combination, validated in vitro and in vivo, optimize the contrast in B-mode images and the estimation of myocardial velocities with tissue Doppler. Building on this study, we propose a new velocity vector imaging method (Chapter 8). This approach combines tissue Doppler and ultrafast B-mode of the previous study to estimate 2D velocity fields within the myocardium. This original method was validated in vitro and in vivo on six healthy volunteers