Étude des effets de volume partiel en IRM cérébrale pour l'estimation d'épaisseur corticale

The work developed in this thesis is within the scope of magnetic resonance imaging (MRI) acquisition and image processing for the automated analysis of brain structures. The measurement of structural modifications with time such as cortical atrophy requires the application of image processing algorithms. They must compensate for MRI artifacts such as intensity inhomogeneities or partial volume (PV) effects to allow for brain tissues segmentation then cortical thickness estimation. We suggest a new PV model relying on the physics of acquisition named bi-exponential model that differs from the commonly used linear model by modelling brain tissues and image acquisition. It requires the use of two differently contrasted and perfectly coregistered images. This model has been validated with simulations and physical and digital phantoms in a first place. In parallel, the recent MP2RAGE sequence provides two coregistered images and their combination results in a bias-field corrected image as well as a T1 map of the scanned tissues. We tested our model with in vivo MP2RAGE data and demonstrated that using the linear PV model leads to a systematic gray matter proportion underestimation in PV voxels. These errors result in cortical thickness underestimation. Our results favor the following assumption: PV modelling with MP2RAGE images must differ from the usual linear PV model applied for images obtained from more classic sequences. The bi-exponential model is an adapted solution to this particular sequence.Les travaux réalisés dans cette thèse se situent à l'interface des domaines de l'acquisition en imagerie par résonance magnétique (IRM) et du traitement d'image pour l'analyse automatique des structures cérébrales. La mesure de modifications structurelles telles que l'atrophie corticale nécessite l'application d'algorithmes de traitement d'image. Ceux-ci doivent compenser les artefacts en IRM tels que l'inhomogénéité du signal ou les effets de volume partiel (VP) pour permettre la segmentation des tissus cérébraux puis l'estimation d'épaisseur corticale. Nous proposons une nouvelle modélisation de VP proche de la physique de l'acquisition baptisée modèle bi-exponentiel qui vient concurrencer le traditionnel modèle linéaire. Il nécessite l'utilisation de deux images de contrastes différents parfaitement recalées. Ce modèle a été validé sur des simulations et des fantômes physique et numérique dans un premier temps. Parallèlement, la récente séquence MP2RAGE permet d'acquérir deux images co-recalées par acquisition et leur combinaison aboutit à l'obtention d'une image insensible aux inhomogénéités du signal et d'une carte de T1 des tissus imagés. Nous avons testé notre modèle sur des données in vivo MP2RAGE et avons montré que l'application du modèle linéaire de VP conduit à une sous-estimation systématique de la substance grise à l'échelle du voxel. Ces erreurs se propagent à l'estimation d'épaisseur corticale, biomarqueur très sensible aux effets de VP. Nos résultats plaident en faveur de l'hypothèse suivante : la modélisation de VP pour les images MP2RAGE doit être différente de celle employée pour des images obtenues avec des séquences plus classiques. Le modèle bi-exponentiel est une solution adaptée à cette séquence particulière

Segmentation automatique de la moelle épinière sur des images de résonance magnétique par propagation de modèles déformables

RÉSUMÉ Les lésions de la moelle épinière, induites par des traumas (e.g. accident de la route) ou par des maladies neurodégénératives, touchent plus 85 000 personnes au Canada avec environ 4250 nouveaux cas chaque année1. Elles ont de plus un impact majeur sur la vie quotidienne des personnes atteintes, en provoquant des pertes de sensibilité et de contrôle moteur dont la gravité dépend de la taille et de l’emplacement des lésions. Bien qu’il existe des approches thérapeutiques permettant d’améliorer la réhabilitation fonctionnelle des patients, toutes ces approches se heurtent à une inconnue majeure : l’étendue des dégâts causés par les lésions. Un diagnostic précoce et précis des maladies neurodégénératives touchant la moelle épinière permettrait d’améliorer grandement l’efficacité de leurs traitements. Depuis de nombreuses années, l’IRM a prouvé son potentiel dans le diagnostic et le pronostic des lésions de la moelle épinière (Cadotte, 2011; Cohen-Adad et al., 2011). Ce domaine manque cependant encore d’outils complètement automatisés permettant l’extraction et la comparaison de métriques cliniques reliées à la structure de la moelle (aire de section transverse, volume, etc.). La segmentation de la moelle épinière sur des images IRM anatomiques peut fournir des mesures d’aires et de volumes de la moelle (Losseff et al., 1996) et peut quantifier son atrophie en cas de maladies neurodégénératives telles que la sclérose en plaques (Chen et al., 2013) et la sclérose latérale amyotrophique (Cohen-Adad et al., 2011). Ce projet de maîtrise vise à développer une méthode de segmentation complètement automatique de la moelle épinière, fonctionnant sur plusieurs types d’images IRM (pondérées en T1 et en T2) et sur n’importe quel champ de vue (cervical ou thoracique), et permettant d’extraire et de comparer des mesures précises de la moelle épinière. La revue de la littérature a permis de mettre en évidence le manque de méthode de segmentation automatique de la moelle épinière fonctionnant sur n’importe quel type de contraste et de champ de vue. Elle a toutefois fait ressortir une série de propriétés intéressantes, dans les méthodes semi-automatiques existantes, pouvant être combinées pour former une méthode complètement automatisée.----------ABSTRACT Spinal cord lesions affects more than 85,000 people in Canada with about 4,250 new cases every year. Lesions can be caused by traumatic injuries or by neurodegenerative diseases such as multiple sclerosis. They have an important impact on a patient’s daily life, inducing loss of sensibility or motor control in the human body. The extent of damages caused by a lesion varies with the number of damaged spinal cord tracks, and depends on the size and the position of the lesion within the spinal cord. Although therapeutic approaches for patient functional rehabilitation exist, they all face an unknown variable: the extent of spinal cord lesions. A precise and early diagnosis of neurodegenerative diseases would improve their treatment efficiency. For a number of years, MRI has demonstrated its potential in the diagnosis and prognosis of spinal cord lesions (Cadotte, 2011; Cohen-Adad et al., 2010). However, this research field still lacks of fully automatized tools for the extraction and comparison of clinical metrics related to the spinal cord structure (e.g. cross-sectional area, volumes). Spinal cord segmentation on anatomical MR images can provide accurate area and volume measurements (Losseff et al., 1996) and could quantify spinal cord atrophy caused by neurodegenerative diseases such as multiple sclerosis (Chen et al., 2013) or amyotrophic lateral sclerosis (Cohen-Adad et al., 2011). The objective of this Master’s project is to develop a fully automatic spinal cord segmentation method, working on multiple MR contrasts and any field of view, able to extract and compare accurate spinal cord measurements. The literature review pointed out the lack of such a method but highlighted several interesting features in existing methods, that can be combined to develop a new automatic segmentation algorithm. The method developed in this project is based on the multi-resolution propagation of a deformable model. First, the spinal cord position and orientation is detected in the image using an elliptical Hough transform on multiple adjacent axial slices. A low-resolution tubular mesh is then build around the detection point and direction and deformed on spinal cord edges by minimizing an energy equation. An iterative process, composed by the duplication, translation, orientation and deformation of the mesh, propagates the surface along the spinal cord. Finally, a refinement and a global deformation of the surface provide accurate segmentation of the spinal cord. Measurements can be directly extracted from the segmentation surface. The spinal canal can also be segmented with our method by simply inversing the gradient in the image an

Spectroscopie RMN du 1H et 31P pour l'étude du métabolisme cérébral à très haut champ magnétique du rongeur à l'homme

1H and 31P nuclear magnetic resonance spectroscopy allows to detect and to measure in vivo and non-invasively the concentrations of biologically relevant compounds associated to metabolic processes such as neurotransmission (glutamate, GABA), neuronal and glial density (N-acetyl-aspartate, myo-inositol) and energetic metabolism (phosphocreatine, ATP) among others. Knowledge of the biochemical profile provides a mean to evaluate the metabolic state of the brain in pathological cases or in evolving physiological conditions, such as aging. Yet, the neural basis of age-related cognitive dysfunction in normal brain aging remains to be elucidated and it has been shown to develop at different rates depending on the structural region.At ultra-high magnetic fields, magnetic resonance spectroscopy (MRS) benefits from an increased signal-to-noise ratio and a higher chemical shift dispersion, resulting in an increased sensitivity and spectral resolution. To exploit these advantages, 1H and 31P longitudinal studies were carried out in vivo at 17.2 Tesla in the aging rat brain to evaluate the progressive metabolic changes within the same individuals from the ages of 1 to up to 22 months of age using two rat cohorts with 1 and 8 months of age at the beginning of the study. For the 1H MRS studies, T1 and T2 metabolite relaxation times were measured at each exam in order to control age-related variations and to calculate absolute metabolite concentrations. 1H neurochemical profiles from four volumes of interest (VOI) in the brain were studied, revealing a progressive increase in myo-inositol and macromolecule content throughout the brain. In our main VOI composed mostly of cortex but also of corpus callosum and hippocampus, increased levels of choline-containing compounds (tCho) and glutamine were also observed, suggesting a mild neuroinflammation. No changes in NAA were observed in our main VOI, the thalamus or the caudate putamen (striatum). T2 decreases were observed with age for total NAA, tCho and macromolecules. Notably, unexpected effects correlated with the number of NMR exams were observed, the most prominent effect being an increase of the T1 relaxation times of the majority of metabolites.The second axis of the work done during this thesis was to set up an experimental framework for MR spectroscopic imaging (MRSI) studies at 7 Tesla in the human brain. 2D MRSI pulse sequences were developed for the acquisition of 31P and 1H metabolite maps using either slab selection or STEAM localization, respectively. A WET water suppression scheme was numerically optimized for its application at 7 T. Static B1-shimming configurations were implemented to reduce the inhomogeneity of the excitation field in the volume of interest and to generate outer-volume suppression (OVS) “ring” modes to saturate the signal in the periphery of the head. This approach allows to reduce the energy deposition in comparison to conventional OVS bands. Experiments were done in vitro showing their feasibility. The performance of standard OVS bands was also compared to a B1-insensitive train to obliterate signal (BISTRO) scheme in vivo using a double-tuned 1H/31P phased-array coil in a single-channel configuration for transmission. The demonstrated suppression efficacy of BISTRO opens the way for its use as a frequency-selective pre-saturation module for future 31P magnetization transfer experiments for the study of brain energy metabolism at very high magnetic field.La Spectroscopie RMN (SRMN) du 1H et du 31P permet de détecter et de mesurer in vivo de façon non-invasive la concentration de composés biologiques qui sont pertinents à l’étude des aspects variés du métabolisme cérébral comme la neurotransmission (glutamate, GABA), la densité neuronale (N-acetyl-aspartate) et gliale (myo-inositol) ou le métabolisme énergétique (phosphocreatine, ATP), entre autres. Ainsi, l’analyse des profils biochimiques permet d’étudier longitudinalement l’évolution de la physiologie cérébrale en conditions pathologiques ou normales. Par ailleurs, à ultra-haut champ magnétique la SRMN bénéficie d’une sensibilité et d’une résolution spectrale accrues, maximisant l’information métabolique exploitable. Au cours de cette thèse, nous nous sommes surtout intéressés à l’étude du vieillissement cérébral normal. Une étude longitudinale en 1H et 31P a été menée in vivo à 17.2 Tesla afin de suivre les altérations métaboliques pendant 14 mois chez deux cohortes de rats Dark Agouti âgés d’un mois et 8 mois au départ de l’étude. Les concentrations ainsi que les temps de relaxation T1 et T2 de plus de 20 métabolites ont été mesurés jusqu’à l’âge de 22 mois. Nous avons notamment observé une augmentation des concentrations de myo-inositol et des macromolécules dans les 4 volumes d’intérêt (VOI) étudiés. Dans le VOI Main, comprenant principalement du cortex mais aussi du corps calleux et de l’hippocampe, ces changements métaboliques ont été accompagnés par une augmentation des niveaux de glutamine et de composés contenant de la choline (tCho). Ces observations sont cohérentes avec une possible neuro-inflammation modéré au cours du vieillissement. Aucun changement du NAA a été observé sur le Main VOI, thalamus et putamen caudé (striatum). Additionnement, une réduction des temps T2 pour le NAA total, la tCho et les macromolécules a été observée, en accord avec une altération du milieu cellulaire et une accumulation de fer dans les tissus avec l’âge. Etonnamment, nous avons observé un effet corrélé avec le nombre d’examens RMN, qui a été fortement manifesté par une augmentation significative des temps T1 de nombreux métabolites.Un deuxième axe de travail pendant cette thèse a été la mise en place des outils méthodologiques nécessaires à la réalisation des études par SRMN du 1H et du 31P à 7 Tesla chez l’homme. Des séquences d’imagerie spectroscopique 2D ont été développées pour obtenir des cartes de concentration des métabolites 31P et 1H respectivement par la sélection d’une coupe ou bien d’un voxel par écho-stimulé. Un schéma de suppression d’eau WET a été optimisé pour son application à 7 T. Des modes d’excitation et de saturation du signal extérieur (OVS) en « anneau » ont été implémentés avec la méthode de transmission parallèle pour son application en imagerie spectroscopique 1H par l’optimisation des configurations statiques d’excitation ou « shimming-B1 ». Cette approche a permis d’appliquer des champs d’excitation plus homogènes et de réduire le dépôt d’énergie chez le sujet par rapport à l’utilisation des bandes OVS classiques. Des expériences in vitro ont été menées pour démontrer leur faisabilité. Enfin, un module de saturation BISTRO a été implémenté pour l’acquisition in vivo de cartes métaboliques en 31P. L’efficacité du module BISTRO a été démontrée et ce module peut être adapté pour des expériences 31P de transfert d’aimantation, ouvrant la voie de l’étude du métabolisme énergétique cérébral chez l’homme à très haut champ magnétique

High Contrast T1-Weigthed Mri with Fluid and White Matter Suppression Using Mp2Rage

International audienceA novel magnetic resonance imaging (MRI) sequence called fluid and white matter suppression (FLAWS) was recently proposed for brain imaging at 3T. This sequence provides two co-registered 3D-MRI datasets of T1-weighted images. The voxel-wise division of these two datasets yields contrast-enhanced images that have been used in preoperative Deep Brain Stimulation (DBS) planning. In the current study, we propose a new way of combining the two 3D-MRI FLAWS datasets to increase the contrast-to-noise ratio of the resulting images. Furthermore, since many centers performing DBS are equipped with 1. 5T MRI systems, we also optimized the FLAWS sequence parameters for the data acquisition at the field strength of 1. 5T