Tractographie par IRM de diffusion : algorithmes, validation, reproductibilité et applications

La tractographie gagne de plus en plus en importance dans les études cliniques car elle est l'unique modalité d'imagerie en mesure de caractériser in vivo l'architecture et l'intégrité des fibres de la substance blanche. Toutefois, la disponibilité croissante de modèles de diffusion et d'algorithmes de tractographie rend le choix d'une méthode de reconstruction de fibres difficile. Plus important encore, les performances et la reproductibilité de chaque méthode peuvent varier. Cette dernière considération souligne la difficulté de validation des méthodes de tractographie étant donné qu'aucune réalité terrain n'est disponible. Dans ce travail de thèse, nous avons dans un premier temps implémenté et intégré quatre différents algorithmes de tractographie par Imagerie de Tenseur de Diffusion à un logiciel de neuroimagerie. Trois déterministes et un autre probabiliste. Ensuite, nous avons étudié la validation de ces algorithmes sur des données fantôme qui simule une réalité terrain, offrant différentes configurations complexes de fibres. La reproductibilité des algorithmes implémentés a été étudiée sur des données réelles, chez 12 sujets sains en variant la résolution angulaire et en prenant comme faisceau test, le faisceau corticospinal. Les résultats obtenus ont montré une meilleure reproductibilité de l'algorithme probabiliste en conjonction avec une haute résolution angulaire. Enfin, sachant que dans certaines maladies, l'asymétrie entre les faisceaux concernés devrait être différente de celle des sujets sains, nous avons utilisé l'algorithme le plus reproductible pour examiner chez des sujets sains les degrés d'asymétries macro et microstructurale du faisceau corticospinal.Tractography is gaining increasing importance in clinical studies because it is the only imaging modality able to characterize in vivo the architecture and integrity of white matter fibers. However, the increasing availability of diffusion models and tractography algorithms makes the choice of a fiber reconstruction method difficult. More important, the performance and reproducibility of each method can vary. This last observation underscores the difficulty of validating tractography methods since no ground truth is available. In this work, we initially implemented and integrated four different Diffusion Tensor Imaging tractography algorithms in neuroimaging software. Three deterministic and one probabilistic. Next, we studied the validation of these algorithms on phantom data which simulates a given ground truth, offering various complex configurations of fibers. The reproducibility of the implemented algorithms has been studied on real data, in 12 healthy subjects by varying the angular resolution and taking as tractus test, the corticospinal tract. The results showed a better reproducibility of the probabilistic algorithm in conjunction with high angular resolution. Finally, in some diseases, the asymmetry between the tractus involved should be different from that of healthy subjects, we used the most reproducible algorithm to investigate in healthy subjects the levels of macro and microstructural asymmetries in the corticospinal tract

Estimating uncertainty in multiple fibre reconstructions

Diffusion magnetic resonance imaging (MRI) is a technique that allows us to probe the microstructure of materials. The standard technique in diffusion MRI is diffusion tensor imaging (DTI). However, DTI can only model a single fibre orientation and fails in regions of complex microstructure. Multiple-fibre algorithms aim to overcome this limitation of DTI, but there remain many questions about which multiple-fibre algorithms are most promising and how best to exploit them in tractography. This work focuses on exploring the potential of multiple-fibre reconstructions and preparing them for transfer to the clinical arena. We provide a standardised framework for comparing multiple-fibre algorithms and use it for a robust comparison of standard algorithms, such as persistent angular structure (PAS) MRI, spherical deconvolution (SD), maximum entropy SD (MESD), constrained SD (CSD) and QBall. An output of this framework is the parameter settings of the algorithms that maximise the consistency of reconstructions. We show that non-linear algorithms, and CSD in particular, provide the most consistent reconstructions. Next, we investigate features of the reconstructions that can be exploited to improve tractography. We show that the peak shapes of multiple-fibre reconstructions can be used to predict anisotropy in the uncertainty of fibre-orientation estimates. We design an experiment that exploits this information in the probabilistic index of connectivity (PICo) tractography algorithm. We then compare PICo tractography results using information about peak shape and sharpness to estimate uncertainty with PICo results using only the peak sharpness to estimate uncertainty and show structured differences. The final contribution of this work is a robust algorithm for calibrating PICo that overcomes some of the limitations of the original algorithm. We finish with some early exploratory work that aims to estimate the distribution of fibre-orientations in a voxel using features of the reconstruction