Utilisation de séquences de type MR Fingerprinting bSSFP pour les mesures T2* et la quantification de l'effet BOLD

International audienceLes méthodes actuelles de quantification du T2* et de l’effet BOLD se basent sur la décroissance du signal des séquences de type multi-écho SPGR. Il a été montré que les séquences bSSFP pouvaient être plus sensibles, mais elles sont difficiles à utiliser en pratique [1]. Le concept d’IRM Fingerprint (MRF) permet la quantification simultanée de plusieurs paramètres tissulaires et vasculaires à partir d’évolutions complexes de signaux IRM [2]. Nous proposons ici d’étudier la sensibilité de séquences de types « MRF bSSFP » aux distributions de champ magnétiques intra-voxels

Réseaux de neurones Deep Learning pour la simulation rapide de signaux IRM pour l'IRM Fingerprinting vasculaire

International audienceL’IRM Fingerprinting vasculaire (MRvF) étend le concept de l’IRM Fingerprint (MRF) à l’estimation de paramètres vasculaires tels que la saturation en oxygène dans le sang, le volume sanguin cérébral ou le rayon des vaisseaux. Cette approche permet de reconstruire des images en comparant directement des acquisitions in vivo et des millions de simulations numériques qui miment les tissus du cerveau (dictionnaire) (Figure 1 ). Le calcul des effets de diffusion nécessaire au réalisme de telles simulations rend l’élaboration de dictionnaires MRvF chronophage et fastidieuse (plusieurs dizaines d’heures pour un dictionnaire). Face à ce challenge, nous proposons la mise en place de réseaux de neurones en substitution aux simulations numériques afin d’accélérer le développement et la recherche de nouvelles séquences MRvF. Ce travail porte sur la construction de réseaux de neurones profonds pour la génération rapide et précise de dictionnaires MRvF à partir d’une grille de paramètres souhaités et d’une séquence choisie. La première implémentation d’un réseau de type RNN (Recurrent Neural Network) montre de bons résultats pour la génération de signaux IRM pour un type de séquence prédéterminé. La Figure 2 montre un exemple de prédiction d’un signal pour un RNN de type GRU (Gradient Recurrent Unit). Sur un GPU de type NVIDIA Geforce RTX3060 12Go, la génération de plusieurs milliers de signaux IRM est de l’ordre de la seconde. Face à ces résultats encourageants, l’exploration de nouvelles architectures neuronales connues dans la littérature comme plus généralisables (GAN, Transformers) est envisagée pour la génération rapide de dictionnaires MRvF

Recherche d'une séquence MR Fingerprinting pour mesurer l'oxygénation du cerveau sans agent de contraste

International audienceWe propose to use numerical simulations and Monte Carlo approaches to test 40 MR fingerprinting sequences for their ability to quantify the BOLD effect and provide maps of baseline blood oxygen saturation without the need for contrast agent injection. Our results suggest that several sequences can produce SO2 maps with less that 3% error on average even in the presence of B1 and B0 inhomogeneities. T2 and blood vessel radius could also be estimated with the same acquisitions

Recherche d'une séquence MR Fingerprinting pour mesurer l'oxygénation du cerveau sans agent de contraste

International audienceWe propose to use numerical simulations and Monte Carlo approaches to test 40 MR fingerprinting sequences for their ability to quantify the BOLD effect and provide maps of baseline blood oxygen saturation without the need for contrast agent injection. Our results suggest that several sequences can produce SO2 maps with less that 3% error on average even in the presence of B1 and B0 inhomogeneities. T2 and blood vessel radius could also be estimated with the same acquisitions