Imagerie du tenseur de diffusion pour l'étude de pathologies cérébrales

Abstract

Le sujet de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes pour le traitement et l analyse des IRM du tenseur de diffusion, avec pour application principale l étude de sujets atteints de sclérose en plaques (SEP). L IRM de diffusion permet d obtenir des informations sur la structure et l état des tissus du cerveau, plus spécifiquement sur les fibres nerveuses. Les mesures obtenues par l IRM de diffusion peuvent se synthétiser, en chaque point de l image, sous la forme d une matrice symétrique définie positive, que l on nomme tenseur de diffusion. Durant ces travaux, de nouvelles méthodes d amélioration des images de diffusion ont été développées puis validées par une confrontation avec l état de l art. Ces méthodes sont : la correction de distorsions géométriques dues à l acquisition, et la suppression du bruit avec préservation des détails de l image. Un ensemble de différents outils pour l estimation des tenseurs de diffusion et la tractographie ont également été implémentés et comparés. Finalement, une étude entre des sujets contrôles et des sujets atteints d une SEP a permis d évaluer l impact du choix de différents algorithmes sur la chaîne de traitement. Cette analyse repose sur une nouvelle approche de calcul automatique du plan médian sagittal du cerveau sur des IRM conventionnelles et des IRM du tenseur de diffusion ainsi que sur une nouvelle méthode de recalage multi modal.The aim of this PhD thesis is to develop new methods for the processing and analysis of diffusion tensor MRI (DT-MRI), with a main clinical application for patients with Multiple Sclerosis (MS). DT-MRI acquisition gives crucial information on the structure and state of brain tissues, and more specifically on nerves fibres. The measurement obtained by DT-RMI can be synthesised on each voxel of the image by a symmetric positive definite matrix, which is called the diffusion tensor. During this work, new methods for image enhancing have been developed and validated by comparison with other bleeding edge techniques. These methods are: the correction of acquisition distortions and edge preserving noise removal. A set of different tools for the estimation of tensor and for fibre tracking have also been implemented and compared. Finally, a study with control subjects and MS patients allowed to study the impact of the different pre-processing algorithm used to obtain the tensors. This analysis rely on a new approach for the automated computation of the mid-sagittal plane of the brain on conventional and DT-MRI as well as on a new multi-modal method.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF