Imagerie de diffusion à haute résolution angulaire (étude du modèle q-ball par couplage simulations-fantômes et applications au suivi de fibres et à la parcellisation du cortex)

Abstract

Par la mesure du déplacement des molécules d'eau au niveau microscopique, l'IRM de diffusion permet d'étudier la microstructure des tissus de la matière blanche de façon non invasive. Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons au problème direct soulevé par l'IRM de diffusion : connaissant une géométrie de croisement de fibre précise, quel est le signal fourni par cette technique ? Pour cela nous avons réalisé des fantômes physiques de diffusion, qui, à partir d'acquisitions sur IRM, vont pouvoir nous aider à valider le modèle q-ball. Nous avons également réalisé un simulateur numérique afin de comparer les résultats acquis et simulés. L'une des applications les plus attractives de l'IRM de diffusion est le suivi des faisceaux de fibres de la matière blanche. Pour résoudre ce problème inverse, nous proposons un algorithme de tractographie probabiliste régularisé, utilisant le modèle q-ball. Par delà la simple reconstruction visuelle des trajectoires des faisceaux de fibres de la substance blanche, l'IRM de diffusion et les algorithmes de tractographie permettent d'inférer la connectivité anatomique cérébrale. Nous nous sommes donc également intéressés à la parcellisation du manteau cortical à partir des informations de connectivité. Les enjeux de ce travail sont multiples :L interprétation de la mesure fournie par l'IRM de diffusion n'est pas encore maîtrisée dans son ensemble. Il est donc nécessaire de travailler sur des fantômes physiques ou numériques pour mieux comprendre le phénomène. D'autre part, la structure du cerveau humain est encore mal connue et les outils de tractographie fournis par l'IRM de diffusion permettent de progresser dans ce domaine.In white matter, at microscopic scale, water molecule movement is mainly distributed along axonal fiber bundles. Thanks to the measurement of this water displacement, diffusion MRI allows to study uninvasively white matter tissue microstructure. We interest here first to direct model, raised by diffusion MRI: given a fiber crossing geometry, how is the generated signal? In intend to reply, we developed diffusion physical phantoms and a numerical simulator so that we can compare acquired and simulated results from q-ball model. One of the most powerful application of diffusion MRI is white matter fiber tracking. To resolve this inverse problem, we proposed a new algorithm to infer fiber bundle from q-ball imaging data. This algorithm combines the idea of performing a probabilistic tractography with regularization of the curvature of fiber trajectories. The method is first validated with diffusion phantoms, and then the method is successfully applied to the detection of the auditory tract in three human subjects. Well beyond the simple visualization of fiber bundles, fiber tracking algorithms allow to infer anatomical brain connectivity. We finally addressed the parcellation of cortical mantel using connectivity profiles. The reproducibility of the results is studied for three subjects. Future prospects of this work are numerous: first, diffusion MRI measurement is still not clear and it is necessary to work with numerical or physical phantoms, in order to better understand the phenomenon. Finally, human brain is still far to be well known and tractography algorithms, dint diffusion MRI, constitute an important advance in this field.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF