Qualité de la modélisation en imagerie dynamique de la microcirculation avec injection d'un agent de contraste (nouveaux critères et applications en multimodalité)

Abstract

L'imagerie dynamique de microcirculation dispose d'un potentiel important pour l'étude de nombreuses pathologies in vivo, en complément à l'imagerie conventionnelle. Or pour obtenir des cartes de paramètres microcirculatoires à partir des données dynamiques, une modélisation doit être effectuée. Les méthodes actuelles pour vérifier la qualité de cette modélisation n'étant pas satisfaisantes, le potentiel de l'imagerie dynamique en est fortement réduit. Nous montrons ici que pour étudier la modélisation, tant qualitativement que quantitativement, il est nécessaire de traiter séparément les questions de qualité d'ajustement et de robustesse,. Nous avons mis au point une nouvelle méthode, basée sur l'autocorrélation, pour estimer les amplitudes des composantes corrélées et non corrélées des signaux. Cette méthode nous a permis de corriger le coefficient de corrélation R et la matrice de covariance, et ainsi de définir de nouveaux critères de fiabilité et une matrice de covariance corrigée pour les remplacer. L'amélioration apportée par les nouveaux critères est démontrée sur simulations et sur données IRM dynamiques réelles. La matrice de covariance corrigée estime la robustesse et la redondance locale des paramètres. Elle peut être calculée conjointement pour compléter les nouveaux critères de fiabilité. Les améliorations apportées par les nouveaux indicateurs doivent faciliter le développement de l'imagerie de la microcirculation. L'intérêt des nouveaux indicateurs est illustré sur un grand panel de données d'imagerie. Ils constituent plus généralement de nouveaux outils de traitement du signal.The microcirculation dynamic imaging could be a relevant imaging when used in addition with more conventional medical imaging. The dynamic data are modeled, pixel by pixel, to provide microcirculation parameters maps. However there is no efficient tool to assess the modeling quality. The relevance of the parametric maps provided by the dynamic imaging is then limited. Here, we show that a qualitative and quantitative study of the modeling quality needs first to distinguish two questions : the quality of the data fits and the robusness for the random noise. To separate the questions, we designed a new autocorrelation based method which is able to estimate the amplitude of both the correlated and not correlated component of a signal. This method allowed us to correct the correlation coefficient R and the covariance matrix estimation. It allowed us to define new reliability criteria and a corrected covariance matrix to replace the more conventional indicators. It was shown, on simulated data and in MR data, that new reliabily criteria are obviously better than the R to assess fit quality. The corrected covariance matrix which assess the robustness and the redoundancy can be calculated in addition to the reliability criteria unlike conventional one which is limited to good data fits. Thus the modeling quality is obviously improved by the new indicators. It should improve the clinical use of microcirculation dynamic imaging where guaranties are needed against artefact. The interest of the new criteria is showed on many different dynamic data. More generaly the new indicators appear as new efficient tools for signal analysis.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF