Modélisation de la perfusion quantitative en imagerie par résonance magnétique (IRM) cardiaque in-vivo

Abstract

L\u27analyse paramétrique de la distribution d\u27un agent de contraste est proposée pour l\u27interprétation clinique des études de premier passage et la quantification de la perfusion myocardique en IRM. Notre premier objectif concerne la correction de variations spatiales d\u27intensité des images. Notre second objectif concerne l\u27application d\u27une technique robuste de traitement du signal RMN et de déconvolution adaptée au faible rapport signal sur bruit. Les données analysées proviennent d\u27expériences menées in-vivo proche des conditions cliniques pour différents stress pharmacologiques appliqués sur des cochons présentant une sténose au niveau de l\u27artère coronaire circonflexe gauche. Les mesures d\u27agrément et de précision entre observateurs sont respectivement de 57,1% et 53,1% pour l\u27analyse visuelle et 81,2% et 81,1% pour l\u27analyse des cartes paramétriques. Une relation linéaire des paramètres de perfusion en fonction des mesures de microsphères radioactives est obtenue pour les faibles débits<250 ml/100g/min : i.e. sur la variation de signal DSI y=0,06x+6, r=0,82, la pente ascendante y=0,026x+2, r=0,79 et le débit sanguin régional rMBF y=2,9x+130, r=0,76. Pour les forts débits, les courbes d\u27intensité du signal IRM dans le sang et le myocarde sont atténuées donnant une sous-estimation des mesures de paramètres. L\u27analyse du signal en fonction du taux de relaxation R1 est appliquée en tenant compte des échanges d\u27eau dans le tissu. Nous avons montré sur une série d\u27images au repos et sous stress que la réserve coronaire est de 3,87 pour les débits mesurés en R1 en prenant un temps d\u27échange intermédiaire alors que la réserve coronaire est de 2,83 pour les débits mesurés en intensité du signal IRM. Enfin, nous avons montré sur une série d\u27images au repos et sous stress que le calcul des cartes de paramètres physiologiques en chaque pixel est possible en appliquant une régularisation spatiale pour lisser l\u27image paramétrique avec prise en compte des discontinuités