Université de Technologie de Compiègne

M2 Sciences et Technologies pour la santé

Parcours : Technologies Biomédicales

Rapport de stage de Master 2

Mesure locale de la vitesse de l’onde de pression par l’IRM dynamique.

Responsable : François Langevin.

Membres de jury :

- François Langevin.- Georges Chevalier.- Catherine Marque.- Cécile legallais.- Alain Donaday.

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Université de Technologie de Compiègne

M2 Sciences et Technologies pour la santé

: Technologies Biomédicales

Rapport de stage de Master 2 STS

de la vitesse de l’onde de pression par l’IRM dynamique.

ois Langevin.

François Langevin. Georges Chevalier. Catherine Marque. Cécile legallais. Alain Donaday.

Hassan Nasser –

de la vitesse de l’onde de pression artérielle

– Juillet 2009

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« Je dédie ce travail à mon cher pays

« LIBAN »

Et à mes chers parents à qui je dois tant »

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Sommaire

Sommaire ...................................................................................................................................................... 4

Liste des figures ............................................................................................................................................ 5

Abréviations .................................................................................................................................................. 6

Remerciements .............................................................................................................................................. 7

Introduction ................................................................................................................................................... 8

Chapitre 1 - Environnement de travail, État de l’art et problématique ......................................................... 9

A. Environnement du travail .................................................................................................................. 9

1. Centre d’Imagerie Médicale Avancée (CIMA)............................................................................. 9

2. Hôpital Necker-Enfants malades .................................................................................................. 9

3. General Electric Healthcare ........................................................................................................ 10

B. État de l’art et problématique : ....................................................................................................... 11

1. Biologie vasculaire ...................................................................................................................... 11

2. Relation entre le liquide céphalorachidien (LCR) et l’hémodynamique sanguin ...................... 14

3. Problématique ............................................................................................................................. 15

4. État de l’art sur la mesure de la VOP .......................................................................................... 16

Chapitre 2 :Matériels et Méthodes .............................................................................................................. 20

A. Introduction ..................................................................................................................................... 20

B. Technique détaillée de la mesure de la VOP .................................................................................. 22

1. Acquisition des images ............................................................................................................... 22

2. La segmentation des artères et l’extraction des courbes de surfaces ......................................... 26

3. Différentes technique utilisées pour le calcul du délai ................................................................ 26

C. Interfaçage graphique ...................................................................................................................... 28

Chapitre 3 : Résultats et discussion............................................................................................................. 34

A. Calcul de la VOP avec les différentes méthodes de calcul de délai ................................................ 34

B. Calcul de la VOP avec différentes paramètres de segmentation ..................................................... 35

C. Discussion ....................................................................................................................................... 36

1. Les sources d’erreur .................................................................................................................... 36

2. Conclusion et Perspective ........................................................................................................... 43

Références ................................................................................................................................................... 45

Annexe 1 : Imagerie par résonance magnétique ......................................................................................... 46

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Annexe 2 : Article ………………………………………………………………………………………...58

Liste des figures

Figure 1.1 - HDX signa 1.5 de GE Healthcare ........................................................................................... 10

Figure 1.2 - Siège de GEMS Europe, Buc (78) .......................................................................................... 11

Figure 1. 3 - Différentes sections vasculaires .............................................................................................. 12

Figure 1. 4 - Schémas des artères du cerveau .............................................................................................. 13

Figure 1. 5 - Modèle su système liquide céphalorachidien ......................................................................... 15

Figure 1. 6 - Illustration de la méthode multicoupes ................................................................................... 17

Figure 1. 7 - Relation temps-position dans la méthode multicoupes .......................................................... 17

Figure 1.8 - La décomposition de l’onde artérielle en onde directe et rétrograde ...................................... 18

Figure 1. 9 - Illustration de la Méthode QA avec les ultrasons .................................................................... 19

Figure 2.1 - Image axiale au niveau des carotides ...................................................................................... 20

Figure 2.2 - Courbe de surface .................................................................................................................... 21

Figure 2. 3 Courbes de surfaces au niveau des deux coupes ....................................................................... 21

Figure 2. 4 - Antenne d'acquisition .............................................................................................................. 22

Figure 2. 5 - Chronogramme de la séquence FCGRE .................................................................................. 23

Figure 2. 6 - Positionnement des électrodes dans l’IRM selon la recommandation du GE ......................... 23

Figure 2. 7 - Les paramètres du Gating control relié au cycle cardiaque ..................................................... 24

Figure 2.8 des lignes des images dynamiques au cours d’un battement cardiaques ................................... 25

Figure 2. 9 Remplissages des lignes dans toutes les images durant les 256 battements cardiaques ............ 25

Figure 2. 10 Segmentation de la carotide ..................................................................................................... 26

Figure 2. 11 Deux courbes de surfaces pour la coupe inférieure et la coupe supérieure ............................. 26

Figure 2.12 L’interfaçage graphique au moment d’ouverture .................................................................... 29

Figure 2.13 Un message d’erreur lors de l’entrée des fausses données ...................................................... 30

Figure 2.14 Indication de l'interfaçage ........................................................................................................ 30

Figure 2. 15 Un message d’erreur apparait lors du téléchargement des données pour deux patients différents ..................................................................................................................................................... 31

Figure 2. 16 Un message indiquant la fin de la segmentation des deux coupes .......................................... 31

Figure 2. 17 L’ouverture de la fenêtre de calcul de la VOP ........................................................................ 32

Figure 2. 18 La fenêtre de mesure de la VOP avec les différentes touches de contrôle .............................. 32

Figure 2.19 Un panel pour choisir la méthode de calcul de délai ............................................................... 33

Figure 3. 1 comparaison entre IRM 3T et 1.5 T .......................................................................................... 37

Figure 3.2 Effet de la distance entre les deux coupes sur l'erreur ............................................................... 38

Figure 3. 3 Illustration de l’erreur en fonction de la distance entre les deux coupes ................................... 41

Figure 3.4 Illustration de l’erreur en fonction de la distance entre les deux coupes ................................... 42

Figure 3.5 Région d’erreur moins que 10% ................................................................................................ 42

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Abréviations

VOP Vitesse de l’onde de pression PIC Pression intracrânienne PWV Pulse Wave Velocity = VOP CIMA Centre d’Imagerie Médicale Avancée GE General Electric GRE Gradient Echo Sequence MRI Magnetic Resonance Imaging IRM Imagerie pas résonnance magnétique FCGRE Fast Card GRE RSB Rapport Signal sur Bruit SNR Signal to Noise Ratio

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Remerciements

Comme le veut la tradition, je vais tenter de satisfaire au difficile exercice de la page des remerciements, peut-être la tâche la plus ardue de ce travail. La difficulté tient plutôt dans le fait de n'oublier personne. C'est pourquoi, je remercie par avance ceux dont le nom n'apparaît pas dans cette page et qui m'ont aidé d'une manière ou d'une autre.

La première personne que je tiens à remercier est Mr. François Langevin, mon chef, qui a su me laisser la liberté nécessaire à l'accomplissement de mes travaux, tout en y gardant un œil critique et avisé. Nos continuelles oppositions, contradictions et confrontations ont sûrement été la clé de notre travail commun.

Je tiens à remercier aussi Pr. Francis Brunelle. Il sait, invente, transmet; il écoute, comprend, tempère. Il a toujours montré de l'intérêt pour mon travail et répondu à mes sollicitations lorsque le besoin s'en faisait sentir. J'espère que ce travail sera un remerciement suffisant au soutien et à la confiance sans cesse renouvelée dont il a fait preuve en mon égard.

Je remercie tous particulièrement Mr. Ayham Darwich qui a été la première personne à m’aider à interagir avec une machine IRM et de plus m’a donné le courage et le support scientifique tout au long de la période du stage. Egalement je remercie Olivier, Céline et Laurent du service d’imagerie pédiatrique de l’hôpital Necker qui m’ont donné une mini-formation pour travailler sur la machine d’IRM et qui ont contribué à cette étude avec toute leur aide et leurs conseils pour réaliser les acquisitions sur les patients volontaires. Je remercie aussi l’équipe de CIMA et plus particulièrement Hassan et Christine qui avec eux j’ai beaucoup appris dans une ambiance enrichissante et sympathique

Je tiens à remercier aussi la société GE Healthcare qui nous a donné la permission pour faire un travail de recherche avec une de leur machines installées à l’hôpital Necker. Pour Mlle Muriel Perrin de GE Helthcare je dis aussi Mercie pour leur soutien scientifique et son intérêt et suivi du travail.

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Introduction

L’onde de pression qui se propage à chaque contraction dans l’arbre artériel, reflète les propriétés biomécaniques des vaisseaux. En particulier, on admet aujourd’hui que la vitesse de l’onde de pression (VOP) est d’autant plus élevée que les artères sont rigides [9]. Depuis quelques années, les recherches s’orientent vers l’extraction d’informations hémodynamiques de ce type à partir d’images médicales, en particulier d’IRM. La littérature rapporte des estimations de la VOP sur des arbres artériels longs tel que l’aorte [5]. Une estimation locale de la VOP permettrait de connaitre un indice d’élasticité d’un vaisseau particulier et par conséquent d’avoir une information fonctionnelle clinique en complément des modalités d’imagerie.

Nous avons donc étudié une nouvelle méthode de détermination de la vitesse d’onde de pression s’appuyant sur une séquence d’acquisition d’images IRM ultra-rapide et de résolution temporelle élevée (150 images/cycle cardiaque), des séquences d’écho de gradient synchronisées avec les battements cardiaques sur deux plans de coupes séparés d’une distance de 4 cm environ. Non invasive, n’entraînant pas de perturbation au niveau du site de mesure, non opérateur-dépendante, l’intérêt de cette méthode pour la mesure de la VOP est de permettre également une mesure locale avec une distance inter coupes très réduite.

Cette méthode estime dans un premier temps les variations de surface d’une artère au cours de la pulsation cardiaque, puis le délai caractérisant le passage de l’onde de pression. Nous présenterons brièvement les matériels et méthodes puis les différentes acquisitions ainsi que l’algorithme de segmentation de la surface pulsatile et les méthodes d’estimation de délai. Des acquisitions sur 13 patients ont réalisées afin d’optimiser la séquence et de calculer la VOP. Nous discuterons la précision de l’estimation et les sources d’erreur qui affectent la mesure de la VOP puis les différentes techniques développées afin d’en limiter l’influence.

Ce rapport contient 3 chapitres :

- Premier Chapitre : présente les organismes qui ont contribué à ce travail, le GE Healthcare, le CIMA et l’hôpital Neckers. L’état de l’art et la problématique, ainsi qu’une partie de biologie sur les artères carotides et une bibliographie de la VOP seront aussi abordés.

- Deuxième Chapitre: dans ce chapitre nous présenterons de A à Z les matériels et les méthodes qui sont à la base de la mesure de la vitesse de l’onde de pression.

- Troisième Chapitre: les résultats obtenus ainsi qu’une discussion sur ces résultats y seront enfin présentés.

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Chapitre 1 - Environnement de travail, État de l’art et problématique

A. Environnement du travail

1. Centre d’Imagerie Médicale Avancée (CIMA)

Ce stage s’est déroulé en partie au sein d’un des laboratoires de l’unité CNRS UMR 6600 de l’Université de Technologie de Compiègne. Ce laboratoire est situé dans les locaux du CIMA, à proximité du Centre Hospitalier Général (CHG) de Compiègne, et est sous la responsabilité de M. François LANGEVIN, enseignant chercheur de l’UTC.

Le CIMA est un Groupement d’Intérêts Economiques inauguré en 1991 et géré par les trois partenaires suivants :

1- Le C.H.G. de Compiègne, 2- La Polyclinique Saint Côme, 3- L’Université de Technologie de Compiègne (via l’association Gradient).

L’intérêt principal d’un tel plateau technique réside dans les nombreux échanges de connaissances entre spécialités (recherche, médecine…). Ce groupement d’institutions a permis en outre l’achat groupé de matériels permettant la réalisation d’examens diagnostiques de type anatomiques (IRM) et fonctionnels (Médecine Nucléaire).

Une coopération avec GEMS est née depuis le renouvellement de l’IRM (2000). Le constructeur a choisi le site du CIMA comme site de démonstration à l’échelon européen, dotant le service de logiciels et versions matérielles d’IRM les plus récents et a appuyé des projets d’étude et de développement commercial.

Le CIMA offre des opportunités au sein de l’UTC, à la fois pour l’enseignement en ayant un accès aux équipements lourds d’imagerie médicale pour ses étudiants, et pour mener des activités de recherche. Celles-ci ont été centrées sur l’imagerie vasculaire (micro vasculaire et gros vaisseaux), le comportement mécanique des artères, la caractérisation des tissus cérébraux et l’étude paramétrique du T1 au niveau cérébral.

2. Hôpital Necker-Enfants malades

L’hôpital Necker-Enfants malades est l’un des hôpitaux de l’AP-HP1, certifié en 02/08/2002, un hôpital universitaire comportant des services pour enfants (380 lits) et pour adultes (187 lits) ainsi que 76 places d’hospitalisation de jour. Il y existe 861 personnels médicaux et 2839 non médicaux. Son budget d’investissement est de 145 M€ et celui d’exploitation est de 277 M€. 1 Assistance publique – Hôpitaux de Paris, l’AP-HP regroupe 46 hôpitaux qui forment les 4 GHU (Groupement

Hospitalier Universitaire : GHU Nord, GHU Sud, GHU Est, GHU Ouest).

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Necker-Enfants Malades développe des activités de diagnostic et de prise en charge des pathologies lourdes et/ou rares et regroupe sur un même site des activités très spécialisées dans un environnement médico-technique et de recherche particulièrement complet.

Engagé dans un processus permanent d’amélioration de la qualité, le groupe hospitalier Necker-Enfants Malades poursuit la mise en œuvre de son programme d’actions. Les résultats de la procédure d’accréditation lui permettent de hiérarchiser ce programme et de le traduire en actions prioritaires. Le groupe hospitalier Necker-Enfants Malades est le cinquième établissement de l’AP-HP à être accrédité après les hôpitaux Beaujon, Paul Brousse, Saint-Louis et Bichat-Claude Bernard.

Le service d’imagerie à l’hôpital Necker comporte plusieurs médecins de spécialités diverses, des radiologues, des manipulateurs et des infirmières. Ce service est équipé de deux machines CT-Scan et une machine d’IRM. La machine d’IRM est l’HDX 1.5 Tesla de GE Healthcare. Cette machine est équipée de plusieurs antennes (antenne de tête, antenne cardiaque, antenne neurovasculaire). Nous avons utilisé l’antenne neurovasculaire pour réaliser notre séquence sur des patients volontaires puisque cette antenne couvre notre région d’intérêt (le cou).

Figure 01.1 - HDX signa 1.5 de GE Healthcare

3. General Electric Healthcare

General Electric Medical Systems (GEMS) est une filiale de General Electric, représentant 5 % du groupe. Elle possède un chiffre d'affaires, pour l'année 2000, de 7 Milliards de $ et est le leader mondial dans le domaine de l'imagerie médicale. Elle propose une gamme complète d'équipements, d'accessoires et de services pour le secteur de la santé.

Acteur majeur en France, GEMS conçoit, produit et commercialise des systèmes d'imagerie par résonance magnétique (IRM), de scanographie, d'imagerie et de monitorage cardio-vasculaire, de mammographie, de radiologie, des systèmes dédiés à la médecine nucléaire

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et à l'échographie ainsi qu'une gamme exhaustive de solutions informatiques pour le développement des réseaux internes-externes entre hôpitaux et de systèmes d'archivage.

Le siège européen de GEMS est basé à Buc près de Versailles (78) et regroupe 1600 employés, c'est le centre d'excellence européen pour la recherche et le développement, la conception et la production des systèmes de mammographie, des tubes à rayons X, de consoles et de systèmes pour le traitement informatique des images. Le site de Buc est également doté d'un centre de maintenance ultra sophistiqué : Le Centre Européen On-Line, qui permet d'assurer une liaison permanente à distance avec l'ensemble de ses clients de par le monde. Ce centre de maintenance est capable de contrôler la qualité des images, fournir un télédiagnostic et une assistance technique 24h/24, 7 jours sur 7.

Figure 01.2 - Siège de GEMS Europe, Buc (78)

B. État de l’art et problématique :

1. Biologie vasculaire

Le Système cardio-vasculaire comprend le cœur et les vaisseaux sanguins. Son but principal est de maintenir la circulation sanguine ainsi que la distribution de nutriments aux tissus et l’acheminement des déchets métaboliques vers les organes des systèmes d’excrétion et/ou urinaire.

L’appareil circulatoire s’appuie sur un réseau très étendu. Sous l’impulsion du cœur, chef d’orchestre vital, les vaisseaux sanguins, les artères et les veines, assurent le transport du sang indispensable à tout notre organisme.

Ce système est composé de veines et d’artères, chacune remplissant des rôles différents. On distingue la circulation systémique -grande circulation-, dont le rôle principal est l’apport d’oxygène et de nutriments aux tissus, et la circulation pulmonaire -petite circulation-, dont le

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rôle est d’assurer la réoxygénation du sang par les poumons et l’élimination par ceux-ci du gaz carbonique.

Le cerveau est un organe grand consommateur d'oxygène et de glucose, car son métabolisme est très élevé. Le tissu cérébral est traversé par une toile vasculaire importante composée d'artères, d'artérioles, de capillaires, de veinules et de veines. Les artères se divisent pour former les artérioles (rôle important dans la régulation de la pression artérielle). Les petites artérioles déversent leur contenu dans le réseau capillaire. C’est au niveau des capillaires que vont se faire tous les échanges entre le sang et les tissus vascularisés, puis revenir par le réseau veineux. Ainsi, chaque vaisseau a-t-il ses propres diamètres et ses propres paramètres fonctionnels d'écoulement et d'élasticité (Figure 3). Nous nous intéresseront particulièrement aux artères de la tête et du cou au sein desquels se trouve la carotide.

Figure 01. 03 - Différentes sections vasculaires

Schéma représentatif de la taille, l’épaisseur et la composition relative (endothélium, élasticité, muscle, fibreux) de la paroi, pour différentes sections de la vascularisation, d’après Holtz, 1996

(1) Anatomie des artères de la tête et du cou

La circulation sanguine cérébrale est assurée par les artères carotides situées de chaque côté du cou, et par les artères vertébrales (Figure 4, n° 6,7) qui montent le long de la colonne vertébrale et se réunissent dans leur partie supérieure pour donner le tronc basilaire. Ces deux systèmes artériels (carotidiens et vértébro-basilaire) très anastomosés entre eux se rejoignent par l’intermédiaire d’artères communicantes (Figure 4, n° 17 et 20) situées à la base du cerveau pour donner le polygone de Willis (Figure 4, n° 1). De là, partent les 3 paires d’artères cérébrales : antérieure, moyenne et postérieure qui vont irriguer le cerveau.

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Figure 1. 04 - Schémas des artères du cerveau

[d’après J Cambier et M. Masson, Neurologie, 1984], a)Représente une orientation coronale et figure 1b) Représente une orientation Sagittale: 1 Polygone de Willis ; 2 C.I. dans le crâne ; 3 C.I. dans le sinus caverneux ; 4 C.I dans le sinus pétreux ; 5 C.I au cou ; 6 Artère Vertébrale ( A.V.)

dans le crâne ; 7 A.V. dans le cou ; 8 Carotide Interne (C.I.) ; 9Carotide Externe (C.E.) ; 10 Carotide Primitive(C.P.) ; 11Sous-clavière Gauche ; 12 Tronc brachiocéphalique; 13 sous-clavière droite ; 14 Artère spinale antérieure ; 15 Artère Cérébelleuse Inférieure ; 16 Tronc Basilaire ;17

Artère Cérébelleuse Supérieure ; 18 Artère communicante postérieure ; 19 Artère Cérébrale moyenne ;20Artère communicante antérieure ;21 Artère Cérébrale Antérieure; 22 Artère

Ophtalmique ;23 Artère Cérébelleuse postérieure inférieure.

(2) Système carotidien

L’artère carotide primitive droite (Figure 4, n° 10), naît du tronc brachiocéphalique (Figure 4, n° 12). Elle suit un trajet ascendant au niveau cervical et se divise en artères carotides externe (Figure 4, n° 9) et interne (Figure 4, n° 8). L’artère carotide primitive gauche, provient dans 75% des cas de l’aorte à gauche du tronc brachiocéphalique (Figure 4, n° 12). Elle suit le même trajet ascendant cervical à gauche, et se termine au même niveau que son homologue droite.

Un peu au-dessous de l'angle de la mâchoire inférieure, les artères carotides internes (Figure 4, n° 8) naissent de la bifurcation de la carotide primitive dans la région latérale du cou. Arrivée à la base du crâne, l’artère carotide interne s’engage dans le crâne (Figure 4, n° 2, 3, 4,5); son segment dans le rocher de l’os temporal (Figure 4, n° 4) est ascendant vers le haut et vers l’intérieur. La carotide interne quitte le rocher pour suivre un trajet ascendant (Figure 4, n° 2, 3,4), où elle se termine en artères cérébrales antérieure et moyenne (Figure 4, n° 21, 19). Sa partie sinueuse décrit un siphon.

L’artère cérébrale moyenne ou sylvienne (Figure 4, n° 19), continue l’artère carotide interne après sa terminaison. A la face externe du cerveau, elle remonte ensuite dans la scissure de Sylvius (profonde scissure latérale des hémisphères cérébraux) jusqu'au pli où elle se termine

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pour donner naissance à deux groupes de branches qui irriguent la majeure partie de la face externe de l’hémisphère (temporal, pariétal) et la substance blanche sous-jacente.

(3) Pathologies vasculaires

Les pathologies vasculaires représentent la première cause de mortalité au niveau mondial, et sont à l’origine de la plupart des maladies cardiovasculaires. Ces pathologies se traduisent par une atteinte de l’élasticité de la paroi de l’artère. Cette perte d’élasticité conduit à une diminution de la compliance de l’artère et par conséquent à une modification de la propagation de l’onde sanguine qui a tendance à s’accélérer. L’artère peut ainsi perdre ses capacités d’adaptation, de vasomotricité et d’amortissement.

L’athérosclérose représente la principale pathologie artérielle, elle entraîne une dégénérescence de la paroi artérielle, en donnant naissance à des plaques d’athérome (amas de lipides intra et extracellulaires) qui au dernier stade de la maladie athérosclérose, se calcifient et rigidifient l’artère.

Pleinement installée quand la plaque commence à faire saillie dans la lumière du vaisseau, l’athérosclérose entraîne au niveau vasculaire des modifications morphologiques de la lumière artérielle par la formation de sténose (ou obstruction partielle du vaisseau) et d’anévrismes, puis des modifications de l’arbre vasculaire dans son ensemble (par la création de voies de suppléance ou collatérales).

L’obstruction induite par la sténose peut favoriser l’apparition d’un accident vasculaire cérébral. Deux mécanismes différents peuvent être la cause de l’AVC : d'une part, la migration d’un embole à partir d'une plaque d'athérome, d'autre part, la diminution du débit sanguin cérébral en aval de la sténose.

2. Relation entre le liquide céphalorachidien (LCR) et l’hémodynamique sanguin

Ce paragraphe sert à comprendre les perspectives expliquées dans le dernier chapitre de ce rapport.

Le liquide céphalorachidien est sécrété dans les plexus choroïde et il se déplace sous l’effet de la pression sanguine induite dans le polygone de Willis qui est un circuit joignant les prolongements des artères carotides. Cependant, il y a une relation entre l’hémodynamique et les caractéristiques biomécaniques des artères carotides et du mouvement du liquide céphalorachidien. Des modèles ont été faits par des chercheurs pour modéliser le mouvement du LCR et étudier l’effet de la pression sanguine au niveau des sites de production de ce liquide. L’un de ces modèles est un système à base compartimentale (Fig. 1.5) proposé par [8].

On observe clairement que le système du liquide céphalorachidien est modélisé en plusieurs compartiments. Ces compartiments forment les sites d’existence et du mouvement du LCR. On admet que les caractéristiques du fluide en tout point d’un compartiment est homogène du point de vue biomécanique. Cependant, la pompe de pression qui déplace le LCR du point ou il est secrété est la pression artérielle présentée par les artères issu des carotides internes droites

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et gauche. Pour cela, dans notre étude nous nous intéressons seulement à étudier la VOP dans les carotides internes.

Figure 01. 05 - Modèle su système liquide céphalorachidien

3. Problématique

L’IRM permet un grand apport dans les recherches sur l’hémodynamique vasculaire, et surtout l’hémodynamique cérébrale et cardiaque. Plusieurs techniques ont été développées et optimisées à cette fin. Le but de ces manœuvres est de trouver des méthodes totalement non invasives, fiables et précises afin de faire le diagnostic des vaisseaux. La rigidité des artères est l’un des paramètres clinique qui nous donne une idée à propos de l’état pathologique de l’artère, d’où vient l’importance de la mesure de la VOP par l’IRM.

On peut mesurer la VOP à partir des données extraites des séquences d’IRM d’écho de gradient. Des techniques de contraste de phase ou de temps de vol peuvent être utilisées. Cependant, la technique de temps de vol, qui faisait l’objet de différentes études dans notre laboratoire, a un avantage sur l’autre technique au niveau de la résolution temporelle qu’elle assure. L’une des thématiques des recherches étudiées dans notre laboratoire était le développement de séquences permettant un codage de la vitesse du sang dans les vaisseaux et par la suite, la segmentation des artères sur des images dynamiques (au cours des cycles cardiaques). Ces séquences ont été réalisées et optimisées avec une antenne de carotides, une

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antenne surfacique de grand rapport signal sur bruit. Cependant, l’utilisation des mêmes paramètres avec une autre antenne lors des acquisitions faites à l’hôpital Necker a été l’un des problèmes majeurs rencontrés puisque les données qui servent à mesurer la VOP sont extraites de ces images IRM, et par conséquent, il faut optimiser les paramètres de la séquence pour que l’on soit capable de mener à bien notre mesure. L’un des objectifs de mon travail était

l’optimisation de ces séquences avec une antenne volumique, l’antenne neurovasculaire.

L’autre objectif était de trouver des méthodes pour estimer la VOP à partir des données

extraites des images dynamiques en étudiant les effets des différents paramètres sur l’estimation.

En effet, le délai existant entre les courbes de surfaces extraites de la segmentation des artères carotides est la base du calcul de la VOP avec notre méthode.

L’un des objectifs de ce travail aussi était d’essayer de trouver une corrélation

entre la VOP et la PIC (Pression intracrânienne qui est la pression dans le liquide

céphalorachidien). Dans le chapitre sur la biologie des artères carotides et du LCR, nous présentons une explication de la relation entre la PIC et la pression sanguine dans les artères à destinée cérébrale. Pour cet objet, une étude a été faite sur 3 patients souffrant d’une hypertension intracrânienne, une mesure de la VOP a été faite avant et après l’intervention chirurgicale pour traiter cette hypertension.

De cela, nous en tirons la problématique traitée par ce travail :

- Quelles sont les paramètres les plus optimisées pour mesurer la VOP à partir des images acquises avec une antenne volumique comme l’antenne neurovasculaire ?

- Comment peut-on estimer la VOP à partir des courbes de surfaces et quelle méthode de calcul de délai est la plus fiable ?

- Existe-il une relation entre la pression intracrânienne et la VOP ?

Durant le stage j’ai développé un interfaçage graphique sur le logiciel MATLAB qui facilite la procédure de la mesure de la VOP à partir des séries d’images existantes sur le disque dur de l’ordinateur et montrant toutes les étapes et les résultats de travail sur un seul écran.

Les résultats de mon travail et les résultats d’un autre stagiaire qui travaillait le même sujet mais en partenariat avec un autre hôpital feront l’objet d’un article qui va être publié sous le titre :

Techniques d’estimation de la vitesse de l’onde de pression à partir des séquences dynamiques d’IRM.

4. État de l’art sur la mesure de la VOP

Plusieurs méthodes ont été développées pour mesurer la VOP avec des techniques d’imagerie. Nous présentons l’état de l’art sur ces références et méthodes.

(1) Méthode multi-coupes :

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Cette méthode proposée par [3] consiste à faire des séquences dynamiques au niveau de plusieurs coupes (Fig. 1.6-a) dans l’aorte afin d’obtenir une relation temps-position (Fig. 1.7) qui donne la VOP.

Figure 1. 06 - Illustration de la méthode multicoupes

(a) Localisation de plusieurs coupes dans une artère. (b) Profil des vitesses au niveau des trois coupes, tangentes et calcul du temps de passage de l’onde afin d’établir une relation temps-position

La relation temps-position est établie à partir des positions des coupes et du temps de passage de l’onde de pression au niveau de chaque coupe. Le temps de passage est calculé à l’intersection de deux tangentes : tangentes de la montée du flux d’éjection et celle du flux laminaire (Fig. 1.6-b)

Figure 01. 0 07 - Relation temps-position dans la méthode multicoupes

����� = �. ���� + � : La vitesse est l’inverse

(2) Méthode de corrélation

Une méthode récente est présentée par [5] pour estimer le temps de transit aortique, en traitant

une seule onde de pression. L’onde de pression aortique a été estimée à partir d’une onde de

pression enregistrée au niveau de l’artère radiale. Un modèle mathématique ayant comme entrées

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l’onde de pression et le débit sanguin, a été ensuite utilisé pour décomposer l’onde de pression en

ondes antérograde et rétrograde. Ainsi le temps de transit a été déterminé comme le pic de la

fonction d’intercorrélation de ces deux ondes ().

Les essais de comparaison conduits sur 44 sujets ont montré une relation linéaire (y =1.05x-

2.01, r =0.67) entre le temps de transit estimé par cette méthode, et le temps de transit aortique

estimé entre la carotide et la fémorale.

Figure 01.8 - La décomposition de l’onde artérielle en onde directe et rétrograde

(3) Méthode de dérivées

Cette méthode a été proposée par [6]. Cette technique combine l’analyse de la propagation de l’impulsion sanguine (basée sur un moyennage spatiale des équations de continuité et de dynamique) avec la mesure de la vitesse par la technique de contraste de phase afin d’estimer la compliance à partir d’une corrélation entre une dérivé spatiale de deuxième ordre et une dérivée de la vitesse par rapport au temps. Cette technique peut être appliquée en présence des ondes réfléchies et l’erreur reliée à cette méthode varie entre 1.2 et 46%.

(4) Méthode QA avec l’ultrason Cette méthode proposée pas [10] utilise l’imagerie ultrasonore pour calculer la VOP et elle ne

s’applique que sur les artères superficielles. Son inconvénient est qu’elle est dépendante de l’operateur qui fait la mesure, ce qui ne produit pas une reproductibilité entre des mesures réalisées par plusieurs physiciens.

La technique consiste à mesurer la surface artérielle et l’onde de vitesse durant le cycle cardiaque et d’établir une relation reliant les deux paramètres.

Ils admettent que ��� = ����

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Figure 1. 09 - Illustration de la Méthode QA avec les ultrasons

(A) Diamètre du vaisseau (continue), Vitesse maximale (--) dans l’artère carotide commune gauche. (B) flux sanguin. (C) le flux en fonction de la section de l’artère.

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Chapitre 2 :Matériels et Méthodes

A. Introduction

Dans ce qui se suit, nous présentons une explication détaillée de la mesure de la VOP par la technique d’IRM.

Les images dynamiques FAST CARD GRADIENT ECHO qui sont synchronisées avec les battements cardiaques nous donnent des images où les vaisseaux sanguins apparaissent en Blanc, un grand signal (Par rapport au fond de l’image) est obtenu pour le sang car c’est un objet qui circule (Fig. 2.1-a). Une explication détaillée du phénomène du temps de vol, qui est à la base de ce codage de vitesse, est expliquée dans ce chapitre. La surface carotidienne est alors en mesure d’être segmentée grâce à sa couleur blanche dans l’image. Une technique de segmentation a été développé par [1] est utilisée pour faire la segmentation des artères tout au long du cycle cardiaque (Fig. 2.1-b).

Figure 0.1 - Image axiale au niveau des carotides

(a) Image IRM FCGRE axiale au niveau du cou. (b) Artère carotide segmentée dans

Cette segmentation nous donne la surface carotidienne au cours du battement cardiaque, d’où on obtiendra une courbe qui représente l’évolution de la surface tout au long du cycle cardiaque (Fig. 2.2).

L’augmentation de la surface de la courbe est causée par une augmentation de la pression, sa diminution est causée par une diminution de la pression et par conséquent la courbe de surface reflète le passage d’une onde de pression au niveau de la coupe imagée.

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Figure 02.2 - Courbe de surface

Surface de la carotide tout au long d'un cycle cardiaque - Résultat de la segmentation

Deux coupes distantes d’environ 4 cm seront alors imagées. La distance doit être la plus petite possible pour avoir une mesure locale. Le problème de l’erreur liée à la distance est expliquée dans la partie ‘’Paramètres d’acquisition’’ de ce chapitre.

Figure 2. 03 Courbes de surfaces au niveau des deux coupes

(a) Coupe sagittale du cou montrant la carotide primitive gauche, la bifurcation et les deux carotides interne et externe. L’acquisition sera faite une fois pour une coupe située avant la

bifurcation et une autre fois pour une coupe située 4 cm au dessus de la coupe inferieure

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Une fois les deux coupes sont imagées, des courbes de surfaces sont alors extraites. Un calcul du délai entre ces deux courbes par plusieurs méthodes sera réalisé et par suite le calcul de la VOP sera réalisé suivant la définition de la vitesse :

��� = �������� ����� ��� �!" �#!$������� ����� ��� �!" �#!�%�� � �!�&���

B. Technique détaillée de la mesure de la VOP

Dans ce qui se suit, une explication détaillé des toutes les étapes.

1. Acquisition des images

(1) Matériels

Afin d’étudier la fiabilité et la reproductibilité du mesure selon la grandeur du champ magnétique et du bruit, nous avons fait les acquisitions sur 3 machines d’IRM de GE Healthcare: 2 machines HDX SIGNA 1.5 T (une antenne neurovasculaire et une antenne de carotides), et une machine IRM HDX M4 3T (avec une antenne des carotides). L’antenne des carotides (KNEEPA – Knee phased array coil) est une antenne surfacique (Fig. 2.4-b) qui a un rapport signal sur bruit (RSB) relativement grand par rapport à l’antenne neurovasculaire (Fig. 2.4-a) qui est une antenne volumique couvrant la tête et le cou, ce qui nous a amené à optimiser les paramètres de la séquence en faisant un compromis entre le SNR et la qualité de l’image tout en préservant la fiabilité de la méthode de segmentation et de l’exploitation des courbes de surface. Le protocole consiste en l’acquisition de deux séquences d’images axiales ‘’Fast Card Gradient Echo’’ en deux plans de coupe des carotides, puis d’en extraire pour chaque série d’images les surfaces des carotides par segmentation des vaisseaux et enfin de calculer le délai séparant les deux courbes de variation de surface afin d’en déduire la VOP.

Figure 02. 04 - Antenne d'acquisition

(a) Antenne neurovasculaire. (b) Antenne des carotides. D’après le site www.gehealthcare.com

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(2) La séquence FAST CARD GRADIENT ECHO

La séquence écho de gradient est une séquence qui contient une seule impulsion RF qui est normalement inferieure à 90 degré (Fig. 2.5).

Figure 2. 05 - Chronogramme de la séquence FCGRE

Avant de faire l’acquisition sur le patient il faut faire le montage des électrodes selon un positionnement recommandé par le GE (Fig. 2.6)

Figure 2. 06 - Positionnement des électrodes dans l’IRM selon la recommandation du GE

(3) La technique du temps de vol

Cette technique est basée sur l’optimisation des séquences d’écho de gradient compensées en flux pour privilégier le signal vasculaire par rapport à celui des tissus environnants en : saturant le signal des tissus stationnaires avec des TR très courts : ainsi, l’aimantation longitudinale de ces tissus n’a pas le temps de repousser et leur signal s’affaiblit favorisant le phénomène d’entrée de coupe : comme le sang circulant entrant dans la zone explorée n’a pas été saturé, son aimantation longitudinale est maximale. Le signal provenant du flux sanguin est donc élevé par rapport à celui des tissus saturés.

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L’importance du signal vasculaire dépend de:

- La vitesse et du type de flux - La longueur et de l’orientation du vaisseau exploré (le signal vasculaire sera meilleur si la

coupe est perpendiculaire à l’axe du vaisseau). - Paramètres de la séquence : TR, angle de bascule, TE, épaisseur de coupe

(4) Le déroulement de la dynamique de la séquence

La séquence FCGRE se déroule de telle façon que les images acquises soient synchronisées avec les battements cardiaques. Les paramètres du ‘Gating Control’ spécifiques la à machine, ainsi que l’électrocardiogramme de la machine sont les outils qui assurent la temporisation des impulsions des séquences. L’électrocardiographe assure la détection des ondes QRS et la fenêtre du ‘Gating Control’ assure la temporisation des impulsions RF et des gradients pour les acquisitions.

Les paramètres du gating control sont les suivants (Fig. 2.6) :

- Arrhythmia Rejection Window: ARW, pour prévenir une arythmie cardiaque afin de rester flexible avec le passage de l’onde QRS.

- TD : temps de déclenchement, le temps mis par la machine pour émettre une impulsion RF après la détection de l’onde QRS.

- Nomber of Cardiac Images To reconstruct : le nombre des images dynamiques à reconstruire. Ce nombre des images est :

o Soit calculé automatiquement par la machine, selon le temps de répétition TR, l’ARW, le TD et le taux des battements cardiaques.

o Soit introduit manuellement par l’utilisateur. Normalement, une centaine des images sont prises pour chaque série.

Figure 02. 07 - Les paramètres du Gating control relié au cycle cardiaque

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Les signaux RMN captés par l’antenne sont sauvegardés dans les plans de fourrier avant de procéder à la reconstruction des images. La taille de la mémoire alloue pour les images dépend du nombre d’images et de ses dimensions (256x256 normalement).

Le remplissage du plan de Fourrier se fait ligne par ligne. Après la détection d’une onde QRS, la machine remplie commence l’acquisition des signaux de la ligne numéro n de chaque image. A chaque instant TR se fait l’impulsion RF et le remplissage de la ligne numéro n d’une image de la série (Fig. 2.7).

Figure 02.8 des lignes des images dynamiques au cours d’un battement cardiaques

Cette procédure se répète après chaque impulsion RF pour remplir toutes les lignes de toutes les images (Fig. 2.8)

Figure 2. 09 Remplissages des lignes dans toutes les images durant les 256 battements cardiaques

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2. La segmentation des artères et l’extraction des courbes de surfaces

Une fois les images acquises, l’étape suivante consiste à segmenter les images. Celle-ci permet de délimiter la région occupée par le sang circulant dans la carotide. La méthode utilisée est celle proposée dans [1]. Cette méthode permet de réaliser un seuillage adaptatif qui permet de s’affranchir des problèmes liés aux turbulences sanguines qui entrainent une déformation de la surface perçue des artères. La figure 2.9 montre la segmentation d’une artère carotide pendant une période d’écoulement laminaire du sang (Fig. 2.9-a) et en présence de turbulence (Fig. 2.9-b).

Figure 2. 010 Segmentation de la carotide

La carotide, depuis l'image brute vers la segmentation. (a) représente la segmentation de l’artère dans la période d’écoulement laminaire et (b) celle d’écoulement turbulent. Etapes : Sélection d’une région d’intérêt – Agrandissement de la taille et filtrage – Seuillage – Remplissage des trous – Dilatation et érosion – Adaptation du masque avec le masque de

l’image référence – Détection du contour – addition du contour à l’image initiale.

La surface extraite de chaque image de la série donne un point de la courbe de variation de surface. En réalisant la segmentation des deux séries d’images on obtiendra deux courbes de variation de surface, telles que représentées dans (Fig. 2.10).

Figure 2. 011 Deux courbes de surfaces pour la coupe inférieure et la coupe supérieure

3. Différentes technique utilisées pour le calcul du délai

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Le passage de l’onde est visualisé par un décalage entre les 2 courbes de variations de surface. Ce décalage donne le délai qui est le temps mis par l’onde pour passer de la première à la deuxième coupe. La vitesse de l’onde n’est autre que le rapport du délai par la distance entre les deux coupes. Il est à noter que des irrégularités sur les courbes causées par les ondes réfléchies dans l’arbre artériel sont présentes après la systole. La problématique qui nous intéresse est donc de savoir comment déterminer ce délai de passage afin de calculer la VOP.

Etant donné la distance entre les deux coupes, la VOP est :

��� = �����������

Pour obtenir une mesure locale, la distance doit être réduite au maximum. La distance minimale est limitée par 2 phénomènes : la valeur minimale du TR étant dépendante de la machine, une distance trop faible ne permettrait pas la visualisation du passage de l’onde de pression. De plus, l’erreur produite pour l’estimation de la VOP augmente avec la diminution de la distance. En effet l’erreur commise sur le calcul de la VOP, liée à la discrétisation des signaux et à la distance est donnée par l’expression suivante :

'�� = ()* 0 �� , = �. -�. �� − ,-�. ������ / ,-�. �0� �� �1−2. -�. � < , < �1+2. -�. �

4 Où V est la VOP, et L est la distance entre les 2 coupes.

Pour limiter cette erreur, nous avons fait le compromis de fixer à environ 4 cm pour conserver une estimation locale, puis nous avons procédé à une interpolation des courbes de variation de surface afin d’augmenter la résolution temporelle de ces courbes. En effet, cette résolution est discrète, d’un pas égal à TR, mais avec une interpolation linéaire, la résolution augmente et l’erreur liée à la résolution discrète est amoindrie.

Nous avons proposé plusieurs méthodes pour répondre à la problématique. Dans tous les cas, on limite la zone d’intérêt à la zone correspondant à la première pente, en effet pendant cet intervalle, qui correspond à la systole, la variation de pression y est la plus importante et les effets des ondes réfléchies et des autres fluctuations sont supposés négligeables.

Une interpolation cubique splines et un lissage par moyenne sont appliqués sur chaque courbe afin d’augmenter la résolution temporelle et d’éliminer les irrégularités provenant de la segmentation. Les courbes sont ensuite mises à niveau en rabaissant le pied de chaque courbe à zéro.

Nous avons développé 3 techniques pour calculer le délai caractéristiques :

- Inter corrélation (M1). - Points d’inflexion (M2). - Distance moyenne (M3).

Pour la première et la troisième méthode, une étape préalable de normalisation des maximums des deux courbes à 1 est nécessaire afin d’obtenir deux courbes comparables.

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(1) Inter corrélation (M1) : Une approche pour déterminer le délai est de caractériser le déplacement relatif, de la

courbe de la coupe supérieure par rapport à la courbe de la coupe inférieure, qui minimise la surface comprise entre les 2 zones d’intérêts des pentes décalées (méthode 1.1) ou minimiser la différence entre les coordonnées des deux courbes ce qui nous donne un indice du rapprochement des 2 courbes (méthode 1.2).

(2) Points d’inflexion (M2) : Une autre approche est de déterminer pour chaque courbe le point d’inflexion de sa pente

caractéristique. Deux algorithmes ont été développés. Le premier consistant à obtenir le point d’inflexion par le calcul d’un ensemble de tangentes à la pente autour de son milieu puis à déterminer l’abscisse pour laquelle l’écart-type entre les ordonnées de toutes les tangentes est minimal, la correspondance mathématique est le point où la dérivée seconde s’annule (méthode 2.1). Une moyenne des délais en faisant osciller le milieu théorique des pentes est effectué afin de renforcer la robustesse de l’algorithme. La deuxième approche consiste à obtenir le maximum de la dérivée de la courbe au niveau de sa pente caractéristique (méthode 2.2). Pour ce faire, une courbe de variation de surface est calculée à partir de la courbe initiale lissée. Un fitting de la portion en cloche de la courbe de variation de surface par une fonction polynomiale est réalisé afin d’en déterminer sa valeur maximale qui correspond mathématiquement au maximum de la dérivée première.

(3) Décalage moyenne (M3): Cette technique (Méthode 3) calcule le délai moyen existant les points des pentes de même

valeur de surface.

C. Interfaçage graphique

Afin de faciliter le travail avec la segmentation des images et pour avoir un outil complet pour calculer la VOP j’ai créé un interfaçage graphique sous Matlab qui est capable de faire les segmentations pour les deux coupes, montrer les images segmentées et les courbes de surface et d’accéder à une autre fenêtre pour calculer la VOP en choisissant la méthode.

Cet interfaçage est aussi capable de montrer les série d’images originales et des images segmentées en vidéo, d’afficher le rapport signal sur bruit dans l’image, de sauvegarder les signaux de surface selon le nom du patient, montrer les paramètres d’acquisition et accéder à un menu d’aide et d’information. Un interfaçage graphique sur Matlab est un outil qui nous permet de créer une fenêtre capable d’échanger les données entre l’ordinateur et l’utilisateur. Le but de faire un tel interfaçage est de faciliter le travail, d’économiser les instructions de programmation d’une part et permettre aux personnes qui n’ont pas l’habitude d’interagir le langage de programmation de Matlab de faire leur manipulations sur ce logiciel. Des outils (UICONROL) sont mis à dispositions, et un langage de programmation dédié à ces outils nous permet de créer les taches que les outils doivent faire après un ordre de l’utilisateur.

Figure 02.12

L’interfaçage (Fig. 2.11) contient du gauche

- Un panel pour entrer le nom du patient et les paramètres de segmentationo Seuil. o Facteur de correction de turbulence.

- Un panel passif qui sert à montrer les paramètres d’acquisition (TR, Tck, Hôpital, Type de la machine, …).

- Le panel de la coupe inferieuro Un bouton qui nous ouvre une interface

la série des images dans le disque durd’images.

o Deux boutons vidéoautre est également créé pour

o Deux curseurs pour se déplacer entre les images originales et les images segmentées.

- Le panel de la coupe supérieureo Contient les mêmes éléments que le panel de l

la même façon, mais il sert supérieures.

- Un graph pour montrer les courbes de surface.- Un bouton ‘Normalize’ pour montrer les deux courbes de surfaces normalisées.- Un bouton pour accéder un fichier d’information et un autre pour un ficher d’aide.- Le logo des trois organismes partenaires dans le projet (CIMA - Un bouton ‘Close’ pour fermer

29

12 L’interfaçage graphique au moment d’ouverture

) contient du gauche à droite :

Un panel pour entrer le nom du patient et les paramètres de segmentation

Facteur de correction de turbulence. Un panel passif qui sert à montrer les paramètres d’acquisition (TR, Tck, Hôpital, Type

Le panel de la coupe inferieure : Un bouton qui nous ouvre une interface (Directory Dialogue Box)

des images dans le disque dur afin que l’utilisateur sélectionne

Deux boutons vidéo : Un pour faire défiler la série des imagesautre est également créé pour défiler les images segmentées. Deux curseurs pour se déplacer entre les images originales et les images

Le panel de la coupe supérieure : Contient les mêmes éléments que le panel de la coupe inferieure et fonctionne de la même façon, mais il sert à faire la segmentation de la série d’images

Un graph pour montrer les courbes de surface. Un bouton ‘Normalize’ pour montrer les deux courbes de surfaces normalisées.

our accéder un fichier d’information et un autre pour un ficher d’aide.Le logo des trois organismes partenaires dans le projet (CIMA – UTC – GE).Un bouton ‘Close’ pour fermer ;’interface.

Un panel pour entrer le nom du patient et les paramètres de segmentation :

Un panel passif qui sert à montrer les paramètres d’acquisition (TR, Tck, Hôpital, Type

(Directory Dialogue Box) pour chercher sélectionne la série

érie des images originales. Un

Deux curseurs pour se déplacer entre les images originales et les images

a coupe inferieure et fonctionne de gmentation de la série d’images

Un bouton ‘Normalize’ pour montrer les deux courbes de surfaces normalisées. our accéder un fichier d’information et un autre pour un ficher d’aide.

GE).

30

- Le bouton ‘Go to PWV calculation’ qui nous permet d’accéder à une autre fenêtre pour calculer la VOP.

L’interface est caractérisé par une auto-assistance et auto-aide qui aide l’utilisateur à réaliser les instructions dans le bon ordre et lui indiquer s’il y a une erreur dans le téléchargement des données de traitement comme :

- Le message d’erreur qui s’affiche si on met des lettres à la place des chiffres dans un des cases des paramètres de segmentation (Fig. 2.12) :

Figure 2.13 Un message d’erreur lors de l’entrée des fausses données

- Un message indiquant la fin de la segmentation de la première série :

Figure 02.14 Indication de l'interfaçage

L’interfaçage montre des indices techniques et indique la fin de la segmentation de la coupe inferieure et invite à faire la segmentation de la coupe supérieure

31

- Un message d’erreur lors du téléchargement des images pour deux patients différents :

Figure 02. 015 Un message d’erreur apparait lors du téléchargement des données pour deux patients différents

- Un message de confirmation de la fin de segmentation

Figure 02. 016 Un message indiquant la fin de la segmentation des deux coupes

L’interface de calcul de la VOP :

32

Après la segmentation des deux coupes d’images, on procède au calcul de la VOP. On clique sur le bouton ‘Go to PWV calculation window’ pour ouvrir une autre interface afin de calculer la VOP. Un message de confirmation apparait, l’utilisateur doit confirmer son souhait pour calculer la VOP afin que l’autre interface s’ouvre.

Figure 2. 017 L’ouverture de la fenêtre de calcul de la VOP

L’autre interface qui s’ouvre est constitue des graphes et des cases pour entrer les paramètres spécifique de la méthode pour calculer la VOP :

Figure 02. 018 La fenêtre de mesure de la VOP avec les différentes touches de contrôle

A partir de cet interfacage on peut réaliser des manipulations diverses avec les signaux de surface, comme la comparaison des signaux selon differentes paramètres de segmentation, et principalement choisir la methode avec laquelle on veut calculer la VOP (Fig.) d’après un menu dans un panel special.

33

Figure 0.19 Un panel pour choisir la méthode de calcul de délai

34

Chapitre 3 : Résultats et discussion

Différents cas étudiés avec des paramètres d’acquisition, de segmentation et de méthodes du calcul de délai différents seront présentés afin de discuter l’effet de ces paramètres sur le calcul de la VOP.

A. Calcul de la VOP avec les différentes méthodes de calcul de délai

Le tableau 3.1 et 3.2 montre respectivement la moyenne et la dérivation standard de la VOP pour 4 patients, dans la carotide droite (D) et gauche (G). Pour chaque patient nous avons calculé le délai avec les trois méthodes.

- Inter corrélation (M1). - Points d’inflexion (M2). - Distance moyenne (M3).

Patient M1 M2 M3

D G D G D G

1 2.5 2.3 2.2 2.8 4.3 3.4

2 --- 2.2 ---- 2.2 --- 2.7

3 3.5 2.3 3.6 3.2 3.3 2.7

4 4.5 2.25 4.7 --- 4.6 ---

Tableau 3. 01 Valeurs moyennes de la VOP avec les 3 méthodes de calcul de délai

Patient M1 M2 M3

D G D G D G

1 0.24 0.18 0.32 0.56 0.39 0.33

2 --- 0.19 ---- 0.23 --- 0.24

3 0.8 0.13 0.75 0.9 1.17 0.29

4 0.85 0.56 0.6 --- ---

Tableau 3.2 Déviation standards de la VOP avec les 3 méthodes de calcul de délai

35

B. Calcul de la VOP avec différentes paramètres de segmentation

Nous avons calculé aussi la VOP en segmentant les images avec différentes valeur de H (coefficient de seuillage) et différentes valeurs du coefficient de correction de l’effet de turbulence et nous avons obtenues les valeurs dans le tableau 3.2.

VOP

h min M1 M2 M3

0.7 6 3.2 3.5 3.4

8 4.0 4.0 3.9

10 3.5 2.9 3.2

0.75 6 5.7 4.9 5.1

8 3.2 2.6 3.3

10 4.45 3.8 4.1

0.8 6 3.2 3.4 3.1

8 3.3 3.1 3.1

10 3.3 3.3 3.1

0.85 6 3.5 3.2 3.3

8 3.3 2.9 3.2

10 3 2.8 3.1

0.9 6 2.3 2.2 2.3

8 3.3 3.3 3.1

10 3.8 2.8 3.5

Moyenne 3.5 3.3 3.4

Dérivation St. 0.7 0.6 0.6

Tableau 03.3 Valeurs moyenne de la VOP selon différentes paramètres de segmentation

36

C. Discussion

L’étude des effets des paramètres de segmentation, de la valeur du champ magnétique et des techniques d’estimation de délai nous a donné une idée à propos de la reproductibilité de la technique. Les valeurs estimées varient avec une déviation standard de 0.5 m/s en moyenne entre les différentes méthodes. Cependant, la variabilité provient aussi des paramètres de segmentation, qui affectent le délai entre les deux courbes de surfaces, et par conséquent l’estimation de la VOP. Cette variation est faible, de l’ordre de 0.2 m/s sauf pour quelques couples (h, min) comme (0.75, 6) et (0.75, 4.5).

Ces variations entre les valeurs de VOP ainsi estimées proviennent de plusieurs sources d’erreur. Ces sources d’erreur prennent naissance dans l’acquisition des images, meilleure est l’optimisation des paramètres de la séquence, meilleure est la qualité des images et la fiabilité de la segmentation et plus la mesure est reproductible et fiable. En effet, l’optimisation des paramètres de la séquence ne mène pas toujours à l’objectif principal qui est une estimation locale et fiable de la VOP. Cette estimation est toujours liée à un compromis localisation/fiabilité.

1. Les sources d’erreur

Il y a différents sources d’erreur qui peuvent affecter la mesure de la VOP puisque cette mesure passe par différentes étapes qui nécessitent chacune un traitement différent. Je veux dire par source d’erreur, chaque paramètre qui, selon sa valeur, modifie le résultat de la VOP. Les différences entre les résultats de VOP en fonctions de plusieurs paramètres sont montres en détail dans le chapitre ‘’Discussion et résultat’’, cette différence ne dépasse pas 0.3 m/s pour une mesure de 3-4 m/s de VOP.

Ces paramètres sont :

- Au niveau des acquisitions : o La grandeur du champ magnétique. o L’antenne utilisée. o Le temps de répétition. o L’épaisseur de la coupe. o Distance entre les deux coupes.

- Au niveau du traitement d’images : o Le facteur de seuillage. o Le facteur de correction de l’effet de la turbulence.

- Au niveau du calcul du délai : o La méthode avec laquelle on calcul le délai.

(1) Au niveau des acquisitions

Au niveau des acquisitions, on s’intéresse au rapport signal sur bruit qui dépend de plusieurs paramètres et des caractéristiques de la séquence.

Par définition, le RSB est :

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(a) La grandeur du champ magnétique et l’antenne utilisée :

La grandeur du champ magnétique joue sur le rapport signal sur bruit. Plus le champ magnétique de la machine est intense, plus que le RSB est plus grand et par conséquence les artères apparaissent plus blanches et l’arrière plan de l’image apparait plus noir, et par suite le contraste dans l’image augmente Le type de l’antenne joue aussi sur le rapport signal sur bruit. L’antenne surfacique que nous avons utilisée, l’antenne des carotides est dédiée pour faire des acquisitions dans la région des carotides. Le RSB de cette antenne est très grand par rapport à celui d’une antenne volumique, l’antenne neurovasculaire.

Figure 03. 01 comparaison entre IRM 3T et 1.5 T

(a) Images acquise avec une machine IRM 3 T en utilisant une antenne volumique (tête-cou). (b) Image acquise avec une machine IRM 1.5 T en utilisant une antenne surfacique (Antenne de carotides)

(b) Le temps de répétition - TR

Le temps de répétition est le temps entre deux impulsion RF et il définie aussi la résolution temporelle des courbes de surfaces. Plus le TR est petit, plus la résolution temporelle est grande. Nous sommes arrivés à faire des acquisitions avec un TR de l’ordre de 5 ms, ce qui diminue aussi le temps de l’examen.

L’avantage de cette méthode est que l’acquisition des images se fait avec la séquence écho de gradient rapide, ce qui nous permet d’acquérir une centaine des images au cours d’un cycle cardiaque.

(c) L’épaisseur de la coupe - Tck

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Si on fait des acquisitions avec une épaisseur de coupe relativement grande, la RSB augmente, mais d’un coté, nous allons perdre le codage vitesse-signal. En effet, pour une grande Tck tous les protons auront le temps pour être semblable au niveau de l’aimantation quelle que ce soit la vitesse du sang qui traverse la coupe, selon le principe du temps de vol. Donc, il faut faire un compromis entre le RSB et la capacité à faire le codage cinétique.

(d) Distance entre les deux coupes - d

Ci-après un calcul développé afin de connaitre la distance optimale entre les deux coupes. Plus la distance est petite, plus la mesure est locale et plus l’erreur augmente. Il faut donc un compromis entre une erreur minimale et une distance aussi minimale.

(i) Calcul théorique

Supposons que l’on va mesurer une vitesse de valeur connue V et que le temps de répétition Tr de la séquence est lui aussi connu.

Pour que l’erreur soit égale à zéro, il faut que l’acquisition des lignes vienne avec le passage de l’onde (figure 1). Si on fait l’acquisition dans le cas 1, alors on prend l’image lors du passage de l’onde. Dans le cas 2 la distance n’est pas optimale pour prendre l’acquisition lors du passage de l’onde.

Figure 0.2 Effet de la distance entre les deux coupes sur l'erreur

Illustration de la position des coupes axiales par rapport au passage de l’onde de pression. Dans la position 1 : l’acquisition de passe juste avec l’acquisition, ce qui donne une mesure exacte. Dans la position 2 l’acquisition ne tient pas

toute l’onde ce qui introduit une erreur dans la mesure

D’un point de vue logique, la distance d1 vaut la vitesse de l’onde de pression multipliée par le temps mis par l’onde pour passer de la coupe inférieure à la coupe supérieure :

39

Do = temps x distance.

Cet instant d’acquisition vaut n.Tr, donc si l’onde passe après un temps n.Tr, on peut dire que l’image nous donne l’information exacte de la déformation de surface. D’une manière logique on peut dire que la distance optimale pour prendre l’acquisition pour un une vitesse V connue et Tr connu, la distance optimale = n.Tr.V.

Cependant, il y a deux contradictions sur ce sujet :

1- Prendre la distance la plus petite que possible afin de mesurer une VOP locale. 2- Plus la distance est petite, plus il est possible de faire le codage des grandes

vitesses.

(a) Conditions de codage

La vitesse maximale qu’on puisse mesurer sous une distance L est :

�5 = ,-�

(b) Erreur :

L’erreur de vitesse dans la séquence est :

'�� = 6 0 , = �. -�. �� − ��� �1−2. -�. � < , < �1+2. -�. �4 Ou :

- V est la vitesse qu’on va mesurer. - n(-) < n < n(+), tous les n sont des nombres entiers. - Vc est la vitesse calculée.

(c) Vitesse calculée:

�� = ,�é��� Ou délai : est le décalage entre les 2 courbes de surface.

Le délai est un nombre déterminé de Tr puisque l’échelle de temps est échantillonnée avec une période d’échantillonnage Tr.

Alors :

40

��� = ������ 1 � 2. -�

L’entier (n) est le nombre entier qui convient au numéro de Tr qui forme le délai.

Alors

�� = ,-�. ������1� 2

�� = ,-�. ������1 ,-�. �2

(d) Reformulation de l’erreur :

La nouvelle formule de l’erreur sera :

'�� =()* 0 , = �. -�. �� − ,-�. ������ / ,-�. �0� �1−2. -�. � < , < �1+2. -�. �

4 (ii) Relation entre l’erreur, la vitesse calculée et la

vitesse maximale pour obtenir la distance optimale :

Notre objectif de ce calcul est de mener l’erreur à zéro dans le cas ou L ne vaut pas n.Tr.V. Cependant, il faut prendre en compte la condition de la vitesse maximale qu’on peut mesurer.

La reformulation des ces conditions est :

- V < Vm. - Vc < Vm. - Err=0.

A- Vc < Vm nous donne :

������ 7 ,-�. �8 > 1

B- Err=0 nous donne :

� = ,-�. ������ / ,-�. �0

������ 7 ,-�. �8 = ,-�. �

41

Comme résultat :

La distance optimale est donc déterminée par ces deux conditions :

- , > -�. � � condition de la vitesse d’encodage. - , = �. -�. � � condition de minimisation de l’erreur.

Rejoignons les deux conditions ensemble :

, = �. -�. �, 1� + 12-�. �, 1� + 22. -�. �, … , 1� + >2-�. � (iii) En pratique

En pratique, on peut prévoir la vitesse mais on ne peut donner sa valeur exacte pour remplir la condition L=n.Tr.V. Cependant, les paramètres qu’on peut faire varier en respectant toujours la relation sont la longueur L et la constante n. le point fort dans les conditions de calcul est que la VOP augmente avec l’âge dans le cas normal, ce qui nous oblige d’augmenter la distance entre les deux coupes, ce qui est possible puisque la longueur de la carotide est plus grande chez les adultes. En plus, on ne sait pas si on tombe sur une valeur de L qui remplit la condition d’optimisation de longueur ou non. A noter, que l’erreur passe par zero en augmentant la distance si la longueur est (n+k).Tr.V, et vaut une valeur absolue différente de zéro entre les longueurs qui valent (n+k).n.Tr et (n+k+1).n.Tr. Cette erreur diminue en tout cas en augmentant L.

Regardant cette équation :

'�� =()* 0 , = �. -�. �� − ,-�. ������ / ,-�. �0� �1−2. -�. � < , < �1+2. -�. �

4 La figure ci-dessous explique l’équation dans le plan d’acquisition.

Figure 03. 03 Illustration de l’erreur en fonction de la distance entre les deux coupes

42

La figure 3.4 montre l’erreur qu’on puisse avoir lors de la mesure en fonction de la distance prise entre les coupes et la vitesse de l’onde de pression.

Figure 0.4 Illustration de l’erreur en fonction de la distance entre les deux coupes

Les régions d’erreur inférieure à 10% sont illustrées dans la figure 4

Figure 03.5 Région d’erreur moins que 10%

0

50

100

150

5

10

15

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Distance entre les 2 coupesvitesse-VOP

Err

eur

rela

tive

data1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

0

50

100

150

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

Distance entre les 2 coupes

vitesse-VOP

Err

eur

rela

tive

43

(2) Au niveau du traitement d’images

(a) Le facteur de seuillage

La méthode de seuillage utilisée dans [1] est base sur la théorie d’OTSU. Cependant, après des seuillage selon cette théorie on a remarqué que le seuillage d’OSTU qui est indispensable pour faire une segmentation pour les images médicales n’est pas suffisant, c'est-à-dire on a besoin d’un facteur qui augmente ou qui diminue le seuil de selon le contraste et le RSB. On a introduit donc un seuil qui est en fonction d’un autre facteur, H :

?�!�� = @A

Ou C est le seuil d’OSTU et 0.7 < H < 1.3.

(b) Le facteur de correction de l’effet de turbulence (FTu)

Ce facteur est le plus important dans la technique de segmentation. En effet la segmentation classique basée sur le principe de seuillage n’est pas suffisante à cause de la turbulence du sang dans l’artère. La turbulence donne un hyposignal dans la région de l’artère. Ce hypo signal sera éliminé par le seuillage. En considérant que la forme de l’artère est unique tout au long du cycle cardiaque, mais avec une variation proportionnelle à la pression, la technique de segmentation réalise la segmentation d’une image référence (où il n’y a pas de turbulence) et calcule la surface à tous les instant du cycle cardiaque en agrandissant la surface de référence par incrémentation jusqu'à l’obtention d’une différence qui vaut FTu entre la surface segmentée avec la seuillage et la surface agrandie. Ce facteur FTu vaut la surface de la region de turbulence. Cependant, l’ordre du facteur utilisé, joue aussi sur la fiabilité de la segmentation.

(3) Au niveau du calcul du délai

Le calcul du délai entre les deux coupes mérite une large discussion pour les raison suivantes :

- Les courbes ne sont pas totalement semblables. - La courbe de surface varie légèrement avec les paramètres de segmentation. - Il n’y a pas une formule standard pour le calcul de délai. -

2. Conclusion et Perspective

Nous avons étudié différentes techniques d’estimation de délai pour la mesure de la vitesse de l’onde de pression en tenant en compte de l’effet des différents paramètres affectant le diagnostic. Les différentes estimations montrent une homogénéité entre les résultats avec une variabilité ne dépassant

44

pas 0.4 m/s en moyenne. L’intérêt de cette technique d’estimation de VOP est sa faible dépendance aux différents paramètres, ce qui rend la mesure fiable et reproductible.

Le domaine de l’étude des propriétés biomécanique avec l’IRM est un domaine prometteur vu les avantages que cette technique assure :

- Totalement non invasif. - Ne dépend pas de l’operateur. - Un temps d’examen relativement court.

Le modèle du liquide céphalorachidien [8] met en évidence une relation directe entre la pression intracrânienne et la pression artérielle au niveau des artères a destinées cérébrales. D’autre part, des études comme [9] ont montrées la relation entre la compliance et la pression artérielle. Cependant les artères carotides sont les vaisseaux qui amènent le sang vers le cerveau. Par conséquent, une relation devra exister entre la compliance de l’artère carotide et la pression intracrânienne. L’un des perspectives de ce travail est donc de trouver une corrélation entre la VOP est la pression intracrânienne.

Sur le plan personnel, j’ai profité de ce stage dans plusieurs domaines. Dans le domaine scientifique, j’ai acquis une forte connaissance en IRM et en traitements d’images médicales. En outre, les journées que j’ai passées entre le centre de recherche et l’hôpital ont enrichi ma personnalité et m’ont aussi aide à mieux comprendre l’environnement de travail dans lequel je souhaite continuer. Je n’oublie pas les relations que j’ai créées durant ce stage et les instants de challenge et de stress ponctuels qui ont été à la base de la réussite de ce travail.

45

Références

[1] Darwich, M., Capellino, S., Langevin, F. Adaptative segmentation for vessels dynamic Characterization using high resolution MR Sequences. Machine vision and Image processing

conference 2008; 125-129.

[2] Macgowan, C. K., Henkelman, R. M. and Wood, M. L. Pulse-wave velocity measured in one heartbeat using MR tagging. Magnetic Resonance in Medicine 2002; 48(1):115-121.

[3] Boese, J. M., Bock, M., Schoenberg, S. O. and Schad, L. R. Estimation of aortic compliance using magnetic resonance pulse wave velocity measurement. Physics in Medicine and Biology 2000; 45(6):1703-1713.

[4] Asmar, R. et al. Assessment of Arterial Distensibility by Automatic Pulse Wave Velocity Measurement : Validation and Clinical Application Studies. Hypertension 1995; 26(3):485-490.

[5] Qasem, A. and Avolio, A. Determination of aortic pulse wave velocity from waveform decomposition of the central aortic pressure pulse. Hypertension 2008; 51(2):188-195.

[6] Urchuk, S. N. and Plewes, D. B. A velocity correlation method for measuring vascular compliance using MR imaging. Jmri-Journal of Magnetic Resonance Imaging 1995; 5(6):628-634.

[7] Vulliemoz, S., Stergiopulos, N. and Meuli, R. Estimation of local aortic elastic properties with MRI. Magnetic Resonance in Medicine 2002; 47(4):649-654.

[8] Otahal, J., Stephanik, Z., Kaczmarska, A., Marsik, Z., Broz, Z. Simulation of cerebrospinal transport. Advances in Engineering Software 2006, 38(11-12), 802–809.

[9] Mitchell, G.F., Conlin, P.R., Dunlap, M.E., Lacourcière, Y., Malcolm, J., Arnold, O., Ogilvie, R.I,

Neutel, J., Izzo, J.L., Pfeffer, M.A. Aortic Diameter, Wall stiffnesse, and Wave Reflection in Systolic Hypertension. Hypertension 2007; 51(1); 105-111.

[10] Rabben, S.I., Stergiopulos, N., Hellevik, L.R., Smiseth, O.A., Slordhal, S., Urheim, S., Angelsen, B.

An ultrasound based Method for determining pulse wave velocity in superficial arteries. Jounal of

biomechanics 2004; 37(10): 1615-1622.

46

Annexe 1 : Imagerie par résonance magnétique

La magnétisation

Le noyau de l’atome est composé de nucléons, qui sont en rotation individuelle autour

d’un axe passant par leur propre centre. Un nucléon en rotation, induit autour de lui un moment magnétique, du aux charges composants cette particule. Ce moment magnétique est représenté par un vecteur µ

�

. Ainsi, les nucléons pourront être assimilés à de petits aimants tournants. Seul les atomes à nombre impair de nucléon possèdent un moment magnétique total, puisque neutron et protons s’apparient et leurs moments magnétiques s’annulent deux à deux. En IRM, c’est le noyau d’hydrogène (formé d’un seul proton,) qui constitue le principal centre d’intérêt, vu son abondance dans le corps humain.

Figure 1 - Moment magnétique d’un nucléon

Figure 2 - Orientation parallèles et anti parallèles des protons placés dans un champ B0

En état d’équilibre, les protons sont orientés d’une façon aléatoire de sorte que la somme

des moments élémentaires soit nulle. Cependant, placé dans un champ magnétique externe 0B�

, la

population de spins se divise en deux populations parallèle et antiparallèle à peu près équivalentes. En effet, le nombre de protons parallèles (basse énergie) est plus grand que le nombre de protons antiparallèles (haute énergie).

47

Chaque proton, décrit alors un cône autour de 0B�

, à la vitesse 00 Bγω = , où est le rapport

gyromagnétique, et on aura ainsi un champ résultant M�

tournant autour de 0B�

à la même vitesse

0ω . Le vecteur M�

se décompose donc en une composante longitudinale zM�

alignée avec le

champ 0B�

, et une composante transversale xyM�

contenue dans le plan perpendiculaire au champ.

Cependant, xyM�

est en fait nul, à cause de la dispersion des composantes transversales

élémentaires (le déphasage des protons).

Ce déphasage s’explique par le fait que les protons precèssent à des vitesses angulaires légèrement différente par rapport à 0ω . En effet, les protons évoluent dans des environnements

moléculaires différents, où de petits champs magnétiques locaux vont se superposer au champ

magnétique principal 0B�

.

L’excitation

A l’équilibre, on se retrouve avec un champ macroscopique, 0zM�

orienté dans le sens de

0B�

. Cependant la mesure directe de ce vecteur d’aimantation, est impossible vu qu’il est

infiniment petit par rapport au champ 0B�

. Il faudra donc le basculer dans le plan xOy à l’aide

d’un second champ

.

Figure 3 - Les champs macroscopiques dans B0

Figure 4 - Calotte sphérique décrite par M

Si on applique un champ magnétique 1B�

tournant autour de 0B�

à la vitesse 0ωω =r , le

système rentre en résonance, et le vecteur macroscopique M�

, tout en continuant à tourner autour

48

de 0B�

à la fréquence 0ω , va se mettre également à tourner autour de 1B�

à la fréquence 11 Bγω = .

L’extrémité du vecteur M�

va alors décrire une spirale sur une calotte sphérique.

En pratique, l’impulsion de radiofréquence (RF) 1B�

, n’est appliquée que pour une durée

très courte, de telle sorte que M�

soit basculé d’un angle θ égale 90° ou 180°, on parle alors d’une excitation RF de 90° ou 180° respectivement. En se positionnant dans le système d’axe

tournant à la vitesse rω on pourra décrire le mouvement de M�

comme un basculement dans le

plan xOy. On observe donc, une diminution de la composante longitudinale zM , et augmentation

de la composante transversale xzM . Ceci est du au fait que l’application du champ 1B�

, provoque

des transitions de protons entre le niveau de basse énergie (parallèle) et le niveau de haute énergie (antiparallèle). En effet, à l’équilibre, on observe deux niveaux d’énergie pour les protons, entre lesquels existent en permanence des transitions à nombre égal, conservant le

même excès de protons parallèles, maintenant un moment résultant M�

parallèle à 0B�

.

Figure 5 - Basculement dans le plan xoy, diminution de la composante longitudinale et création d’une

composante transversale

Or, l’énergie d’une onde électromagnétique est donnée par ωhE = , d’où, à la résonance, le champ appliqué 1B

�

va fournir une énergie 0ωhE = , qui est exactement l’énergie nécessaire

pour induire une transition vers le niveau de haute énergie.

Ces transitions en position antiparallèles, accompagnées de rephasage des protons va ainsi provoquer la diminution de zM et l’accroissement de

xyM .

Lorsque tous les protons parallèles en surnombre basculent en position antiparallèle, on aura égalité entre les deux populations de spins, zM sera ainsi nul et

xyM maximal (impulsion

90°). Si on prolonge encore l’excitation on va observer un surnombre de protons antiparallèle d’où l’apparition d’un zM négatif ; Ainsi pour une impulsion 180° on aura zM = - 0zM .

Relaxation en T1 et T2- FID – signal

Dès la fin de l’excitation, il va y avoir retour à l’état d’équilibre.

49

D’une part on va observer une repousse de la composante longitudinale zM due aux transitions inverses du niveau d’énergie antiparallèle vers le niveau d’énergie parallèle. Cette repousse se fait suivant une exponentielle croissante où la constante de temps 1T est caractéristique du tissu.

D’autre part, la dispersion rapide des composantes transversales élémentaires dans différentes directions, va entraîner une décroissance de la composante transversale globale

xyM .

La disparition de xyM se fait selon une exponentielle décroissante de constante 2T

caractéristique du tissu.

Figure 6 - Repousse de la composante longitudinale suivant une exponentielle T1

Figure 7 - Décroissance de la composante transversale suivant une exponentielle T2

Une antenne de réception, placée dans le plan xOy, va recueillir l’onde de radiofréquence induite par la rotation de

xyM selon une spirale. Ce signal, est une sinusoïde dont l’enveloppe est

une exponentielle décroissante en 2T , on l’appelle signal d’induction libre (Free Induction Decay).

Figure 8 - Signal capté par une antenne dans le pan xoy

50

Cependant, en pratique la décroissance observée se fait avec une constante 2*

2 TT < , et

ceci à cause des inhomogénéités propres du champ 0B�

qui vont entraîner un déphasage encore

plus accru des spins. (En conjonction avec les inhomogénéités moléculaire mentionnées plus haut, et qui sont à l’origine de la décroissance en 2T )

Or ce qui nous intéresse c’est le vrai 2T , lié aux caractéristiques propres du tissu étudié, et

non pas le *2T qui est lié aux qualités de l’imageur. Il faudra donc essayer de se débarrasser des

inhomogénéités propres du champ 0B�

. Ceci est réalisé par la méthode de l’écho de spin.

Figure 9 - Décroissance en T2 et T2*

Principe de l’écho de spin

A t=0, le vecteur M�

est basculé dans le plan xOy suite à une impulsion RF 90°. Les

spins sont en phase et xyM�

est maximal. Les spins commencent ensuite à se déphaser, les plus

rapides sont en avant et les plus lents en arrière, ils s’écartent en éventail et le vecteur xyM�

commence sa décroissance en *2T .

Figure 10 - Déphasage des spins après suppression de l’excitation

A t=2

TE une impulsion RF de 180° est appliquée, elle inverse les déphasages sans

modifier le sens de rotation. Les spins qui tournaient le plus rapidement vont se trouver derrière les plus lents. On va donc se diriger vers un rephasage.

A t=TE les spins se trouvent presque alignés (en phase), xyM�

est à nouveau maximal

d’où l’apparition d’un signal mesurable qu’on appelle écho de spin.

51

Par la suite, les spins vont à nouveau se déphaser (relaxation), le signal recueilli aura donc la forme de la figure 15.

Figure 11 - Rephasage des spins après une excitation 900

Figure 12 - Relaxation et déphasage à nouveaux des spins

Figure 13 - Chronogramme de la séquence d’écho de spin et signal recueilli par une antenne placée dans

le plan xoy

Contraste

Un contraste entre deux tissus est défini comme étant le rapport entre les signaux provenant de ces deux tissus. En gros, deux paramètres influent directement sur le contraste d’une image en niveau de gris. En agissant sur les temps TR et TE on peut choisir de pondérer l’image en 1T , en 2T ou bien en ρ (densité de protons).

52

Le temps de répétition (repousse) TR, conditionne la pondération en 1T d’une séquence : Si TR est long, les deux tissus ont presque complètement récupéré leur aimantation longitudinale et leur signaux ont presque la même intensité. Par contre, si TR est court, le tissu ayant le 1T le plus grand (ayant la repousse la plus rapide) va produire un signal plus élevé, et va donc apparaître plus blanc sur l’image.

Figure 14 - Pondération en T1

Figure 15 - Pondération en T2

Le temps d’écho TE conditionne la pondération en 2T d’une séquence : Si TE est court, les deux tissus, bien qu’ayant des vitesses de décroissance différentes, ne sont pas bien séparés. On ne peut pas bien les distinguer. En revanche, si TE est long le tissu qui décroît le plus lentement (qui a le aura le 2T le plus faible) aura le signal le plus élevé, donc apparaîtra plus blanc.

En résumé, le signal RMN est proportionnel aux composantes longitudinale et transversale du vecteur de magnétisation ainsi qu’à la densité de spin ρ :

21 )1(00T

TE

T

TR

xyz eeMMkS−−

−= ρ

On distingue donc les cas suivants :

• TR court et TE court, on aura une image où le contraste dépend de 1T

53

• TR long et TE long, l’image sera pondérée en 2T , le contraste sera dû aux

différences en 2T

• TR long (minimisant le contraste en 1T ) et TE court (minimisant le contraste en 2T

) on obtient une pondération en ρ , où le contraste dépend des différences de densités protoniques des tissus.

Notons que le tissus qui a le 1T le plus grand (la réponse la plus rapide) a aussi le 2T le

plus grand (décroissance la plus rapide), donc si l’image est pondérée en 1T , celui-ci va paraître

le plus blanc, par contre il va être le plus noir dans une image pondérée en 2T .

Si, avec pondération, le contraste s’avère insuffisant, on peut toujours l’améliorer en appliquant des agents de contraste. Ces derniers agissent sur des tissus bien déterminés en abaissant leur temps de relaxation.

Les agents 1T entraînent une diminution du temps de relaxation 1T , et augmentent donc le

contraste en 1T . Par contre, les agents 2T , induisent des inhomogénéités du champ magnétique qui

accélère le déphasage des protons, et diminuent ainsi le temps de relaxation 2T , augmentant alors

le contraste en 2T .

Techniques de codage de l’image

Pour réaliser une image IRM il faut tout d’abord sélectionner un plan de coupe. Un voxel représente le volume élémentaire de ce plan dont l’intensité de signal sera reportée sur le pixel correspondant de l’image.

Dans un champ 0B�

uniforme, tous les protons du sujet précessent avec la même vitesse

de Larmor 0ω . Lorsqu’on applique l’onde RF 1B�

tous les protons vont être en condition de

résonance et ainsi tout le volume du sujet sera sélectionné. Il faudra donc faire varier 0B�

dans

l’espace, pour cela on utilise les gradients de champs.

Un gradient de sélection de coupe Gss sera donc appliqué dans une direction donnée (en

général selon l’axe Oz) qui va superposer à 0B�

un gradient de champ linéaire de telle façon que

seul un plan de coupe sera à la fréquence de résonance.

On aura alors :

B(z) = 0B + Gz(z)

En appliquant une onde RF avec ωωω ∆+= 0r seuls les protons précessant à la vitesse

ωω ∆+0 vont entrer en résonance et vont intervenir dans le signal FID recueillit. On a ainsi

limité l’image à une coupe précise.

54

Figure 16 - Gradient de sélection des coupes

Figure 17 - Sélection d’un plan en appliquant une RF

La coupe étant sélectionnée, il faudra alors coder les voxels élémentaires. Pour ce faire on a recourt à l’application de deux gradient de champ supplémentaires : le gradient de codage de phase et le gradient de codage de fréquence.

En premier temps, on applique un gradient de codage de phase selon la direction Oy, dans chaque ligne, les protons précessent à la fréquence )( 00 yyGB += γω et se déphasent

progressivement. Lorsque Gy est coupé, les protons précessent de nouveau à la fréquence

00 Bγω = mais en conservant leur déphasage. Ainsi chaque ligne du plan de coupe aura un

déphase différent.

Ensuite, on applique un gradient de codage de fréquence selon la direction Ox, dans chaque colonne, les protons précessent à la fréquence )( 00 xxGB += γω .

Ainsi, chaque position dans l’espace du plan de coupe, acquiert une fréquence et un déphasage uniques.

Pour résumer, le schéma 20 décrit la chronologie des impulsions et des gradients :

55

Figure 18 - Chronologie des gradients appliqués lors d’une séquence d’écho de spins

Notons que l’application de gradient bipolaire (pour zG et xG ) sert à compenser les déphasages

induits par ces gradients.

Ce cycle nous permet alors l’acquisition d’une seule ligne de l’image. Par répétition de cette chronologie (avec un intervalle TR), avec à chaque fois une incrémentation du gradient de phase, on obtient successivement toutes les lignes de l’image.

En revanche, la reconstitution de l’image n’est pas directe, elle nécessite le passage par un plan intermédiaire sur lequel seront portées les transformées de Fourier des signaux recueillis.

Plan de Fourier

Le plan de Fourier, appelé aussi l’espace des k, constitue un lien entre le plan de coupe et l’image définitive.

L’espace des k contient l’information du signal double dimension nécessaire pour la création d’une image bidimensionnelle. Une dimension est codée en fréquence l’autre est codée en phase.

Le signal composite réceptionné, suite à une impulsion RF et aux gradients de phase et de fréquence, contient plusieurs fréquences, provenant chacune d’une colonne du plan de coupe.

L’application de la transformée de Fourier à ce signal, conduit alors au remplissage d’une ligne de l’espace des k. En modifiant le gradient de phase, et répétant l’opération on remplit ainsi tout le plan de Fourier.

On dit qu’on a effectué une transformée de Fourier à deux dimensions, en appliquant la TF selon x pour extraire les informations sur les domaines de fréquence, puis selon y pour extraire les informations sur les localisations selon la direction du gradient de codage de phase.

L’image, sera ensuite reconstruite à l’aide d’un double transformé de Fourier inverse.

Notons que le centre du plan de Fourier (les basses fréquences) représente le contraste de l’image, alors que les lignes périphériques du plan (les hautes fréquences) représentent les détails de l’image.

56

Figure 19 - Reconstruction de l'image à partir de l'espace K

Artefacts

Une image par résonance magnétique est toujours susceptible d’être bruitée par différentes sources d’artéfacts, associées à la technologie même de l’IRM. Ces artéfacts peuvent déformer l’image anatomique réelle, ou encore masquer ou simuler un processus pathologique. La compréhension de leurs origines permet d’éviter des erreurs d’interprétation, d’améliorer la qualité de l’image et par conséquent d’optimiser le rendement de la technique.

Nous citons ci-dessous quelques artéfacts parmi les plus fréquemment rencontrés :

• Artéfacts métalliques: la présence de matériel ferromagnétique, entraîne des distorsions locales du champ magnétique, ce qui donne naissance à une zone de vide du signal et un renforcement en périphérie. Pour éviter ces artéfacts, il suffit de retirer tout le matériel ferromagnétique externe (bijoux, montre …)

• Artéfacts de mouvements: le mouvement des structures pendant l’acquisition de l’image entraîne des erreurs de codages et provoque l’apparition des flous et images fantômes. Pour limiter l’effet du mouvement, on a recours, selon le cas, à des sédations, synchronisation cardiaque, utilisation de séquence rapide, moyennage des signaux …

• Artéfacts de déplacement chimique : ces artéfacts sont dus à la différence de la fréquence de Larmor entre les particules d’eau et de graisse. Ainsi, les spins des particules d’eau et de graisse contenues dans un même voxel, sont enregistrés comme étant localisées dans des voxels différents. La magnitude de cet effet étant proportionnelle à 0B , on peut y palier en

opérant sous un champ faible. D’autre part la diminution de la taille du voxel peut aussi contribuer à la diminution de ce type d’artéfacts.

• Artéfacts de repliement : ceux-ci se manifestent en l’occurrence, à l’intérieur du champ de vue, d’une partie de la structure imagée qui est hors du champ de vue. Ceci est dû au

57

fait que le champ de vue sélectionné est plus petit que l’objet. La solution serait de choisir un champ de vue plus large.

• Artéfacts de volume partiels : ils sont dus à la taille du voxel de l’image. Un grand voxel peut contenir une combinaison de plusieurs tissus, le signal délivré par ce voxel est un moyennage des signaux de chacun de ces tissus. Un moyennage, peut simuler des anormalités, une diminution de la visualisation des anormalités de faible contraste, et des distorsions des structures. Pour minimiser cet effet on a donc intérêt à diminuer la taille des voxels.

Ainsi on peut voir, qu’il a un certain nombre de critères à respecter afin d’obtenir une image avec le moindre d’artéfacts, un bon contraste, et un rapport signal sur bruit acceptable.