Traitement et simulation d’images d’IRM

L’ACCIDENT VASCULAIRE CÉRÉBRAL ISCHÉMIQUE 

L’accident vasculaire cérébral (AVC) est une pathologie fréquente et grave provoquée par l’arrêt brutal d’une partie de la circulation sanguine à l’intérieur du cerveau. En France, l’incidence annuelle est de 100 000 à 145 000 AVC par an, avec 15 à 20% de décès au terme du premier mois et 75% des patients survivants avec des séquelles . Au niveau mondial, l’AVC constitue la première cause non traumatique de handicap acquis chez l’adulte et se place parmi les premières causes de mortalité. L’AVC est non seulement une pathologie aiguë, nécessitant une prise en charge en extrême urgence, mais aussi une maladie chronique, en ce sens qu’il provoque souvent des séquelles invalidantes nécessitant un suivi du patient sur une longue période. Avec un AVC survenant toutes les 5 secondes dans le monde, résultant en près de 15 millions de cas d’AVC chaque année, cette pathologie constitue donc indéniablement une priorité de santé publique.

Les accidents vasculaires cérébraux se séparent en deux catégories principales, les AVC ischémiques et les AVC hémorragiques . Le plus courant, l’AVC ischémique qui représente environ 80% des cas d’AVC, est causé par l’obstruction d’une artère cérébrale par un caillot sanguin. L’apport en sang est alors réduit et les cellules du cerveau en aval de ce vaisseau, qui ont besoin pour survivre d’un apport constant en oxygène et en nutriments, commencent à se détériorer puis à mourir.

Plus la diminution de l’apport sanguin sera sévère et longue et plus le nombre de neurones qui mourront sera important, une interruption complète du flux sanguin conduisant à des séquelles irréversibles en seulement quelques minutes [117]. Dans un premier temps, lorsque la diminution du flux sanguin n’est pas trop sévère, les neurones se replient dans un état dysfonctionnel mais viable. L’activité “cérébrale” de ces neurones s’arrête peu à peu (neurone électriquement silencieux), ce qui correspond au déclenchement des symptômes de l’AVC chez les patients, mais les activités cellulaires essentielles à l’intégrité des cellules neuronales continuent de fonctionner correctement. Dans un deuxième temps, si le flux sanguin continue de chuter, les activités cellulaires essentielles vont elles aussi commencer à faillir. La cellule va alors entamer des changements morphologiques qui, une fois un certain stade dépassé, conduiront à la mort inévitable de la cellule, qu’un flux sanguin correct soit restauré ou non. Les traitements de l’AVC ischémique en phase aiguë sont basés sur le principe que certains tissus, situés dans une zone appelée zone de pénombre, sont dans un état ischémié mais réversible et peuvent donc être sauvés de la nécrose si la circulation sanguine est restaurée rapidement . À l’heure actuelle, les traitements utilisés en phase aiguë sont la thrombolyse (dissolution du caillot sanguin par injection d’agents thrombolytiques) et/ou la thrombectomie (ablation du caillot sanguin) [88]. Cependant, ces deux traitements comportent des risques importants et sont contre-indiqués dans les cas d’AVC hémorragiques. L’AVC constitue ainsi une urgence diagnostique et thérapeutique et l’évaluation rapide et efficace du rapport bénéfice/risque d’un traitement représente un des enjeux majeurs de la prise en charge des patients.

RÔLE DE L’IMAGERIE PAR RÉSONANCE MAGNÉTIQUE DANS LA PRISE EN CHARGE DE L’ISCHÉMIE CÉRÉBRALE AIGUË

Le bilan en urgence par IRM apporte des éléments essentiels pour le diagnostic de l’accident vasculaire cérébral [33]. En 2009, dans son rapport sur les pratiques hospitalières pour la prise en charge précoce de l’AVC, la Haute Autorité de Santé [57] a d’ailleurs indiqué concernant les pratiques d’imagerie cérébrale et vasculaire que “L’IRM est l’examen le plus performant pour montrer précocement des signes d’ischémie récente, et elle visualise l’hémorragie intracrânienne. Il convient de la réaliser de façon privilégiée”. En routine clinique, lorsque l’IRM a pu être privilégiée, les protocoles d’imagerie contiennent généralement une IRM pondérée en diffusion (Diffusion-Weighted Imaging, DWI), une IRM pondérée en T2* et une angiographie par temps de vol (Time-Of-Flight, TOF). En plus de ces séquences réalisées de façon pratiquement systématique, les cliniciens peuvent également demander une IRM FLAIR (du terme anglais Fluid-Attenuated-Inversion-Recovery) ou une IRM pondérée en perfusion (Perfusion-Weighted Imaging, PWI). Lors d’études prospectives pour l’étude de la pathologie de l’AVC ischémique, une IRM pondérée en T1, pondération dite “anatomique”, est aussi souvent acquise car elle permet de distinguer la substance blanche de la substance grise, deux substances avec des différences de vulnérabilité à l’ischémie.

L’IRM pondérée en diffusion permet d’évaluer l’étendue des tissus ischémiques dès les premières minutes d’ischémie . Lorsque l’apport en oxygène au tissu cérébral devient insuffisant, les pompes ioniques sodium-potassium des cellules atteintes s’arrêtent de fonctionner. Ceci produit un déséquilibre ionique qui conduit à une entrée d’eau dans la cellule, l’eau passe donc du milieu extracellulaire vers le milieu intracellulaire. Les cellules ischémiques gonflent : on parle d’œdème cytotoxique. L’eau dans le milieu intracellulaire ne peut pas diffuser aussi facilement que dans le milieu extracellulaire car de nombreux organites et macromolécules encombrent l’intérieur de la cellule. L’imagerie par résonance magnétique de diffusion permet de visualiser la diffusion des molécules d’eau et ainsi de détecter l’œdème cytotoxique [96]. Sur les images pondérées en diffusion, plus la diffusion de l’eau est grande et plus l’atténuation du signal sera importante. Sur les images pondérées en diffusion, l’œdème cytotoxique sera donc visible en hypersignal étant donné qu’au niveau de celui-ci la diffusion des molécules d’eau est réduite. En routine clinique, l’imagerie par résonance magnétique de diffusion est une des modalités les plus utiles pour le diagnostic de l’AVC en phase aiguë et le pronostic des patients dans les 12 heures qui suivent le déclenchement des symptômes.

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Table des matières

Partie I. Introduction
I.1 L’accident vasculaire cérébral ischémique
I.2 Rôle de l’imagerie par résonance magnétique dans la prise en charge de l’ischémie cérébrale
aiguë
I.3 Principes et verrous de l’imagerie par résonance magnétique de perfusion
I.4 Présentation des différentes contributions
Partie II. Traitements des IRM de perfusion
II.1 Nouvel outil de simulation pour l’étude d’algorithmes de déconvolution
II.1.1 Sources de variabilité en IRM de perfusion
II.1.1.1 Topographie des tissus
II.1.1.2 Variabilité tissulaire des paramètres hémodynamiques
II.1.1.3 Estimation de la fonction d’entrée artérielle utilisée pour la déconvolution
II.1.1.4 Bruit de la chaîne d’acquisition de l’IRM de perfusion
II.1.2 Simulateur numérique
II.1.2.1 Étape 1 – Simulation de l’image des réponses impulsionnelles
II.1.2.2 Étape 2 – Simulation de la fonction d’entrée artérielle
II.1.2.3 Étape 3 – Simulation de l’image de concentration en agent de contraste
II.2 Vers l’automatisation d’un algorithme de déconvolution
II.2.1 Description de l’algorithme de déconvolution
II.2.2 Optimisation automatique et non-supervisée des paramètres de régularisation
II.2.2.1 Données synthétiques
II.2.2.2 La méthode des L-hypersurfaces
II.2.2.2.1 Principe de la méthode
II.2.2.2.2 Performance de la méthode en application à l’accident vasculaire cérébral
II.2.2.3 Automatisation de l’optimisation
II.2.2.3.1 Méthode d’automatisation
II.2.2.3.2 Performance de la méthode automatique de détection du coin
II.2.3 Conclusion
II.3 Étude de robustesse d’un algorithme de déconvolution
II.3.1 Plan d’expérience pour l’étude de robustesse
II.3.2 Résultats
II.3.2.1 Robustesse à la variabilité topographique des tissus
II.3.2.2 Robustesse à la variabilité tissulaire des paramètres hémodynamiques
II.3.2.3 Robustesse au bruit dans le système d’acquisition IRM
II.3.2.4 Robustesse aux erreurs d’estimation sur la fonction d’entrée artérielle
II.3.3 Discussion
II.4 Intérêt d’une contrainte de non-négativité
II.4.1 Description du nouvel algorithme de déconvolution
II.4.2 Évaluation des performances de l’algorithme
II.4.3 Conclusion
II.5 Impact des stratégies de normalisation en IRM de perfusion pour l’AVC
II.5.1 Matériels & Méthodes
II.5.1.1 Définition des stratégies de normalisation
II.5.1.2 Critères d’évaluation des stratégies de normalisation
II.5.1.3 Jeu de données utilisé pour l’évaluation des stratégies de normalisation
II.5.2 Résultats
II.5.3 Discussion & Conclusion
Partie III. Prédictibilité de l’IRM pour l’AVC
III.1 Outils de la théorie de l’information pour l’imagerie multi-composante et longitudinale
III.1.1Méthodes
III.1.1.1 Modélisation des études biomédicales longitudinales multi-composantes via un canal de communication
III.1.1.2 Études longitudinales en imagerie multi-composante pour l’accident vasculaire cérébral
III.1.1.2.1 Gain de prédictibilité à intégrer de multiples composantes
III.1.1.2.2 Échelle d’observation optimale pour la prédiction tissulaire
III.1.1.2.3 Impact du bruit de segmentation sur la précision des études de prédiction
III.1.2Matériels
III.1.2.1 Données cliniques pour la prédiction de l’état des tissus
III.1.2.2 Impact du bruit de segmentation sur la précision des études de prédiction
III.1.3Résultats
III.1.3.1 Gain de prédictibilité à intégrer de multiples composantes
III.1.3.2 Échelle d’observation optimale pour la prédiction tissulaire
III.1.3.3 Impact du bruit de segmentation sur la précision des études de prédiction
III.1.4Discussion
III.2 La forme des lésions en phase aiguë, un biomarqueur prédictif du volume lésionnel final
III.2.1Descripteurs de forme quantitatifs
III.2.2Modèles prédictifs
III.2.2.1 Données cliniques
III.2.2.2 Analyses statistiques
III.2.3Résultats
III.2.4Discussion
III.3 Nouveaux descripteurs sur données de perfusion brutes pour la prédiction de la lésion finale
III.3.1Matériels
III.3.2Méthodes
III.3.2.1 Encodage de la signature spatio-temporelle locale d’un voxel
III.3.2.2 Motifs Binaires Locaux
III.3.2.3 Machine à vecteurs de support
III.3.3Résultats
III.3.4Conclusion
Partie IV. Conclusions & Perspectives
Bibliographie

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