Développement méthodologique pour l’optimisation de l’imagerie des propriétés électromagnétiques en IRM - Université de Lorraine Access content directly
Theses Year : 2020

Methodological development for the optimization of MR (MAGNETIC RESONANCE) electromagnetic properties tomography

Développement méthodologique pour l’optimisation de l’imagerie des propriétés électromagnétiques en IRM

Abstract

It is now well accepted that electromagnetic (EM) properties of biological tissues are characteristic features related to their contents or their structure. It has been an old issue to seek for ways to estimate these properties in vivo, and has thus led the scientific community to develop numerous specific tools, from raw measurement technologies to imaging methods more recently. On a fundamental level, these works make it progressively possible to reveal some specific physiological mechanisms and are contributing to improve our understanding of the living. Recently, Magnetic Resonance Imaging (MRI) has become a privileged tool in this framework, allowing among other things the reconstruction of electrical and magnetic properties in different frequency ranges, with its distinctive resolution power. Recent progress suggest it could be possible to provide a tissue-specific electromagnetic MR contrast, that we consider as promising new biomarker from a clinical perspective. In a quest to give new insights for a better understanding of in vivo electromagnetic phenomena, as well as contributing to a comprehensive approach of EM modelling, we have endeavoured to develop an innovative electromagnetic mapping method with an MR scanner. In the MR community, the study of EM properties led to the development of two main research fields: the so-called “low-frequency imaging”, under 1 MHz, and the “high-frequency imaging”, above 50 MHz, depending on the device used for stimulation. Given both these approaches, we have considered strategies that avoid additional hardware, and that could provide qualitative as well as quantitative results in the context of a classical clinical examination then. Low-frequency methods have been evaluated with simulation tools and have been progressively dismissed for practical and theoretical reasons: in that frequency range, information is polluted by the noise. Conversely, we have developed a new mapping method for electrical properties in the high frequency range, built from existing methodologies. Importantly, we wanted to provide a method that could easily be translated to clinical applications at a reasonable computational cost. To that end, we first performed simulation studies, and then MR acquisitions with specific dedicated EM phantoms. We finally used volunteers’ in vivo data to assess the performance or our algorithm in a realistic context. Our reconstruction method fits particularly well with acquisition schemes based on gradient-recalled echo with ultrashort echo-times (UTE), or more dramatically with zero echo-time (ZTE). By isolating the local EM signature in the MR signal, we use them to provide quantitative maps of electromagnetic properties, and we are able to estimate the sensitivity of these reconstructed maps to our model parameters. Our simulation results first and foremost show that our method improves the overall theoretical reconstruction quality as compared to existing related mapping techniques. Qualitative results confirm the possibility of a direct distinction, in terms of contrast, between media with variables electromagnetic properties. Quantitative results are encouraging, we observe satisfactory absolute values for reconstructed EM properties in the given frequency range. Our framework contributes to the development of EM imaging in MRI, and gives new insights for reconstruction model optimization. Efforts are still needed to achieve better use of UTE/ZTE sequences and to improve the overall quality of our reconstructions. After final numerical optimization, the reproducibility of the method will be evaluated in several test organs before its integration to a standard clinical protocol.
On sait aujourd’hui que les propriétés électromagnétiques (EM) d’un tissu biologique sont l’une des formes d’expression de sa composition ou de sa structure. La question de leur estimation in vivo anime la communauté scientifique depuis longtemps et a ainsi conduit au développement de nombreux outils, de méthodes de mesures brutes à des méthodes d’imagerie plus récemment. À un niveau fondamental, ces études permettent de dévoiler certains mécanismes physiologiques singuliers et contribuent à étoffer notre compréhension du vivant. Depuis peu, l’IRM s’impose comme un moyen privilégié d’y accéder, en permettant notamment de cartographier ces propriétés, dans différentes gammes de fréquence, avec le pouvoir de résolution dont elle est capable. Des progrès récents laissent entrevoir la possibilité de fournir un type de contraste électromagnétique en IRM, spécifique à chaque type tissulaire, et donc prometteur du point de vue clinique en tant que nouveau biomarqueur. Dans le cadre d’une contribution à l’appréhension des phénomènes électromagnétiques in vivo et afin d’évaluer la possibilité d’intégrer des propriétés EM réelles à des modèles plus généraux, nous avons cherché à établir une méthode innovante pour l’imagerie des propriétés électriques (et magnétiques) en IRM. Il existe actuellement deux champs de recherche distincts pour l’investigation électromagnétique en IRM : l’imagerie à basse fréquence, en-dessous de 1 MHz, et l’imagerie à haute fréquence, au-dessus de 50 MHz, selon la modalité de stimulation utilisée. Partant de ces deux voies, nous avons essayé de réfléchir à des stratégies minimisant le recours à du matériel supplémentaire, en plus du scanner, et pouvant ainsi fournir des résultats qualitatifs et quantitatifs dans le cadre d’un examen classique. Les méthodes à basse fréquence ont été évaluées en simulation et abandonnées pour des raisons pratiques : l’information est diluée dans le bruit à ce régime. À haute fréquence, nous avons développé une nouvelle méthode de reconstruction des propriétés EM, basée sur des algorithmes existants. De manière importante, l’idée que nous avions à l’esprit était de fournir une méthodologie facilement transposable à une application clinique, avec un coût numérique relativement modeste. Pour ce faire, nous avons d’abord réalisés des études en simulation, puis des acquisitions sur plusieurs fantômes dédiés. Nous avons finalement réalisé des acquisitions sur volontaires pour évaluer les performances de notre algorithme in vivo. Notre méthode de reconstruction se prête particulièrement bien à l’utilisation de séquences d’écho de gradient avec temps d’écho ultra-court (UTE) ou nul (ZTE). En isolant des informations propres à la signature EM locale dans le signal IRM, nous les utilisons pour fournir des cartes quantitatives de propriétés électromagnétiques, et pouvons estimer la sensibilité de cette reconstruction aux paramètres utilisés pour la modélisation. Nos résultats de simulation montrent d’abord que notre méthode améliore la qualité de reconstruction théorique des techniques existantes. Les résultats qualitatifs confirment la possibilité d’une discrimination immédiate, en termes de contraste, entre des constituants aux propriétés électromagnétiques variables. Les résultats quantitatifs sont encourageants, nous obtenons des valeurs absolues cohérentes par apport aux méthodes existantes pour les propriétés reconstruites dans les gammes qui nous intéressent. Nous contribuons au développement du contraste électromagnétique en IRM, et fournissons de nouveaux indices pour l’optimisation du modèle de reconstruction. Du travail reste à fournir pour tirer le meilleur bénéfice des séquences UTE/ZTE et améliorer la robustesse de nos reconstructions. Après finalisation de l’optimisation numérique, la méthode sera évaluée pour reproductibilité dans plusieurs organes tests avant d’être intégré à un protocole standard.
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  • HAL Id : tel-03128553 , version 1

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Cite

Paul Soullié. Développement méthodologique pour l’optimisation de l’imagerie des propriétés électromagnétiques en IRM. Imagerie. Université de Lorraine, 2020. Français. ⟨NNT : 2020LORR0152⟩. ⟨tel-03128553⟩
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