Soutenance mémoire
Imagerie par résonance magnétique
Principe physique
L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique d’imagerie médicale produisant des images anatomiques ou fonctionnelles à partir d’un champ magnétique et d’ondes radiofréquences (RF). Le principe de l’IRM est de mesurer des paramètres relatifs au noyau d’un atome. L’hydrogène, naturellement présent dans le corps humain, est étudié pour plusieurs raisons. Il est tout d’abord le constituant majoritaire du corps humain en nombre d’atomes (Lukaski, 1987), ce qui le rend facilement détectable. Il compose aussi les molécules d’eau et de graisse, permettant d’obtenir des images précises des tissus mous. Enfin, l’hydrogène est sujet au phénomène de résonance magnétique nucléaire (Hornak, 1996), expliqué ci-dessous. Chaque atome est composé d’un noyau, contenant au moins un proton, et contenant ou non des neutrons. Le proton est une particule chargée positivement, animée d’un mouvement de rotation autour de son axe qui est caractérisé par une grandeur appelée spin. Les particules possédant un spin, ce qui est aussi le cas des neutrons, portent un moment magnétique les rendant comparables à de petits aimants. Les noyaux pour lesquels les spins des protons et des neutrons ne s’apparient pas tous deux à deux possèdent un spin. Or le noyau d’hydrogène sous sa forme la plus courante est composé uniquement d’un proton : le noyau d’hydrogène possède ainsi un spin nucléaire. Grâce à cette propriété, chaque proton d’hydrogène présent dans le corps humain est affecté par la présence d’un champ magnétique B0 : son axe de rotation s’aligne alors dans le même sens que B0. L’influence du champ magnétique sur l’ensemble des protons est représentée par un vecteur d’aimantation orienté dans la même direction que B0. En tournant autour de son axe à une fréquence de rotation spécifique, appelée fréquence de résonance νf , toujours en présence de B0, chaque proton peut être sujet au phénomène de résonance magnétique : le proton peut alors passer d’un état énergétique à un autre par absorption d’un photon de fréquence νf . Il en résulte un changement d’orientation du vecteur d’aimantation.
Au cours d’un examen IRM, le sujet est soumis à un champ magnétique intense B0. Les protons d’hydrogène présents dans son corps engendrent un vecteur d’aimantation orienté dans la même direction que B0. La résonance des protons d’hydrogène est obtenue en pratique par l’application d’une impulsion de radiofréquence (RF) de fréquence égale à la fréquence de résonance de l’hydrogène. Le vecteur d’aimantation change alors d’orientation. Après arrêt de l’impulsion RF, le vecteur d’aimantation retourne progressivement à son orientation de départ, dans la direction de B0 (Pooley, 2005). Le signal IRM est obtenu en mesurant deux paramètres relatifs à la relaxation de la composante longitudinale (paramètre T1) et transverse (paramètre T2) du vecteur d’aimantation après arrêt de l’impulsion RF. Chaque tissu a des valeurs de T1 et T2 différentes. En modulant spatialement l’intensité du champ magnétique, on peut obtenir une image dite pondérée en T1, en T2, ou en densité de protons selon les paramètres des séquences d’acquisition.
Spécifités des images et contraintes techniques
Les images IRM en T1 ou T2 sont dites anatomiques : elles permettent de cartographier la morphologie. Il peut en particulier s’agir de tumeurs ou de structures et tissus sains. L’apparence des tissus dépend de leurs temps de relaxation caractéristiques ainsi que de la quantité de protons d’hydrogène qui les composent (Jacobs et al., 2007). La valeur de T1 d’un tissu peut avoir une influence majeure sur la valeur de son intensité moyenne sur une image IRM, selon la pondération de cette image. Par exemple sur une image IRM pondérée en T1, les ventricules possèdent un signal de faible intensité , alors que l’intensité associée à la matière blanche est élevée . Le contraste est inversé pour une image en T2. Le signal tumoral IRM T1 et T2 peut être homogène ou hétérogène, ce qui renseigne sur la composition moléculaire de la tumeur .
L’intérêt de l’IRM réside aussi dans la disponibilité de plusieurs séquences acquises au cours du même examen , outre les images en T1 et T2. En injectant un produit de contraste paramagnétique au patient avant l’examen, il est par exemple possible de rehausser le signal tumoral sur une image pondérée en T1. L’image en T1 rehaussée au Gadolinium (Gd) est l’image de référence dans le diagnostic, la planification et l’évaluation du traitement dans le cas de tumeurs cérébrales (Fink et al., 2015). La séquence FLAIR (Fluid Attenuated Inversion Recovery) permet d’obtenir une image en T2 où le signal du liquide céphalo-rachidien est supprimé en modifiant des paramètres d’acquisition, et rend la présence d’œdème identifiable . Si la résolution spatiale isotrope élevée_un voxel correspondant généralement à un volume cubique de 1mm3_et le contraste offerts par l’image IRM sont satisfaisants, différents facteurs peuvent compliquer l’interprétation de ces images. D’une part, la différenciation entre tumeur et tissu sain adjacent peut être complexe s’ils sont de composition chimique similaire, et par conséquence de même intensité moyenne IRM. C’est le cas lors de l’étude de méningiomes, situés à proximité des méninges , et parfois du crâne qui sont deux structures présentant un signal d’intensité T1-Gd élevée.
D’autre part, l’effet de volume partiel, observé lorsque les voxels d’une image IRM sont de grande dimension, nuit aussi à la qualité de l’image. Un même voxel peut contenir du signal émanant de plusieurs types de tissus. Consécutivement, les différentes structures sont moins bien délimitées. Diminuer la taille des voxels peut contrer l’effet de volume partiel, au prix d’une diminution du rapport signal-sur-bruit.
Tomographie par émission de positons
Principe physique
La tomographie par émission de positons (TEP) est une technique d’imagerie médicale reposant sur l’évaluation de la distribution d’un radiotraceur préalablement injecté au sujet (De Dreuille et al., 2004; Turkington, 2001). Le radiotraceur est composé d’une molécule, appelée traceur, marquée par un isotope radioactif émetteur de positons. Le recours à un radiotraceur permet de repérer une structure d’intérêt qui, selon le type de traceur utilisé, métabolise la molécule marquée ou possède des récepteurs ou des transporteurs qui la fixent. En oncologie, l’utilisation d’un traceur en adéquation avec des propriétés ou des comportements inhérents aux tumeurs permet l’obtention d’images fonctionnelles, qui renseignent sur le métabolisme tumoral. Par exemple, le choix du fluorodésoxyglucose (FDG), un dérivé du glucose communément utilisé en clinique, est motivé par la consommation excessive des cellules tumorales en glucose par rapport aux cellules saines, facteur de leur prolifération. L’examen TEP vise donc à rechercher une hyperfixation du traceur associé à un désordre métabolique, qui se traduit sur l’image par une valeur élevée de signal.
L’isotope radioactif joue un rôle clé dans l’obtention de ce signal. Une fois injecté au sujet, le radiotraceur se fixe sur la structure d’intérêt. L’isotope radioactif, comme le 18F utilisé dans le marquage du FDG, se désintègre en un autre atome stable. Cette désintégration s’accompagne de l’émission d’un neutrino ν et d’un positon e+, antiparticule de l’électron chargée positivement . Il s’agit d’une désintégration par émission de positons, appelée aussi désintégration β+. Le positon parcourt ensuite une distance appelée libre parcours moyen, jusqu’à la perte de son énergie cinétique. Au repos, il s’annihile alors avec un électron pour donner deux photons γ, émis dans des directions opposées avec une énergie de 511keV chacun. La détection de ces deux photons presque simultanée par deux photodétecteurs situés de part et d’autre dans la couronne de détecteurs entourant le sujet est appelé coïncidence. Le signal TEP est obtenu en comptant l’ensemble des coïncidences survenues au cours de l’examen, chaque coïncidence indiquant qu’une annihilation s’est produite dans le tube reliant les deux détecteurs impliqués. Des méthodes de reconstruction tomographique sont ensuite mises en œuvre pour obtenir l’image TEP, en 2D ou en 3D selon le mode d’acquisition de l’appareil (Fahey, 2002).
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Table des matières
Introduction
1 Imagerie multimodale TEP-IRM : Contextes technologique et médical
1.1 Contexte technologique
1.1.1 Imagerie par résonance magnétique
1.1.2 Tomographie par émission de positons
1.1.3 Système hybride TEP-IRM
1.2 Contexte médical
1.2.1 Intérêt de la segmentation d’images TEP-IRM en oncologie
1.2.2 Problématiques liées à la segmentation d’images dans un cadre multimodal
1.2.3 Contraintes liées à la segmentation d’images en neuro-oncologie
2 Etat de l’art sur les méthodes de détection et de segmentation de tumeurs en imagerie TEP, IRM, TEP-IRM et TEP-TDM
2.1 Méthodes de détection de tumeurs en imagerie TEP et IRM
2.1.1 Objectifs de la détection
2.1.2 Méthodes de détection en imagerie TEP et IRM
2.1.3 Choix d’une méthode de détection
2.2 Méthodes de segmentation de tumeurs en imagerie multimodale TEP-IRM et TEP-TDM
2.2.1 Critères d’évaluation des méthodes
2.2.2 Méthodes de segmentation multimodale TEP-IRM et TEP-TDM
2.2.3 Choix d’une méthode de segmentation
3 Détection de tumeurs cérébrales à partir de l’IRM et de la TEP
3.1 Principe général des représentations par max-tree
3.1.1 Création du max-tree
3.1.2 Critère de sélection
3.1.3 Sélection des nœuds
3.2 Méthode proposée
3.2.1 Conception d’un critère de pré-sélection des nœuds
3.2.2 Conception d’un critère de contexte
3.2.3 Sélection des nœuds
3.3 Adaptation de l’algorithme aux jeux de données
3.3.1 Paramètres et processus indépendants du jeu de données
3.3.2 Paramètres et formulations modulables en fonction des données
3.4 Evaluation de l’approche proposée
3.4.1 Validation expérimentale de la méthode
3.4.2 Evaluation générale
3.4.3 Influence des paramètres
3.5 Discussion et conclusion
3.5.1 Points forts de la méthode
3.5.2 Améliorations possibles
4 Segmentation de tumeurs cérébrales sur l’IRM guidée par la TEP
4.1 Formulation classique du problème de segmentation variationnelle orientée région
4.1.1 Formulation du problème à deux phases
4.1.2 Résolution du problème
4.2 Méthode proposée
4.2.1 Segmentation de l’IRM en quatre régions
4.2.2 Segmentation multimodale de l’IRM en quatre phases guidée par des informations d’intensité de la TEP
4.3 Adaptation de la méthode à différents jeux de données
4.3.1 Paramètres et formulations adaptés au modèle de région
4.3.2 Automatisation du volume d’intérêt
4.4 Evaluation de l’approche proposée
4.4.1 Validation expérimentale de la méthode
4.4.2 Evaluation générale
4.4.3 Influence des paramètres
4.5 Discussion et conclusion
4.5.1 Points forts de la méthode
4.5.2 Améliorations possibles
5 Extension au cadre multimodal IRM
5.1 Segmentation de lésions de sclérose en plaques : challenge MICCAI
5.1.1 Contexte
5.1.2 Matériel
5.1.3 Méthode proposée
5.1.4 Résultats
5.1.5 Conclusion et discussion
5.2 Suivi longitudinal
5.2.1 Matériel
5.2.2 Méthode de détection proposée pour les images acquises à la première date
5.2.3 Méthode de segmentation pour les images acquises aux dates suivantes
5.2.4 Conclusion
6 Discussion et conclusion
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