Les limites actuelles de l’imagerie échographique en cardiologie

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Tomodensitométrie cardiaque (Computed Tomography CT)

Cette technique repose sur l’utilisation des rayons X. L’image classique en rayon X est construite à partir de l’atténuation des rayons X au cours de leur propagation, de la source au détecteur. Les os absorbent plus les rayons que les tissus, qui absorbent eux-mêmes plus les rayons que l’air, ce qui permet d’identifier des structures projetées sur un plan. En tomodensitométrie, l’émetteur de rayon X exécute une rotation autour du patient, on détermine alors l’atténuation locale en chaque point d’un volume 3D (le corps humain) ce qui permet de reconstruire une image en 2D dans le plan de coupe et non plus une projection sur le détecteur. Comme l’IRM, la tomodensitométrie n’est pas temps-réel, des stratégies de synchronisation sur l’ECG ont dû être adoptées.
Cette technique est surtout préconisée pour l’imagerie diagnostique des artères du myocarde (coronaires) [3].

L’échocardiographie

L’échocardiographie est la modalité d’imagerie la plus utilisée en clinique pour imager le cœur. Cette méthode ultrasonore est temps réel, non-invasive, rapide et peu coûteuse. Dans la suite de cette introduction, nous expliquerons brièvement la manière classique de former des images, puis nous présenterons quelques modes d’imagerie échographique très utilisés en clinique ainsi que certains modes de recherches développés récemment.

Formation d’images

Pour faire une image échographique 2D d’un milieu biologique comme le cœur par exemple, on focalise une onde ultrasonore avec les bonnes lois de retard de telle sorte que les ondes interfèrent sur une ligne de l’image. Les hétérogénéités du milieu, le long de la ligne, réfléchissent l’onde focalisée et on enregistre les signaux rétrodiffusés. En ajustant les lois de retard en réception, il est possible de reconstruire l’image de cette ligne. Il faut répéter l’opération de focalisation-réception sur chaque ligne de l’image soit une centaine de fois pour reconstruire l’image en entier (Figure 1.5). Avec cette méthode de tirs focalisés, on peut imager en temps réel le cœur à environ 50-100 images par seconde. (Pour une description plus complète de la manière dont on forme une image en échographie, on pourra se référer à [4])
Figure 1.5. Principe de la formation d’une image en imagerie ultrasonore classique (ici en échocardiographie). Une première onde est focalisée le long d’une ligne du milieu en ajustant la loi de retard à l’émission. Les signaux rétrodiffusés permettent de reconstruire une ligne de l’image en appliquant une focalisation dynamique en réception. Ensuite, une deuxième onde est focalisée sur la ligne à côté. De la même manière, les signaux rétrodiffusés permettent de reconstruire la ligne de l’image en appliquant une focalisation dynamique en réception. En balayant le faisceau sur une centaine de lignes, une image complète est reconstruite.

L’échocardiographie temps réel

Les ultrasons ne traversent pas les os et les poumons, l’échocardiographie est donc réalisée avec des petites sondes ultrasonores capables d’imager entre deux côtes du patient et d’anguler le faisceau ultrasonore. L’imagerie du cœur est possible au travers de fenêtres échographiques spécifiques (vue apicale 4-chambre Figure 1.6 (a), grand axe Figure 1.6 (b), petit axe Figure 1.6 (c), …). On peut visualiser le myocarde et identifier les cavités du ventricule gauche, ventricule droit, oreillette gauche, oreillette droite, l’aorte en fonction de la vue choisie en temps-réel.
La cinétique globale du cœur peut révéler de nombreuses pathologies. L’imagerie temps réel du cœur en vue 4-chambres permet par exemple de caractériser un index de la fonction cardiaque, la fraction d’éjection, en évaluant les volumes ventriculaires systoliques (lorsque les ventricules ont éjecté le sang) et diastoliques (lorsque les ventricules sont remplies de sang).
L’évaluation de ces volumes 3D et plus généralement l’échocardiographie, sont réalisés à partir de la coupe 2D du cœur et les résultats peuvent varier en fonction de la coupe choisie. L’examen reste dépendant de l’expérience de l’examinateur, on parle de variabilité inter-examinateur.

Imagerie et quantification des flux sanguins en échographie

La cinétique des flux dans le cœur en temps réel donne des informations complémentaires au clinicien.

Le Doppler continu

L’imagerie des flux sanguin en échographie repose sur l’effet Doppler.
Historiquement le premier mode développé en échographie pour mesurer la vitesse de flux sanguin a été le Doppler continu. Il repose sur le fait que le décalage fréquentiel entre les signaux émis et reçus donne une estimation de la projection de la vitesse des particules sur l’axe ultrasonore. Dans le cas idéal, on envoie un signal monochromatique à une certaine fréquence. Le signal est renvoyé par la particule en mouvement et on observe un pic de fréquence (on l’appelle fréquence Doppler ) qui est lié à la fréquence émise ( ), à la vitesse des ultrasons (c), à l’angle entre l’axe ultrasonore et le flux et à la vitesse normale des particules ( ) par l’équation = −2 cos .
En émettant en continu avec une partie de la barrette et en recevant simultanément avec l’autre partie de la barrette, il est possible de quantifier la fréquence Doppler, donc la vitesse du sang. Ce mode permet de scanner un seul point du milieu à la fois et est utilisé en cardiologie pour mesurer des flux très rapides à la sortie de la valve aortique par exemple.

Le Doppler pulsé et le Doppler couleur

Le Doppler pulsé et le Doppler couleur sont les deux modes les plus utilisés pour la quantification et la cartographie des écoulements sanguins.
Lorsqu’on focalise successivement des ondes le long d’une ligne de l’image avec une grande cadence d’imagerie, les signaux rétrodiffusés issus des deux tirs en provenance des tissus sont identiques car les tissus n’ont pas eu le temps de se déplacer (mouvement lent). En revanche, le signal du sang issu du second tir sera différent du signal du sang issu du premier tir car les hématies, dans les vaisseaux ou le cœur, se déplacent très vite. Dans ce type d’imagerie Doppler, on va évaluer le décalage Doppler entre deux tirs successifs. Pour résoudre les flux il est alors nécessaire que la cadence d’imagerie soit deux fois supérieure à la fréquence Doppler.
Pour atteindre des cadences d’imagerie aussi élevées, on a le choix soit de focaliser successivement les ondes selon une seule ligne de l’image permettant la quantification des flux en temps réel.
Ou alors on peut tirer quelques ondes successives le long d’une ligne de l’image puis tirer quelques ondes successives le long de la ligne d’à côté etc. Ce qui permet de faire une image de la vitesse du flux mais ne permet pas sa quantification. En cardiologie, on visualise la dynamique des flux dans le ventricule gauche par exemple (Figure 1.7).

L’imagerie de déformation (strain imaging)

L’imagerie de déformation a été développée pour permettre de mesurer la déformation locale du muscle myocardique et quantifier la fonction cardiaque en temps réel. A l’origine, l’imagerie de déformation était calculée à partir de la dérivée spatiale du Doppler tissulaire. La méthode la plus utilisée actuellement pour calculer les déformations est basée sur le speckle tracking, une technique qui permet de « suivre » le déplacement des figures de speckle dans l’image et d’estimer la vitesse tissulaire dans plusieurs directions [9].
L’idée de cette technique réside dans le fait qu’une région du cœur présentant une ischémie (diminution de l’apport en sang) par exemple, entraînant une mort locale des cellules, se contractera moins bien. Une déformation plus faible sera alors mesurée dans cette région. Une des limites de l’imagerie de déformation est sa sensibilité aux changements physiologiques, car un même segment myocardique peut changer énormément sa déformation suivant les conditions (effort, repos, médicaments, etc…)

L’imagerie échographique 3D

Aujourd’hui, la plupart des grands constructeurs d’échographe (Philips, Siemens, Samsung, …) proposent un mode échographique 3D temps réel (4D). L’imagerie 4D repose sur l’utilisation de sondes matricielles comportant jusqu’à 4000 éléments individuels. La réalisation d’un tel système est un vrai défi technique qui a nécessité de nombreux compromis. Les principaux défis de l’imagerie 4D sont le nombre de voies électroniques et la cadence d’imagerie, car l’échographie conventionnelle 4D nécessite la focalisation d’un très grand nombre de faisceaux. En 2D, l’imagerie échographique conventionnelle nécessite une centaine de faisceaux ce qui permet d’atteindre des cadences de l’ordre de 50-100 images/s. En 3D, le nombre de faisceaux nécessaire augmente d’un ordre de grandeur, ce qui génère des cadences d’un ordre de grandeur plus petit. Actuellement, les cadences d’imagerie 4D sont limitées à 20 images/s ce qui reste insuffisant pour les applications en cardiologie.
En cardiologie, l’apport de l’imagerie 3D temps réel pourrait être très important car il élimine une des grandes limitations de l’échocardiographie 2D : la variabilité inter-examinateur. En effet, l’examen ne dépend plus du plan de coupe choisi puisque tout le cœur est imagé en même temps.

Les limites actuelles de l’imagerie échographique en cardiologie

Il existe deux limitations majeures à ces modes d’imagerie :
La cadence d’imagerie en échocardiographie permet l’imagerie temps réel mais ne permet pas de résoudre des mouvements plus rapides. Lorsqu’on cherche à quantifier un phénomène rapide comme le flux sanguin, on ne peut le faire que selon une seule ligne de l’image (partie 1.2.3.2). De la même manière, on ne peut pas imager les phénomènes rapides qui se propagent dans le cœur, comme la vibration induite par la fermeture des valves [10] par exemple, il est seulement possible de visualiser à une dimension la variation temporelle d’un point du myocarde par tirs focalisés successifs.
De plus, les modes d’imagerie qui cherchent à évaluer la fonction cardiaque via l’estimation de la cinétique ou de la déformation du cœur ne mesurent pas directement des paramètres physiologiques, comme la pression intra-ventriculaire ou l’élasticité du myocarde par exemple. Ces mesures sont toujours indirectes et de nombreuses hypothèses sont réalisées pour permettre de remonter aux paramètres physiologiques, ce qui rend les mesures peu fiables et peu reproductibles.

Imagerie ultrarapide par émission d’ondes planes

Rappelons qu’en imagerie classique le temps minimal pour former une ligne de l’image correspond au temps d’aller-retour des ultrasons focalisés. Le temps minimal pour former une image entière, composée de cent lignes, est donc de cent fois le temps d’aller-retour des ultrasons. Une méthode originale a été développée au laboratoire pour augmenter la cadence d’imagerie de manière drastique. Au lieu d’émettre cent tirs focalisés selon cent lignes de l’image, la barrette ultrasonore émet une onde plane de la taille de la barrette qui va insonifier tout le milieu à imager en une seule émission. En enregistrant les signaux rétrodiffusés et en faisant le beamforming, on peut reformer une image entière à partir d’un seul tir d’onde plane. La cadence d’imagerie est alors multipliée par 100 et permet d’imager à des vitesses de plusieurs milliers d’images par secondes.
L’image reconstruite par le tir d’une seule onde plane est cependant de moins bonne qualité que l’image reconstruite à partir des 100 tirs d’ondes focalisées, on peut « sentir » qu’il existe plus d’incertitudes sur la provenance des échos rétrodiffusés lorsqu’on insonifie tout le milieu en même temps que lorsqu’on focalise ligne par ligne.
Pour regagner en qualité, il est possible d’émettre successivement des ondes planes angulées (Figure 1.11), puis de les combiner a posteriori de manière cohérente pour recréer des taches focales synthétiques partout dans l’image comme si on avait focalisé les ondes en émission en chacun de ces points (pour plus de précisions sur ce sujet nous pourrons nous référer à l’article de Gabriel Montaldo (2009) [11]).
C’est le « coherent plane-wave compounding » ou la sommation cohérente d’ondes planes en français. Avec un petit nombre d’angles, l’amélioration de la qualité d’image est notable. Il a été montré qu’avec environ 40 ondes planes angulées, il était possible de reconstruire des taches focales synthétiques équivalentes à celles générées par un tir d’ondes focalisées classiques.

L’élastographie par ondes de cisaillement

L’une des applications de l’imagerie ultrarapide développée au laboratoire est la cartographie de l’élasticité dans les tissus mous [12]. Nous allons brièvement présenter cette technique.
La vitesse de propagation d’une onde de cisaillement dans un tissu mou est directement reliée à l’élasticité du tissu (approximation des tissus mous ≈ 3 avec = , E est le module d’Young, le module de cisaillement, la masse volumique du tissu, c la vitesse de l’onde de cisaillement). Avec l’imagerie ultrarapide, on est capable de suivre la propagation de l’onde Figure 1.12 (a)) et d’estimer sa vitesse en chaque point de l’image. Ce qui permet de reconstruire une image d’élasticité (Figure 1.12 (b)). En effet, l’onde de cisaillement se propage à des vitesses de l’ordre de plusieurs mètres par seconde alors que les ondes qu’on utilise en imagerie ultrasonore sont des ondes de compression qui se propagent à environ 1540 m/s. On peut donc, en plusieurs tirs successifs d’ondes planes « filmer » acoustiquement la propagation de l’onde.
Au laboratoire, l’onde de cisaillement avait d’abord été générée par un vibreur externe et la vitesse de l’onde de cisaillement, estimée le long d’une ligne par un mono-élément, cette technique appelée élastographie transitoire 1D avait été proposée par Stefan Catheline pendant sa thèse (1998) [13].
Aujourd’hui, en élastographie d’onde de cisaillement, l’onde de cisaillement se propage parallèlement au plan de la sonde et est générée par force de radiation acoustique d’un tir focalisé pendant une centaine de microsecondes (plusieurs sources générant un cône de Mach) [12]. Puis l’onde est imagée par imagerie ultrarapide d’ondes planes (pour plus de précisions la thèse de Jérémy Bercoff (2004) pourra être consultée [14]).

L’imagerie des propriétés élastiques des artères

Tout d’abord, nous avons poursuivi les travaux de thèse de Mathieu Couade (2011) sur l’imagerie non invasive des propriétés élastiques des artères, en évaluant l’influence de la contrainte, de l’anisotropie et de la pression sanguine ex vivo [22] et in vivo par élastographie d’onde de cisaillement.

L’imagerie ultrarapide transthoracique du cœur

Dans une deuxième partie, nous avons développé l’imagerie ultrarapide transthoracique du cœur haute qualité en étendant le principe de sommation cohérente d’ondes planes à la sommation cohérente d’ondes divergentes. Ce qui a permis de réaliser pour la première fois l’élastographie d’onde de cisaillement [23] et l’imagerie ultrarapide haute qualité du cœur d’un volontaire sain de manière non-invasive [24].

L’imagerie ultrasonore de la structure du myocarde

Dans une troisième partie, nous avons développé une méthode originale (imagerie du tenseur de rétrodiffusion) fondée sur la cohérence spatiale des signaux rétrodiffusés par la focalisation synthétique issue de la sommation cohérente d’ondes planes, pour permettre la détection de la distribution des fibres dans les tissus mous anisotropes comme le myocarde [25].

L’imagerie ultrarapide 3D du cœur et des artères

Enfin, dans le dernier chapitre, nous avons développé l’imagerie ultrarapide 3D et réalisé l’imagerie ultrarapide, la sommation cohérente, l’élastographie par ondes de cisaillement, le doppler ultrasensible [26] et l’imagerie du tenseur de rétrodiffusion en 3D.

Les méthodes existantes pour évaluer la rigidité artérielle

L’estimation de la rigidité artérielle par la mesure de la vitesse de l’onde de pouls (VOP) reste la technique la plus utilisée [6].
L’onde de pouls est une onde de nature complexe qui prend sa source à l’ouverture de la valve aortique lors de la contraction du cœur, qui se propage le long des artères et permet la mise en mouvement du sang. La propagation de cette onde accompagne la dilatation importante de la paroi artérielle, qui peut être ressentie en palpant l’artère radiale ou carotidienne. La VOP est reliée à l’élasticité de la paroi artérielle car elle est liée à sa capacité à se déformer sous une augmentation de pression.
Des méthodes tonométriques [7] et oscillométriques ont été développées pour détecter le retard d’arrivée des ondes de pression à deux sites artériels différents (généralement aux artères carotidiennes et fémorales). La VOP est alors calculée en divisant le retard, à la distance entre les deux sites artériels [6]. Ces méthodes non-invasives fournissent une VOP moyenne sur une longue distance artérielle. Cependant, elles ne permettent pas une estimation locale de la rigidité artérielle et peuvent se révéler inexactes. En effet, la mesure de la distance entre les deux sites artériels est très imprécise et entraîne des erreurs lorsque les artères présentent des tortuosités notamment chez les patients plus vieux.
La rigidité artérielle locale peut être évaluée en mesurant la distensibilité de la paroi artérielle par imagerie ultrasonore temps réel. L’échotracking est une technique qui a été développée pour mesurer finement le changement de diamètre de l’artère pendant un cycle cardiaque et permettre d’évaluer la distensibilité de la paroi artérielle en utilisant la variation du diamètre et de la pression artérielle. Cette méthode requiert donc de connaître précisément la pression artérielle locale ce qui reste difficile à réaliser de manière non invasive. En effet, si la pression des artères superficielles peut être évaluée par tonométrie d’aplanation de manière directe et assez fiable, pour les artères plus profondes, comme l’aorte par exemple, une fonction de transfert doit être appliquée pour permettre une estimation de la pression. Ces fonctions de transfert sont établies à partir de moyennes sur des populations saines et peuvent s’avérer inexactes [8],[9].
Récemment, l’imagerie ultrasonore temps réel de la propagation de l’onde de pouls à haute cadence, a été proposée par Kanai et al. [10] et a été étudiée extensivement par de nombreux groupes, pour estimer la VOP locale [11]–[16]. Mais cette technique permet une évaluation de la rigidité à seulement un instant du cycle cardiaque.

L’élastographie par onde de cisaillement

Rappelons que l’élastographie par onde de cisaillement a été proposée pour mesurer directement, localement, de manière non-invasive et en temps réel l’élasticité des tissus mous [17]. Les ondes de cisaillement sont générées par la force de radiation acoustique d’un faisceau ultrasonore focalisé émis par une sonde échographique. En imageant la propagation de l’onde de cisaillement à une cadence très élevée par imagerie ultrasonore ultrarapide, la vitesse de l’onde de cisaillement peut être quantifiée localement, et le module de cisaillement local peut être mesuré. Cette technique a été implémentée avec succès pour l’évaluation de l’élasticité de plusieurs organes comme le sein [17], le foie [18], la cornée [19], le tendon [20] ou encore le cœur [21]–[23]. Mathieu Couade dans ses travaux de thèse, a montré qu’il était possible d’appliquer cette technique à la mesure de la rigidité artérielle locale, quantitative et à sa variation au cours d’un cycle cardiaque, de manière non-invasive, chez l’homme [24]. Cependant, l’influence des paramètres physiologiques dont dépend la rigidité artérielle, tels que la contrainte induite par la pression sanguine ou l’anisotropie de la paroi artérielle, sur la méthode d’élastographie est encore mal connue. De plus, la méthode n’a pas encore été comparée aux autres méthodes de référence.

Les Objectifs

Dans ce chapitre, nous caractériserons le comportement non-linéaire élastique et l’anisotropie, par élastographie d’onde de cisaillement et test mécanique uni-axial, d’une artère de cheval ex vivo. Ce qui nous permettra d’évaluer la sensibilité de l’élastographie par onde de cisaillement dans le tissu artériel.
Dans une deuxième partie, nous étudierons la rigidité artérielle des aortes de 5 rats en utilisant l’élastographie d’onde de cisaillement sur une large plage de pression artérielle (40 mmHg à 190 mmHg) mesurée de manière invasive avec deux cathéters de pression. Cette étude nous permettra de caractériser le comportement non-linéaire in vivo des artères de rat. Une méthode complétement non-invasive, pour caractériser localement la non-linéarité des artères, sera proposée et comparée à deux autres méthodes validées.

Mise en évidence ex vivo, du comportement non-linéaire de l’élasticité d’une aorte de cheval sous contrainte et de son anisotropie, par imagerie d’onde de cisaillement.

Dans cette partie réalisée en collaboration avec l’équipe de Patrick Segers de l’université de Ghent, une aorte de cheval est découpée et fixée sur un banc de test uni-axial. L’élastographie par onde de cisaillement est réalisée pendant les tests dynamiques et les résultats sont comparés aux résultats du test. L’anisotropie de l’artère est ensuite mise en évidence en sondant l’échantillon à plusieurs angles de sonde.

Protocole expérimental

Tissue aortique du cheval

Une aorte de cheval, fraichement excisée, a été obtenue au laboratoire de pathologie vétérinaire de l’université de Ghent (Belgique). Elle a été conservée dans une solution de PBS (phosphate buffered saline). Un cylindre d’aorte proximale descendante, d’à peu près 7 cm de hauteur, a été excisé (i.e. Figure 2.1 (a)). Le cylindre a ensuite été ouvert axialement pour obtenir un rectangle de taille 7 x 8,6 cm et d’épaisseur 4,5 mm.

Test mécanique uni-axial

Pour mesurer la réponse mécanique de l’échantillon, le tissu aortique a été fixée sur une machine de test de traction uni-axial (Instron 5944, Norwood, MA, USA) (Figure 2.1 (b)).
L’étirement a été appliqué dans la direction circonférentielle de l’aorte (flèche verte Figure 2.1 (c)) et des cycles de déformation de traction, pour des déformations qui se situent entre 10% et 35% avec une vitesse de 7,7%/s, ont été appliqués. On considère que la déformation de 10% représente l’étirement « 0 ». Cette échelle de déformation a été choisie pour mettre en évidence le comportement non-linéaire du tissu.
Un exemple de cycles de déformation est présenté en Figure 2.2 (a). Un cycle entier d’étirement-détente a une durée de 6,5 secondes. Pendant les tests, le tissu a été arrosé fréquemment avec une solution de PBS pour éviter des dommages dus à la déshydratation.
A partir de la courbe de déformation-contrainte Figure 2.2 (b), quatre modules élastiques ont été calculés au début et à la fin des cycles étirement-détente et les valeurs moyennes correspondantes ont servi de référence à déformation minimale et maximale, respectivement.

Elastographie par onde de cisaillement : acquisition et traitement des données

Une sonde ultrasonore (fréquence centrale 15 MHz, bande passante 80%, taille des éléments 0,125 mm, Vermon, France) a été montée sur un moteur rotatif et placée sur le tissu aortique. Des mesures d’élastographie par onde de cisaillement ont été réalisées pendant les cycles d’étirement-détente.
Des ondes de compression focalisées par la sonde dans le tissu aortique, pendant une durée de 250 µs à une profondeur de 6-8 mm, entrainant une poussée locale du tissu par force de radiation acoustique ont permis de générer des ondes de cisaillement. Ces ondes de cisaillement ont ensuite été imagées par imagerie ultrarapide d’ondes planes, à une cadence de 31000 images/s. Des ondes planes angulées (-2° ; 2°) ont été émises pour permettre de réaliser la sommation cohérente et ainsi améliorer la qualité d’image, induisant une cadence effective de 15500 images/s.
La séquence d’élastographie par onde de cisaillement a été répétée toutes les 0,6 secondes pendant les tests mécaniques, permettant de réaliser 10 mesures par cycle.
Ensuite, la sonde a été mise en rotation (de 0° à 180° par pas de 30°, i.e. Figure 2.1 (c)) et pour chaque angle, 10 mesures par cycle ont été effectuées.
Les vitesses tissulaires ont été obtenues par un algorithme de Doppler tissulaire standard (voir partie 1.2.4 de l’introduction). Les vitesses de propagation des ondes de cisaillement ont ensuite été calculées à chaque profondeur par régression linéaire du maximum de la vitesse tissulaire en fonction du temps. Les vitesses ont été moyennées le long de la profondeur et la déviation standard a été calculée.
A partir de ces vitesses, nous avons déterminé le module élastique E, qui peut être déterminé dans l’approximation des tissus mous, par la formule [25] : ≈3 ; = (2.1).

Effet de l’anisotropie sur la mesure d’élasticité

L’élastographie par onde de cisaillement a été réalisée à différents angles de sonde. Pour un moment donné du cycle étirement-détente, les maxima des vitesses d’onde de cisaillement (6,9 m/s et 7 m/s), sont atteints pour les angles 0° et 180° (lorsque la sonde est orientée le long de l’axe circonférentiel). En revanche, le minimum de vitesse d’onde de cisaillement (3 m/s) est atteint lorsque la sonde est placée à 90°. La Figure 2.3 présente un arrêt sur image de la propagation de l’onde de cisaillement à deux temps, pour un même moment du cycle étirement-détente, lorsque la sonde est placée à 0° (a),(c) et à 90° (b),(d). On peut remarquer visuellement que l’onde de cisaillement se propage plus vite à 0° qu’à 90°, ce qui est confirmé par le calcul de vitesse (e),(f). Des vitesses d’onde de cisaillement intermédiaires sont obtenues pour les angles entre 0° et 90°, ainsi qu’entre 90°et 180° Figure 2.5 (b),(c).
Ces différences de vitesse peuvent être expliquées par l’anisotropie. En effet, les ondes de cisaillement se propagent plus rapidement le long des fibres que perpendiculairement. Or, les fibres dans l’aorte sont principalement distribuées selon la direction circonférentielle, qui correspond au 0°/180° dans notre configuration. (La direction des fibres a été vérifiée par histologie).
La variation de vitesse d’onde de cisaillement lors des cycles étirement-détente est elle aussi différente, en fonction de l’angle de la sonde. On trouve une forte variation d’environ 4m/s dans la direction circonférentielle du tissu aortique (Figure 2.5 (a) points verts et gris). Cette variation devient de plus en plus petite à mesure que l’angle augmente Figure 2.5 (b),(c) points verts), jusqu’à atteindre un minimum de variation à 90° (0,5 m/s ) (Figure 2.5 (a) points jaune). Lorsque l’angle varie de 90° à 180°, la variation augmente à nouveau (Figure 2.5 (c),(b) points gris), jusqu’à ré-atteindre un maximum en 180°(Figure 2.5 (a) points gris).
Ces différences de variations peuvent aussi être expliquées par l’anisotropie. Lorsqu’on étire l’échantillon dans la direction circonférentielle, c’est-à-dire dans la direction des fibres, on étire les fibres, qui s’allongent sous l’effet de cette force, ce qui a pour effet d’induire une augmentation d’élasticité et de vitesse d’onde de cisaillement. En revanche, cet étirement le long des fibres ne provoque qu’une variation négligeable de leur rayon, leur taille en coupe transversale ne varie quasiment pas, ce qui a pour effet une variation minime de l’élasticité et de la vitesse d’onde de cisaillement.

La séquence d’élastographie par onde de cisaillement

Le module d’Young longitudinal a été calculé à partir de la vitesse de l’onde de cisaillement pendant la séquence d’élastographie par onde de cisaillement. Un motif de l’acquisition d’élastographie consistait en une émission d’un faisceau de « push » focalisé dans la paroi artérielle supérieure (à une profondeur de 6 mm environ) pendant 300 µs au centre de la barrette avec un F/D (distance focale sur ouverture) de 1,5. 80 ondes planes angulées (angles [-2° 2°]) ont été transmises à la cadence de 31000 images/s dans le but de synthétiser 40 images d’ondes planes sommées de manière cohérente avec une cadence effective de 15500 images/s [27]. Ce motif a été répété 10 fois pendant un cycle cardiaque avec un pas constant d’environ 15 ms créant ainsi la séquence complète d’élastographie. Cette séquence a été déclenchée sur le pic R de l’ECG (Figure 2.9 (a)).

La séquence d’imagerie ultrarapide

Une évaluation non-invasive du diamètre de l’artère a été réalisée en utilisant une séquence d’imagerie ultrarapide. Après certaines acquisitions d’élastographie par onde de cisaillement, une séquence indépendante d’imagerie ultrarapide d’ondes planes a été utilisée pour des valeurs identiques de pression artérielle (Figure 2.9 (b)). Ces acquisitions ont été déclenchées sur le pic R de l’ECG. L’imagerie ultrarapide était composée de 4500 ondes planes angulées (angles [-2° 0° 2°]) à une cadence de 27000 images/s (durée totale 166 ms) pour synthétiser 1500 images d’ondes planes sommées de manière cohérente à une cadence effective de 9000 images/s.

Données d’élastographie

Les signaux IQ des 80 ondes planes angulées sont enregistrés en mémoire. La sommation cohérente a été réalisée et 40 images ont été synthétisées. Les images Bmode sont construites à partir de la valeur absolue des signaux IQ (Figure 2.10 (a)). Les vitesses tissulaires (Figure 2.10 (b)) sont obtenues par Doppler tissulaire classique.
La paroi artérielle supérieure a été sélectionnée manuellement (Figure 2.10 (a), ligne bleue). La vitesse tissulaire est moyennée sur 2 pixels en profondeur autour de la ligne sélectionnée et est présentée en fonction du temps (Figure 2.10 (b)).
La vitesse de l’onde de cisaillement a été estimée avec le coefficient directeur de la régression linéaire sur les maxima sur la vitesse tissulaire (Figure 2.10 (b), ligne blanche). A partir de cette vitesse, les valeurs de rigidité ont été calculées avec l’équation (2.2).

Données d’imagerie ultrarapide

Les signaux IQ des 4500 ondes planes angulées ont été enregistrés en mémoire. La sommation cohérente d’ondes planes a été réalisée à partir des trois angles pour obtenir 1500 images synthétiques.
De manière similaire à l’élastographie par onde de cisaillement, les vitesses tissulaires ont été obtenues par algorithme de Doppler tissulaire classique. Le diamètre interne ¬ et l’épaisseur de la paroi ℎ de l’artère à un temps référence  » ont été mesurés sur les images de Bmode focalisées standard de l’échographe SuperSonic Imagine (Figure 2.11 (a)).
Les déplacements radiaux de la paroi artérielle antérieure # et postérieure # ont été obtenus par intégration des vitesses tissulaires, en fonction du temps, aux murs antérieurs et postérieurs, respectivement (Figure 2.11 (b)). La variation de diamètre interne # a été calculée de la manière suivante : # = # − # (2.4).

Suivi de la variation de vitesse d’onde de cisaillement au cours d’un cycle cardiaque

Les acquisitions d’élastographie par onde de cisaillement ont permis de mesurer la variation de vitesse d’onde de cisaillement associée à la variation naturelle de pression artérielle durant un cycle cardiaque. La Figure 2.13 (a) présente un exemple d’estimations de vitesse d’onde de cisaillement à dix différents moments d’un cycle cardiaque d’un rat en fonction du temps. Dans cet exemple, la pression artérielle varie entre 92 mmHg en diastole et 130 mmHg en systole (Figure 2.13 (b)). Nous observons des vitesses d’onde de cisaillement qui suivent les variations de pression artérielle (5,1 m/s en diastole à 10,2 m/s en systole). Le rayon interne de l’artère, a été mesuré lui aussi avec succès avec la séquence d’imagerie ultrarapide pour les mêmes variations de pression. De manière similaire aux vitesses d’onde de cisaillement, les variations de rayon interne (ici de 811 µm à 863 µm) suivent les variations de pression artérielle.

Imagerie transthoracique des phénomènes rapides du cœur

Pour pouvoir imager ces phénomènes chez l’homme, une imagerie ultrarapide non-invasive adaptée au cœur humain, différente de l’imagerie ultrarapide développée jusqu’ici en ondes planes, est nécessaire.
En imagerie ultrasonore, la cadence d’imagerie est limitée par le nombre de faisceaux dont on a besoin pour reconstruire une image. Plusieurs approches ont été développées pour réduire le nombre d’ondes transmises, souvent au prix d’une résolution spatiale plus faible ou d’un champ de vue réduit.
Le concept d’imagerie ultrarapide utilisant des ondes non-focalisées a été proposé pour réduire le nombre d’ondes transmises de manière drastique, tout en gardant la même densité de lignes reconstruites dans l’image et le même champ de vue [17],[18],[19],[14],[20],[21]. L’imagerie en onde plane, décrite dans l’introduction, a été utilisée dans de nombreuses applications. De plus, les ondes planes émises avec des angles différents peuvent être sommées de manière cohérente pour améliorer la résolution et le contraste et ainsi obtenir une image finale de meilleure qualité [22]. C’est ce qu’on appelle la sommation cohérente d’ondes planes. Avec seulement quelques ondes transmises, on peut créer une tache focale synthétique de transmission partout dans l’image. Cependant, pour des applications qui requièrent un large champ de vue, comme l’imagerie transthoracique du cœur, l’approche en onde plane ne convient pas. En effet, les sondes phased array, propres à l’imagerie cardiaque, ont une petite ouverture, ce qui leur permet d’imager le cœur entre deux côtes, mais ne leur permet pas d’imager le cœur en entier avec l’émission en onde plane. De plus, l’émission d’ondes planes angulées pour la sommation cohérente n’est pas possible, car aux grandes profondeurs, les ondes planes ne se superposent pas.
Or, dans des applications comme l’élastographie d’onde de cisaillement, où les déplacements des tissus induits sont très petits, un bon rapport Signal à Bruit (RSB) est primordial pour assurer la qualité de l’estimation du déplacement, alors que le champ de vue peut être réduit. Dans certains cas, comme dans l’imagerie Doppler ultrarapide ou l’imagerie d’onde électromécanique, le cœur doit être imagé en entier avec un bon RSB et un large champ de vue.
Pour imager un large champ de vue à une cadence ultrarapide, l’utilisation d’ondes divergentes (ou circulaires) émises à partir de sources virtuelles positionnées derrière la barrette ultrasonore a été proposée [23]–[26]. L’onde, en se propageant, permet d’insonifier les côtés et un large champ de vue peut être imagé.
A partir des travaux réalisés en sommation cohérente d’ondes planes, nous proposons dans ce chapitre d’étudier la sommation cohérente d’ondes divergentes. Nous pourrons ainsi, imager le cœur à une cadence ultrarapide, de manière non-invasive, avec un champ de vue adapté à l’application choisie, et une bonne qualité d’image. Ce qui nous permettra de réaliser l’élastographie et l’imagerie ultrarapide du cœur.

Sommation cohérente d’ondes divergentes

Principes de la sommation cohérente en ondes divergentes

Dans cette partie, la sommation cohérente d’ondes divergentes est réalisée de manière analytique pour étudier la tache focale synthétique de transmission.

Théorie

A deux dimensions, chaque onde divergente transmise est définie par la position d’une source virtuelle située derrière la sonde.
Le principe de la sommation cohérente en ondes divergentes est illustré par la Figure 3.4. Le choix de la position des sources virtuelles est crucial et peut mener à des résultats très différents. Dans les techniques d’imagerie en ouverture synthétique (synthetic aperture imaging), par exemple, la source virtuelle coïncide avec les transducteurs de la barrette échographique et les ondes divergentes sont successivement générées par chacun des éléments, pour recréer une image de haute qualité [27]. Cependant, à haute cadence d’imagerie, seulement un petit nombre d’ondes divergentes peut être transmis. Dans ce cas, si quelques sources virtuelles sont placées sur quelques éléments de la barrette, l’énergie totale émise est trop faible et la distance importante entre les sources entraine une augmentation des lobes de réseau.
C’est pourquoi il est nécessaire de placer les sources virtuelles derrière la sonde pour pouvoir utiliser en transmission, un plus grand nombre d’éléments de la barrette.
On peut alors se poser la question : Où doit-on placer les sources ?

Positions latérales des sources virtuelles et résolution latérale

Nous avons déjà démontré, de manière théorique, que la position latérale des sources influait sur la résolution latérale et les lobes de réseaux, nous allons maintenant le mettre en évidence avec les simulations.
Figure 3.8. Pression synthétique normalisée issue de la sommation cohérente de trois ondes divergentes avec différent pas virtuel p (1,4 mm ; 2,8 mm ; 5,6 mm) entre les sources. Les sources virtuelles sont placées au centre de sous-ouvertures de 21 éléments. La sommation cohérente est réalisée à une profondeur de 60 mm sur l’axe central (a) et sur le côté à 60 mm (b). La distribution de pression synthétique normalisée obtenue pour les différentes configurations est imagée en 2D (c).
La Figure 3.8 représente le champ pression synthétique transmise obtenue à partir de trois sources virtuelles avec des pas p de réseaux virtuels différents ou en d’autres termes, avec des espacements différents entre les sources virtuelles. Comme précédemment la sommation cohérente des trois sources a été réalisée à une profondeur de 60 mm au milieu (haut de la Figure 3.8) et sur le côté d’un secteur de 90° (bas de la Figure 3.8). L’ouverture angulaire (100°) et la sous-ouverture (21 éléments) est la même dans les trois cas. Dans chacun des cas, une des trois sources virtuelles est placée au centre de la barrette ultrasonore et les deux autres placées symétriquement autour d’elle à des distances de 1,4 mm ; 2,8 mm et 5,6
mm (courbe verte, rouge et bleue respectivement). En accord avec l’équation (3.4), la résolution latérale augmente avec le pas entre les sources, les largeurs du lobe principale à -6 dB sont de 11 mm ; 5,5 mm et 2,8 mm respectivement. En revanche, les lobes de réseau se rapprochent du lobe principal lorsque le pas augmente, ce qui est aussi en bonne accord avec l’équation (3.6).

Influence du nombre d’ondes divergentes dans la qualité de la focalisation synthétique

Maintenant, nous savons où placer les sources virtuelles dans l’espace. En revanche, il nous reste à savoir comment évolue la qualité de l’imagerie avec le nombre de sources virtuelles utilisées dans la sommation cohérente. Puisque en imagerie ultrarapide, on doit utiliser un minimum d’ondes transmises, savoir si la qualité d’imagerie augmente rapidement (ou pas) avec le nombre d’ondes divergentes, est un point crucial.
Pour étudier cette question, chaque source a été placée au centre d’une sous-ouverture de 21 éléments=0 avec une ouverture angulaire de 90°. La première source virtuelle a été placée en (au centre de la barrette ultrasonore). Le nombre d’ondes divergentes a ensuite été augmenté successivement, de manière symétrique, autour de la source placée au centre.
Pour trois ondes transmises, deux sources virtuelles ont été ajoutées à la distance maximum du centre= du transducteur mais toujours au centre d’une sous-ouverture de 21 éléments soit à [-5,9 ; 0 ; 5,9] mm. De cette manière, la distance entre les deux sources extrêmes a été maximisée pour obtenir la meilleure résolution possible pour la configuration des sous- ouvertures de 21 éléments. Ensuite, deux autres sources virtuelles ont été ajoutées entre les trois sources virtuelles précédentes,= pour obtenir cinq ondes transmises. Les nouvelles positions ont donc été : [-5,9 ; -2,95 ; 0 ; 2,95 ; 5,9] mm etc. A chaque fois deux sources virtuelles sont ajoutées entre les deux sources extrêmes, de manière à garder la même résolution tout en affinant le pas entre les sources. A la focalisation synthétique en transmission, une focalisation conventionnelle en réception a été ajoutée pour étudier la qualité d’image finale. Enfin, les champs de pression obtenus par sommation cohérente ont été comparés au champ de pression d’un tir focalisé classique.
Figure 3.9. Pression synthétique normalisée en émission-réception en deux points de l’espace au centre et sur le côté d’un secteur de 90°, à une profondeur de 60 mm, en fonction de la position latérale. Les pressions synthétiques en fonction du nombre d’ondes divergentes dans la sommation cohérente sont comparées à l’émission-réception d’un tir focalisé. Les lobes, ainsi que le niveau moyen, décroissent à mesure que le nombre d’ondes divergentes augmente et les champs de pression tendent vers le champ de pression du tir focalisé. En dessous, le point spread fonction (PSF) au centre est représenté pour 1 et 3 ondes divergentes ainsi que pour le tir focalisé.
La Figure 3.9 présente l’amélioration de la qualité de la focalisation avec le nombre d’ondes divergentes utilisé (amplitude de pression et point spread function PSF). Le niveau moyen de pression au centre, pour la focalisation synthétique sur le côté (Figure 3.9 (b)), a été évalué pour quantifier l’amélioration du rapport signal à bruit. Nous avons trouvé un niveau moyen de -24 dB pour une onde divergente, puis -42,4 dB ; -51,2 dB ; -60,3 dB ; -68,1 dB pour 3 ; 5 ; 15 ; 43 ondes divergentes, respectivement. On peut noter une amélioration importante dès 3 ondes divergentes, particulièrement hors axe, là où le niveau moyen de pression est réduit de 18,4 dB. La focalisation est ensuite améliorée progressivement avec le nombre d’ondes transmises. Avec 43 ondes transmises, la focale devient comparable à la focale d’un tir focalisé classique. La PSF illustre aussi l’idée qu’avec un petit nombre d’ondes divergentes dans la sommation cohérente, on améliore rapidement la qualité de la focalisation, ce qui nous permettra de faire de l’imagerie ultrarapide avec une bonne qualité d’image.

Imagerie B-mode d’ondes divergentes d’un « phantom » de cœur

Pour valider les simulations, la qualité d’image a été étudiée dans un « phantom » de cœur (CIRS, model 067) que nous possédons au laboratoire. Une sonde cardiaque phased array (64 éléments, fréquence centrale 2,7 MHz, Vermon, France), identique à la sonde implémentée dans le logiciel de simulation, a été utilisée pour imager le « phantom ». La technique de sommation cohérente des ondes divergentes a été implémentée en temps réel sur un échographe ultrarapide (Aixplorer, SuperSonic Imaging, France). La profondeur d’imagerie a été fixée à 12 cm. Le nombre d’ondes divergentes émises a été augmenté progressivement de 1 à 20 ondes divergentes, pour une cadence d’imagerie allant de 4600 à 230 images/s respectivement. L’ouverture angulaire des ondes divergentes a été fixée à 90°, les sous-ouvertures à 21 éléments et la position latérale des sources virtuelles a été fixée de la même manière que dans la partie précédente (partie 3.2.2.4). Une séquence de tirs focalisés classiques (160 tirs, distance focale à 60 mm) a aussi été implémentée pour pouvoir comparer les images.
En réception, une focalisation dynamique classique en tout point du secteur de l’image, a été réalisée pour toutes les acquisitions. Chaque point de l’image est calculé en modulation IQ. La magnitude des données IQ beamformées a ensuite été normalisée de manière un peu particulière, pour visualiser la variation de contrastes en fonction de la profondeur. En effet, chaque profondeur de l’image a été normalisée par l’amplitude maximum du signal à cette profondeur. L’image a été ensuite scan-convertée (c’est-à-dire présentée en image sectorielle) et une échelle logarithmique a été appliquée pour obtenir une image finale de B-mode avec 50 dB de dynamique.

Table des matières

Chapitre 1 : Introduction
1.1. Les outils de la cardiologie (détection et imagerie)
1.1.1. L’électrocardiographie
1.1.2. Imagerie électrocardiographique (ECGI)
1.1.3. L’imagerie par résonance magnétique (IRM) cardiaque
1.1.4. Tomodensitométrie cardiaque (Computed Tomography CT)
1.2. L’échocardiographie
1.2.1. Formation d’images
1.2.2. L’échocardiographie temps réel
1.2.3. Imagerie et quantification des flux sanguins en échographie
1.2.3.1. Le Doppler continu
1.2.3.2. Le Doppler pulsé et le Doppler couleur
1.2.4. Le Doppler tissulaire
1.3. Les innovations récentes en échocardiographie
1.3.1. L’imagerie de déformation (strain imaging)
1.3.2. L’imagerie échographique 3D
1.3.3. Les limites actuelles de l’imagerie échographique en cardiologie
1.4. L’échographie ultrarapide
1.4.1. Imagerie ultrarapide par émission d’ondes planes
1.4.2. L’élastographie par ondes de cisaillement
1.4.3. L’imagerie Doppler ultrasensible
1.5. Les objectifs de la thèse:
1.5.1. L’imagerie des propriétés élastiques des artères
1.5.2. L’imagerie ultrarapide transthoracique du coeur
1.5.3. L’imagerie ultrasonore de la structure du myocarde
1.5.4. L’imagerie ultrarapide 3D du coeur et des artères
Bibliographie
Chapitre 2 : Imagerie par ondes de cisaillement des artères 
2.1. Introduction
2.1.1. Importance des propriétés élastiques des artères
2.1.2. Les méthodes existantes pour évaluer la rigidité artérielle
2.1.3. L’élastographie par onde de cisaillement
2.1.4. Les Objectifs
2.2. Mise en évidence ex vivo, du comportement non-linéaire de l’élasticité d’une aorte de cheval sous contrainte et de son anisotropie, par imagerie d’onde de cisaillement.
2.2.1. Protocole expérimental
2.2.2. Résultat du test mécanique : mise en évidence de la non-linéarité (hystérésis de la courbe déformation-contrainte)
2.2.3. Visualisation de la propagation de l’onde de cisaillement et mise en évidence de la non-linéarité
2.2.4. Effet de l’anisotropie sur la mesure d’élasticité
2.2.5. Discussion
2.3. Evaluation non invasive in vivo de l’élasticité aortique du rat par imagerie d’onde de cisaillement, sa dépendance à la pression artérielle et à la distension de l’artère
2.3.1. Introduction
2.3.2. Protocole expérimental
2.3.3. Acquisition
2.3.3.1. La séquence d’élastographie par onde de cisaillement
2.3.3.2. La séquence d’imagerie ultrarapide
2.3.4. Traitement des données
2.3.4.1. Données d’élastographie
2.3.4.2. Comparaison avec deux méthodes de référence
2.3.5. Visualisation de l’onde de cisaillement
2.3.6. Suivi de la variation de vitesse d’onde de cisaillement au cours d’un cycle cardiaque
2.3.7. Elasticité en fonction de la pression artérielle
2.3.8. Comparaison avec deux méthodes validées
2.3.9. Discussion
2.4. Conclusion
Chapitre 3 : Imagerie ultrarapide du coeur
3.1. Introduction
3.1.1. Elastographie par ondes de cisaillement du myocarde
3.1.2. Imagerie Doppler ultrarapide
3.1.3. Imagerie d’ondes électromécaniques
3.1.4. Imagerie transthoracique des phénomènes rapides du coeur
3.2. Sommation cohérente d’ondes divergentes
3.2.1. Principes de la sommation cohérente en ondes divergentes
3.2.1.1. Théorie
3.2.1.2. Position des sources virtuelles
3.2.2. Simulation de champs synthétiques
3.2.2.1. Ouverture angulaire et champ de vue
3.2.2.2. Sous-ouverture de transmission et énergie transmise
3.2.2.3. Positions latérales des sources virtuelles et résolution latérale
3.2.2.4. Influence du nombre d’ondes divergentes dans la qualité de la focalisation synthétique
3.2.3. Imagerie B-mode d’ondes divergentes d’un « phantom » de coeur
3.2.3.1. Influence du nombre de sources sur le RSB de l’image
3.3. Imagerie ultrarapide in vivo du coeur humain
3.3.1. Imagerie d’onde de cisaillement
3.3.1.1. Influence du nombre de sources sur le RSB du signal de l’onde de cisaillement
3.3.1.2. Influence de l’ouverture angulaire
3.3.1.3. Faisabilité dans un coeur de porc
3.3.1.4. Validation in vivo dans le coeur d’un volontaire sain
3.3.2. Imagerie ultrarapide in vivo du coeur humain pendant un cycle cardiaque
3.3.2.1. Gain en sommation cohérente d’onde divergente
3.3.2.2. Possibilité d’obtenir le doppler tissulaire en chaque point de l’image
3.4. Discussion
3.4.1. Les artéfacts de mouvement dans la sommation cohérente d’ondes divergentes
3.4.2. Les applications potentielles
Chapitre 4 : Analyse de la cohérence spatiale du speckle ultrasonore dans les tissus mous anisotropes : vers une imagerie du tenseur de rétrodiffusion de la structure des tissus
4.1. Introduction
4.1.1. Structure du myocarde : une architecture complexe des fibres
4.1.2. Les méthodes optiques
4.1.3. L’IRM de diffusion
4.1.4. Les méthodes en ultrasons
4.1.5. Etude de la cohérence spatiale
4.2. Cohérence spatiale en milieu aléatoire et dans les matériaux anisotropes
4.2.1. Cohérence spatiale en milieu aléatoire : le théorème de Van-Cittert Zernike
4.2.1.1. Le théorème de Van Cittert- Zernike en impulsionnel
4.2.1.2. La fonction de cohérence
4.2.1.3. Le facteur de cohérence
4.2.2. Expérience de cohérence spatiale dans les matériaux anisotropes
4.3. Cohérence spatiale avec émission d’ondes planes et sommation cohérente
4.3.1. Principe du la cohérence spatiale avec sommation cohérente d’ondes planes
4.4. Validation expérimentale sur un « phantom » d’imagerie
4.4.1. Les B-mode de cohérence
4.4.2. Protocole expérimental
4.4.2.1. Acquisition et méthode de traitement
4.4.3. Le B-mode de cohérence en ondes planes
4.4.3.1. « Phantom » d’imagerie
4.4.3.2. Muscle squelettique
4.5. Détection de la distribution des fibres dans le muscle squelettique et le coeur ex vivo par imagerie du tenseur de rétrodiffusion et validation par imagerie du tenseur élastique
4.5.1. Protocole expérimental
4.5.1.1. Acquisition
4.5.1.2. Estimation de l’angle de la fibre : imagerie du tenseur de rétrodiffusion (ITR)
4.5.1.3. Anisotropie fractionnelle
4.5.1.4. Imagerie du tenseur élastique : principe et acquisitions
4.5.2. Résultats sur le muscle squelettique
4.5.2.1. Les fonctions de cohérence
4.5.2.2. Le facteur de cohérence moyenné spatialement
4.5.2.3. Comparaison avec les résultats de l’imagerie du tenseur élastique
4.5.3. Résultats sur le coeur sain
4.5.3.1. Les fonctions de cohérence
4.5.3.2. Le facteur de cohérence moyenné spatialement
4.5.3.3. Estimation de la direction des fibres par imagerie du tenseur de rétrodiffusion
4.5.3.4. Comparaison avec la direction des fibres estimée par imagerie du tenseur élastique
4.6. Imagerie du tenseur de rétrodiffusion avec un nombre réduit d’ondes planes
4.6.1. En vue de l’application in vivo
4.6.2. Résultats
4.7. Conclusion
Chapitre 5 : Imagerie ultrasonore ultrarapide 4D
5.1. Introduction
5.1.1. Problématique
5.1.2. Etat de l’art
5.1.3. Intérêt potentiel de l’imagerie 3D ultrarapide temps réel
5.2. Imagerie 4D ultrarapide ultrasonore
5.2.1. Les méthodes
5.2.1.1. Le système
5.2.1.2. La formation d’images
5.2.1.3. Procédure expérimentale
5.2.2. Les résultats
5.2.2.1. Résolution et contraste
5.2.2.2. Imagerie d’onde de cisaillement 3D
5.2.2.3. Imagerie Doppler ultrarapide 3D
5.2.3. Discussion
5.3. Analyse complète de de la cohérence spatiale sur une sonde matricielle 2D ou l’imagerie 3D du tenseur de rétrodiffusion de la structure des tissus
5.3.1. Introduction
5.3.2. Théorie
5.3.2.1. Cohérence spatiale sur une sonde matricielle 2D en milieu aléatoire
5.3.2.2. Résultat attendu en milieu anisotrope
5.3.3. Les méthodes
5.3.3.1. Procédure expérimentale
5.3.3.2. Le traitement de données
5.3.4. Les résultats
5.3.4.1. Cohérence spatiale en milieu aléatoire
5.3.4.2. Cohérence spatiale dans une forêt de tiges
5.3.4.3. Cohérence spatiale dans 3 biceps humain in vivo
5.3.4.4. Cohérence spatiale dans 3 échantillons de myocarde ex vivo
5.3.5. Discussion
5.4. Conclusion
Chapitre 6 : Conclusion
6.1. Imagerie par ondes de cisaillement des artères
6.2. Imagerie ultrarapide du coeur
6.3. Analyse de la cohérence spatiale du speckle ultrasonore dans les tissus mous anisotropes : vers une imagerie du tenseur de rétrodiffusion de la structure des tissus
6.4. Imagerie ultrasonore ultrarapide 4D
6.5. Ouverture
Annexe

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