Quantification semi-paramétrique de signaux de Spectrométrie de Résonance Magnétique, acquis ex vivo et in vivo

par Mamory Rabeson

Thèse de doctorat en Images et systèmes

Sous la direction de Danielle Graveron-Demilly.

Soutenue en 2008

à Lyon 1 .


  • Résumé

    L’objet de cette thèse porte sur la quantification de signaux de Spectrométrie et d’Imagerie Spectroscopique de Résonance Magnétique (ISRM) afin d’obtenir une estimation des concentrations des métabolites présents dans les tissus d’intérêt. L’optimisation de la méthode QUEST pour la quantification automatique de signaux haute résolution de biopsies, obtenus à l’angle magique (RMN-HRMAS) est réalisée. Cette méthode semi-paramétrique est validée par des études statistiques. D’autre part, nous proposons, à l’aide de la théorie de Cramér-Rao, une estimation de l’erreur faite sur le signal de nuisance des macromolécules et des lipides. Nous présentons deux applications permettant d’obtenir des profils métaboliques du cerveau chez le petit animal et de la prostate chez l’homme. Dans le cerveau de la souris, des changements métaboliques ont ainsi été mis en évidence lors de l’utilisation d’un neurotoxique (soman) induisant des crises épileptiques. Enfin, nous présentons une méthode de quantification de données ISRM obtenues avec un balayage non cartésien de l’espace k combinant un algorithme de type ‘gridding’ et la méthode QUEST

  • Titre traduit

    Semi-parametric quantification of ex vivo and in vivo Signals of Magnetic Resonance Spectroscopy


  • Résumé

    This work focuses on semi-parametric quantification in Magnetic Resonance Spectroscopy and Spectroscopic Imaging (MRSI) in order to estimate concentrations of metabolites from tissues of interest. The QUEST method is optimized for automatic quantitation of high resolution signals of biopsies, obtained at the magic angle (NMR-HRMAS). The semi-parametric method is validated by statistical studies. Furthermore, we derive, thanks to the Cramér-Rao theory, an estimate of the error done on the background signal macromolecules and lipids). We present two applications allowing to establish metabolic profiles of rodent brain and human prostate. In mouse brain, metabolic changes have been clearly identified while using a neurotoxic (soman) inducing epileptic seizures. Finally, we present a method for quantifying MRSI data obtained using a non-cartesian sampling of the k-space, combining a gridding algorithm and the QUEST method

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (162-26 p.)
  • Annexes : Bibliographie en fin de chapitres

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Claude Bernard (Villeurbanne, Rhône). Service commun de la documentation. BU Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : T50/210/2008/19
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