IVIM : modeling, experimental validation and application to animal models

IVIM : modélisation, validation expérimentale et application à des modèles animaux

• Auteur / Autrice : Gabrielle Fournet
• Direction : Luisa Ciobanu, Jing-Rebecca Li
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Imagerie et physique médicale
• Date : Soutenance le 10/11/2016
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Electrical, optical, bio : physics and engineering (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Saclay, Ile-de-France)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
• Jury : Président / Présidente : Stéphanie Salmon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Luisa Ciobanu, Jing-Rebecca Li, Stéphanie Salmon, Éric Sigmund, Irène Vignon-Clémentel, Denis Le Bihan, Emmanuel Barbier, Xavier Maître
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Éric Sigmund, Irène Vignon-Clémentel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation par ordinateur

Vaisseaux sanguins

Neurosciences

Imagerie par résonance magnétique

Mots clés libres

Irm

Perfusion

Rat

Microcirculation

Cerveau

Flux sanguin cérébral

Mri

Perfusion

Rat

Microcirculation

Brain

Cerebral blood flow

Résumé

Cette thèse porte sur l’étude de la séquence d’imagerie IRM IVIM (« Intravoxel incoherent motion »). Cette séquence permet l’étude des microvaisseaux sanguins tels que les capillaires, artérioles et veinules. Pour être sensible seulement aux groupes de spins non statiques dans les tissus, des gradients de diffusion sont ajoutés avant et après l’impulsion 180° d’une séquence d’écho de spin. La composante du signal correspondant aux spins qui diffusent dans le tissu peut être séparée de celle des spins en mouvement dans les vaisseaux sanguins qui est appelée signal IVIM. Ces deux composantes sont pondérées par f IVIM qui représente la fraction volumique du sang à l’intérieur du tissu. Le signal IVIM est en général modélisé par une fonction mono-exponentielle (ME) caractérisée par un coefficient de pseudo-diffusion D*. Nous proposons un modèle IVIM bi-exponentiel formé d’une composante lente caractérisée F slow et D* slow qui correspondrait aux capillaires comme dans le modèle ME, et d’une composante rapide caractérisée par F fast et D* fast qui correspondrait à des vaisseaux plus gros comme des artérioles et veinules. Ce modèle a été validé expérimentalement et des informations supplémentaires ont été obtenues en comparant les signaux expérimentaux avec un dictionnaire de signaux IVIM simulés numériquement. L’influence de la séquence d’impulsions, du temps de répétition et du temps d’encodage de diffusion a également été étudiée. Enfin, la séquence IVIM a été appliquée à l’étude d’un modèle animal de la maladie d’Alzheimer.

This PhD thesis is centered on the study of the IVIM (“Intravoxel Incoherent Motion”) MRI sequence. This sequence allows for the study of the blood microvasculature such as the capillaries, arterioles and venules. To be sensitive only to moving groups of spins, diffusion gradients are added before and after the 180° pulse of a spin echo (SE) sequence. The signal component corresponding to spins diffusing in the tissue can be separated from the one related to spins travelling in the blood vessels which is called the IVIM signal. These two components are weighted by f IVIM which represents the volume fraction of blood inside the tissue. The IVIM signal is usually modelled by a mono-exponential (ME) function and characterized by a pseudo-diffusion coefficient, D*. We propose instead a bi-exponential IVIM model consisting of a slow pool, characterized by F slow and D* slow corresponding to the capillaries as in the ME model, and a fast pool, characterized by F fast and D* fast, related to larger vessels such as medium-size arterioles and venules. This model was validated experimentally and more information was retrieved by comparing the experimental signals to a dictionary of simulated IVIM signals. The influence of the pulse sequence, the repetition time and the diffusion encoding time was also studied. Finally, the IVIM sequence was applied to the study of an animal model of Alzheimer’s disease.