Imagerie multimodale du muscle cardiaque - Analyse et visualisation pour l'aide au diagnostic

par Dominika Kruk

Projet de thèse en Instrumentation et informatique de l'image

Sous la direction de Tadeusz Sliwa.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; Dijon ; Belfort) , en partenariat avec LE2I - Laboratoire d'Electronique, d'Informatique et de l'Image (laboratoire) depuis le 01-10-2015 .


  • Résumé

    Sujet : Les maladies cardio-vasculaires sont la première cause de mortalité dans le monde. Il est primordial de prévenir, détecter, identifier l'évolution et soigner ces maladies. L'imagerie multimodale, en couplant l'imagerie métabolique de la TEP (Tomographie par Emission de Positons) et l'imagerie anatomique et fonctionnelle de l'IRM (Imagerie par Résonance Magnétique), est une méthode d'avenir pour l'étude couplée de la fonction cardiaque et des cibles moléculaires. En particulier, l'analyse combinée du métabolisme glucidique avec la TEP au 18F-Fluorodésoxyglucose (FDG) et de l'étendue de la nécrose avec l'IRM pourrait permettre d'affiner l'évaluation de la viabilité myocardique post-infarctus, et d'identifier au sein du myocarde des « zones gâchettes » susceptibles de provoquer des troubles du rythmes ventriculaires. Cette caractérisation fonctionnelle et métabolique du myocarde pourrait permettre de développer ou d'orienter de nouvelles stratégies thérapeutiques. Le volume très important de données rend une analyse manuelle de celles-ci, pour chaque patient, complexe et fastidieuse. De plus, l'analyse manuelle des données manque d'objectivité et de reproductibilité, ceci dû à une grande variabilité inter et intra-opérateurs, ce qui compromet la validité des résultats obtenus, tant dans le domaine de la recherche qu'en clinique. Cependant, l'imagerie multimodale est sous-exploitée du fait de l'absence d'outil adapté à l'analyse conjointe de la TEP et de l'IRM dans le domaine cardiovasculaire. Il apparait donc nécessaire de développer des outils d'analyse assistée par ordinateur dédiés, permettant d'extraire des informations pertinentes à partir d'observations cliniques et expérimentales. La fusion d'informations permettra aux praticiens d'obtenir une représentation riche et pertinente pour une meilleure visualisation. Elle facilitera la lecture des informations afin d'éclairer le diagnostic rendu. L'élaboration de cette méthode d'analyse d'images médicales multimodales se décompose en deux axes de recherches :  Effectuer le recalage des modalités (IRM dynamique/IRM tardif/TEP). Ce recalage sera automatique ou semi-automatique afin de garantir un niveau de robustesse élevé. L'étude de l'état de l'art permettra de déterminer quelle famille de méthodes est la plus adaptée (rigide/non rigide, géométrique/iconique).  Analyser les différentes sources afin de déterminer la santé du muscle cardiaque et classifier les tissus du myocarde, établir le degré de viabilité de ces tissus. Le but de cette thèse sera d'effectuer un état de l'art des méthodes de recalage et d'analyse d'images multimodales pour l'analyse du myocarde, ainsi que l'élaboration de nouvelles approches et d'un outil générique pour l'analyse d'images multimodales adapté à l'imagerie clinique de patients ayant une pathologie ischémique.

  • Titre traduit

    Multimodal Imaging of the heart muscle - Analysis and visualization to aided diagnosis


  • Résumé

    Subject: Cardiovascular diseases are the leading cause of death worldwide. It is essential to prevent, detect, identify changes and treat these diseases. Multimodal imaging is a promising method for the combined study of cardiac function and molecular targets. The thesis goal is coupling metabolic imaging of PET (Positron Emission Tomography) and the anatomical and functional imaging of MRI (Magnetic Resonance Imaging). Especially, the combined analysis of carbohydrate metabolism with 18F-fluorodeoxyglucose PET (FDG) and the extent of necrosis with MRI could help refine the assessment of post-infarction myocardial viability, and identify within the myocardium of "trigger points" that may cause ventricular rhythm disorders. This functional and metabolic characterization of the myocardium could allow to develop or to direct new therapeutic strategies. The large volume of data makes manual analysis thereof, for each patient, complex and tedious. In addition, manual data analysis lacks objectivity and reproducibility. This due to a high variability between and within operators, compromising the validity of the results obtained, both in the field of research and clinical. However, the multimodal imaging is underused due to the lack of tool for the joint analysis of PET and MRI in the cardiovascular field. It therefore appears necessary to develop analytical tools assisted by dedicated computer to extract relevant information from clinical and experimental observations. The amalgamation of information will enable practitioners to obtain a rich and meaningful representation for better viewing. It will facilitate the reading of information to enlighten the returned diagnosis. The development of this method of multimodal medical image analysis consists of two lines of research:  Perform the modalities registration (dynamic MRI/late MRI/PET). This registration will be automatic or semiautomatic to guarantee a high level of robustness. The study of the state of the art will determine which family of methods is the most suitable (rigid/non rigid, geometric / iconic).  Analyze various sources to determine the health of the heart muscle and classify the myocardial tissue, establishing the degree of viability of these tissues. The aim of this thesis is to make a state of the art registration methods and multimodal image analysis for myocardial analysis and the development of new approaches and of a generic tool for analyzing multimodal image suitable for clinical imaging of patients with ischemic pathology.