Simulation d'expériences d'angiographie cérébrale par résonance magnétique

par Alexandre Fortin

Projet de thèse en Sciences - STS

Sous la direction de Stéphanie Salmon et de Emmanuel Durand.

Thèses en préparation à Reims , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences, technologies, santé (Reims, Marne) , en partenariat avec (LMR) Laboratoire de Mathématiques de Reims (laboratoire) et de Equipe Modélisation stochastique et numérique - LMR (equipe de recherche) depuis le 24-09-2013 .


  • Résumé

    En imagerie médicale, la visualisation et la caractérisation in vivo des structures vasculaires cérébrales permet le diagnostic et le suivi de nombreuses affections vasculaires (sténoses, anévrysmes, malformations artérioveineuses, etc.) et fournit aux praticiens (neurologues, neuroradiologues, neurochirurgiens, etc.) des informations cruciales pour le traitement et le suivi des patients. Parmi les modalités d’imagerie classiquement employées, l’imagerie par résonance magnétique (IRM) permet d’obtenir de telles informations. En effet, l’IRM permet d’acquérir non seulement des images de l’anatomie des vaisseaux mais encore des images fonctionnelles des les flux vasculaires (technique de temps de vol et de contraste de phase). Au cours des dernières années, la génération d’images médicales virtuelles, obtenues en simulant les processus physiques d’acquisition IRM a permis le développement de cadres d’expérimentation et de validation pour les méthodes de traitement et d’analyse d’images médicales 3D, notamment cérébrales. Si les modalités d’images morphologiques ont été explorées, la génération d’images angiographiques virtuelles reste un domaine de recherche peu développé, notamment pour des images complètes du cerveau. Le sujet de thèse proposé s’intègre dans un projet de recherche global visant à obtenir, à partir de données d’imagerie réelles, un modèle de l’arbre vasculaire cérébral, incluant les flux circulants, associé à un modèle de génération des images que l’on peut obtenir au moyen de la technique d’IRM. En pratique, des images anatomiques du cerveau et des vaisseaux cérébraux seront acquises puis segmentées et une simulation numérique des flux dans ces vaisseaux sera effectuée. À partir de cette connaissance de l’anatomie des vaisseaux et des flux qui y circulent, des expériences d’angiographie par IRM seront simulées ; la simulation obtenue sera confrontée pour validation aux résultats réellement obtenus par les expériences d’IRM.

  • Titre traduit

    Simulation of cerebral magnetic resonance angiography experiments


  • Résumé

    In the field of medical imaging, visualization and characterization of in vivo cerebrovascular structures allows the diagnosis and monitoring of many vascular diseases (stenosis, aneurysms, arteriovenous malformations, etc.) and provides for practitioners (neurologists, neuroradiologists, neurosurgeons, etc.) crucial informations for treatment and monitoring of patients. Among the imaging modalities used traditionally, magnetic resonance imaging (MRI) provides such information. Indeed, MRI can acquire not only images of the anatomy of the vessels (time-of-flight techniques and contrast agent injection) but also functional images of the vascular flow (phase contrast techniques). In recent years, generation of virtual medical images obtained by simulating the physical process of MRI acquisition has allowed the development of experimental and validation frameworks for treatment methods and 3D medical image analysis including brain. The morphological imaging modalities have been explored, but generating virtual angiographic images remains an underdeveloped field of research, especially for complete images of the brain. The thesis proposed is part of an overall research project to obtain a model of the cerebral vascular tree from real imaging data, including circulating flows associated with an images generation model obtained by means of the MRI technique. In practice, anatomical images of the brain and cerebral vessels will be acquired and segmented and numerical simulation of flow in these vessels will be performed. From this knowledge about the anatomy of the vessels and flow, angiographic MRI experiments will be simulated; simulation obtained will face validation to the results actually achieved by MRI experiments.