Thèse soutenue

Identification du modèle IRM-IVIM multi-exponentiel : application à la quantification de diffusion et de perfusion de tissu
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Auteur / Autrice : Jie Liu
Direction : Giulio GambarotaAhmad Karfoul
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, image, vision
Date : Soutenance le 02/12/2020
Etablissement(s) : Rennes 1
Ecole(s) doctorale(s) : MATHSTIC
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (1969-.... ; Rennes)

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Le travail dans cette thèse concerne l’identification du modèle IntraVoxel Incoherent Motion (IVIM) des images IRM de diffusion. Cette identification a pour objectif la quantification de diffusion et de perfusion des tissus humains avec une application aux images IRM du foie et de la moelle osseuse. La première partie de ce travail de thèse porte sur la détection d’une potentielle présence d’un volume partiel dans la région d’intérêt. Ce problème d’identification est formulé sous forme d’un problème d’identification d’un modèle IVIM tri-exponentiel sous contraintes de parcimonie de la distribution spatiale du volume partiel dans la région d’intérêt étudiée et de la non-négativité des paramètres de ce modèle. La prise en compte d’informations spatiales est rendue possible grâce au modèle IVIM multi-voxel introduit dans cette thèse et permettant un traitement simultané de l’ensemble de voxels définis dans la région d’intérêt considérée. L’approche proposée, ne permet pas seulement une bonne identification du volume partiel mais aussi une quantification de la diffusion et de la perfusion du tissue étudié. La deuxième partie de cette thèse porte sur la comparaison de méthodes d’identification du modèle IVIM bi-exponentiel avec une application aux images IRM de diffusion de la moelle osseuse. La dernière partie de cette concerne l’amélioration de la quantification des images métaboliques (Chemical Shift Imaging) par l’introduction d’un fantôme virtuel comme une référence dans l’image acquise.