Caractérisation et limitation des biais de mesure de l’élastographie par résonance magnétique

Magnetic Resonance Elastography Bias Characterization and Limitation

• Auteur / Autrice : Samuel Kurtz
• Direction : Bertrand Wattrisse, Elijah Van Houten
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique, Génie Civil et Architecture
• Date : Soutenance le 20/06/2023
• Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....) en cotutelle avec Université de Sherbrooke. Chaire CRSNG-industrie sur l'auscultation des structures en béton
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Mécanique et Génie Civil. LMGC (Montpellier)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Goze-Bac
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bertrand Wattrisse, Christophe Goze-Bac, Marc Bonnet, Guy Cloutier, Kevin Tse Ve Koon, Yves Bérubé-Lauzière, Pascal Doumalin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marc Bonnet, Guy Cloutier

Mots clés

Mots clés contrôlés

Élastographie ultrasonore

Imagerie par résonance magnétique

Élastographie par résonance magnétique

Mots clés libres

Élastographie

Identification

Irm

Problème inverse

Conditions aux limites

Biais

Elastography

Identification

Mri

Inverse problem

Boundary conditions

Bias

Résumé

L'élastographie par résonance magnétique (ERM) est une technique adaptée de l'IRM pour la caractérisation non-invasive et in vivo des propriétés mécaniques des tissus vivants. L'ERM consiste généralement à identifier des propriétés associées à un champ de déplacement induit par la propagation d'ondes de cisaillement dans le milieu tissulaire. L'intérêt fondamental de l'ERM réside dans le fort contraste des propriétés mécaniques des tissus mous, biomarqueurs pertinents pour la détection et la stadification du processus pathologique. Depuis son introduction à la fin des années 1990, l'ERM s'est ainsi imposée comme une modalité d'imagerie médicale polyvalente fournissant des cartographies quantitatives de la viscoélasticité des tissus mous. Le champ d'applications de l'ERM est vaste et l'essor progressif de cette technique en milieu clinique témoigne de l'intérêt conséquent qu'elle suscite.Le fort degré d'interdisciplinarité de l'ERM, et les interactions entre les acteurs des différentes communautés qui en résultent, représentent toutefois un frein à son développement. L'absence de méthodes rigoureuses d'intégration des biais liés aux mesures en est un exemple évocateur. C'est par l'approche de cette problématique des biais que ce travail de thèse est construit.Le premier axe est motivé par le besoin de caractérisation des biais liées aux mesures par IRM. Pour cela, un dispositif de tomographie par découpage optique et une procédure de corrélation digitale volumique sont adaptés afin de fournir des mesures de champs cinématiques harmoniques tridimensionnels. La validation du dispositif est éprouvée par une phase d’analyse des champs obtenus par ce dispositif sur différents matériaux fantômes. La prise en compte des différentes sources d'erreurs et la diversité des champs mesurables font de ce dispositif un outil métrologique pour la mesure de tels champs cinématiques en milieu IRM.Le second axe porte sur la limitation de l’impact des erreurs de mesure dans le modèle d'identification. Pour cela, une formulation couplée du problème direct adjoint de l'ERM est implémentée à un algorithme d'identification par décomposition en sous-domaines pour la viscoélasticité isotrope quasi-incompressible. Cette formulation spécifique s’appuie sur la présence d’un champ complémentaire pour contourner l’influence indirecte des erreurs de mesure au travers de leur application en tant que conditions aux limites, particulièrement redondantes dans le cadre d’une décomposition en sous-domaines. Il est ainsi démontré que la non-considération des conditions aux limites provoque un gain conséquent sur la qualité des identifications.Les développements présentés dans ces travaux sont confrontés à plusieurs études portant sur des reconstructions des propriétés mécaniques de données in silico, de fantômes et de cerveau humain in vivo. Ces applications constituent une évaluation détaillée des gains de stabilité de l’algorithme et permettent d’établir de nouveaux standards de pilotage augmentant la résolution spatiale des identifications en ERM. Ces développements sont particulièrement utiles pour la validation d’études ERM précliniques.

Magnetic Resonance Elastography (MRE) is an adapted technique of MRI for non-invasive and in vivo characterization of mechanical properties of living tissues. MRE typically involves identifying properties associated with a displacement field induced by the propagation of shear waves in the tissue medium. The fundamental interest of MRE relies in the strong contrast of the mechanical properties of soft tissues, which are relevant biomarkers for the detection and staging of pathological processes. Since its introduction in the late 1990s, MRE has established itself as a versatile medical imaging modality providing quantitative maps of the soft tissues viscoelasticity. The field of applications of MRE is vast, and the gradual growth of this technique in a clinical setting testifies to its significant interest.However, the high degree of interdisciplinarity of MRE, and the resulting interactions between actors from different communities, represent a barrier to its development. The absence of rigorous methods for integrating measurement biases is an illustrative example of this problem. This thesis work is built around addressing this bias problem.The first axis is motivated by the need to characterize biases related to MRI measurements. To do this, an optical slicing tomography device and a digital volume correlation procedure are adapted to provide three-dimensional harmonic kinematic field measurements. The validation of the device is tested by analyzing the fields obtained on different phantom materials. The consideration of different sources of measurement errors and the diversity of measurable fields make this device a metrological tool for measuring such kinematic fields in an MRI environment.The second axis focuses on limiting the impact of measurement errors in the identification model. To achieve this, a coupled formulation of the direct adjoint problem that underlies MRE is implemented in a subzone decomposition-based identification algorithm for a nearly-incompressible, isotropic, viscoelastic model. This specific formulation relies on the presence of a complementary field to avoid the indirect influence of measurement errors through their application as Dirichlet-type boundary conditions which are particularly abundant considering the subzone decomposition of the problem. It is thus demonstrated that the non-consideration of the boundary conditions contributes significantly to the quality of identifications.The developments presented in this work are compared to several studies on reconstructions of mechanical properties of in silico data, phantoms, and in vivo human brain. These applications provide a detailed evaluation of the stability gains of the algorithm and establish new standards for driving the spatial resolution of identifications in MRE. These developments are particularly useful for validating preclinical MRE studies.