Encodage Rapide et Adaptation Temps Réel pour Applications Neuro IRM Avancées – ERATRANIRMA

La chaîne de production des modulations de gradients de champ magnétique nécessaires à l'encodage spatial dans l'espace de Fourier (espace-k) est particulièrement sollicitée dans les techniques d'imagerie rapides. Pour une reconstruction optimale des images, elle doit être soigneusement calibrée. Ce point d'instrumentation constitue l'un des premiers axes du projet.
L'adaptation temps-réel des paramètres d'acquisition aux mouvements de la tête du sujet nécessite de déterminer très rapidement ceux-ci. Diverses méthodes sont possibles dont certaines impliquant d'équiper d'un appareillage spécifique chaque sujet avant l'examen IRM. Nous visons plutôt une approche évitant ces étapes supplémentaires rallongeant les préparatifs de l'examen et conduisant à un encombrement du volume accessible. Le mouvement de la tête du sujet sera considéré comme proprement caractérisé par au plus 6 degrés de liberté : 3 de translation et 3 de rotation. Des signaux IRM seront utilisés pour estimer ces paramètres, à la manière de ce qui se fait déjà pour certaines applications cardiaques.
La reconstruction d'images à partir de données échantillonnées selon une distribution non-cartésienne dans l'espace de Fourier et simultanément à partir d'éléments d'antennes de profils de sensibilité inhomgènes est le sujet d'actives recherches. Les algorithmes existant sont coûteux en temps de calcul, mais peuvent être accélérés par l'utilisation de co-processeurs permettant le calcul massivement parallèle, dits GP-GPU. Nous développons certains aspects originaux de telles techniques et chercherons à atteindre les performances capables au minimum de rendre disponibles au médecin en cours d'examen les images. Ceci est nécessaire à l'adoption de nos développements.

En cours.

Les résultats attendus portent sur :
- la possibilité d'exploiter les techniques de caractérisation ciblées en routine, tant pour des applications de recherche cognitive que surtout pour le diagnostic clinique avancé de pathologies cérébrales ;
- le développement d'algorithmes de reconstruction d'images performants et innovants, potentiellement de domaine d'application plus large que celui uniquement de l'IRM.

En cours.

Divers projets de recherche en sciences cognitives bénéficieront rapidement des techniques développées.

Pour la clinique, les techniques d'IRMf BOLD, de mesure de perfusion par marquage de spins artériels, de caractérisation de la vasoréactivité cérébrale, de mesure du tenseur de diffusion et de tractographie des fibres de matière blanche, et de spectroscopie devraient pouvoir être réalisées dans de meilleures conditions. Le taux de succès des examens devrait être augmenté.

Procédé d'estimation d'un produit de convolution / METHOD FOR ESTIMATING A CONVOLUTION PRODUCT. FR3043225 / EP3163462 / US2017146626.

Gridding: a highly parallel implementation. Lamalle L. Magn. Reson. Mater. Phys. Biol. Med. 29(1 Supplement):510, 2016. ESMRMB 2016, 33rd Annual Scientific Meeting, Vienna, AT, Sep. 29–Oct. 1, # 510.

Gridding: finite kernel support extent implies multiple local data sample weights in convolution estimation. Lamalle L. Magn. Reson. Mater. Phys. Biol. Med. 29(1 Supplement):512, 2016 / ESMRMB 2016, 33rd Annual Scientific Meeting, Vienna, AT, Sep. 29–Oct. 1, # 512

Multi-dimensional phase unwrapping: a new and efficient linear algebraic formulation using weighted least-squares. Lamalle L., Gousios G., and Urvoy M. In Proc. Intl. Soc. Mag. Reson. Med. 24, # 252, Singapore, May 7–13, 2016.

Gridding: A Highly Parallel Computing Implementation Using Locally
Determined Weights. Lamalle L. ISMRM Workshop on Data Sampling & Image Reconstruction, #38, Sedona, AZ, Jan. 17-20, 2016.

Gridding: Finite Kernel Support Extent Implies that Sampling
Density Compensation Should Be Estimated Locally. Lamalle L. ISMRM Workshop on Data Sampling & Image Reconstruction, #41, Sedona, AZ, Jan. 17-20, 2016.

L'imagerie médicale prend un rôle toujours croissant dans le diagnostic et le suivi thérapeutique de nombreuses pathologies. L'Imagerie de Résonance Magnétique (IRM) en particulier est une modalité polyvalente combinant des caractéristiques uniques. Pour la caractérisation du cerveau, elle constitue l'examen de référence et est amenée à devenir celui de première indication. Avec l'allongement de la durée de vie, les pathologies cérébrales liées au vieillissement deviennent progressivement un problème majeur de santé publique. Le cancer, les démences, la sclérose en plaques, les maladies d'Alzheimer et de Parkinson, les neuro-pathologies dégénératives ou aigües ont été déclarées ces dernières années par les autorités de la Santé comme devant constituer des axes majeurs fortement soutenus de la recherche médicale. Leur caractérisation fine repose pour beaucoup d'aspects sur l'IRM. Cependant, les techniques avancées récentes de neuro-imagerie permettant l'évaluation fonctionnelle ou métabolique des tissus requièrent souvent de longs temps d'acquisition, ce qui augmente la durée et le coût de l'examen, ainsi que le risque de corruption des données par mouvement du sujet. Ceci se produit particulièrement souvent lors d'examens chez l'enfant ou la personne âgée. L'encodage spatial rapide du signal de Résonance Magnétique par l'utilisation d'approches d'encodage selon des trajectoires d'échantillonnage non-cartésiennes et d'encodage parallèle selon la sensibilité d'éléments d'antennes peut améliorer les applications avancées telles que l'IRM fonctionnelle (IRMf), la perfusion par marquage de spins artériels, la spectroscopie ou la tractographie des fibres de matière blanche à partir de mesures du tenseur de diffusion. La quantification de petites variations de signal serait encore améliorée par l'adaptation dynamique des paramètres d'acquisition aux mouvements de tête du sujet. Notre projet vise une preuve de concept dans le champ des Technologies pour la Santé, avec des aspects d'ingénierie logicielle. Il a l'ambition de combiner approches d'encodage spatial rapide et d'adaptation temps réel, de façon à accélérer le transfert vers la clinique de développements de recherche et d'ouvrir de nouvelles applications en neuro-imagerie sur des scanners IRM commercialement disponibles. Nous avons bâti, sur équipement de recherche, un savoir-faire expert dans l'implémentation de techniques pour l'encodage spatial multi- dimensionnel rapide associé à des échantillonnages irréguliers de l'espace de Fourier de l'image. Des variantes originales d'un algorithme de reconstruction adapté et des améliorations dans la calibration des techniques d'acquisition basées sur cette approche ont été conçues et implémentées localement. Nous proposons d'adapter et d'étendre ces développements à des scanners IRM cliniques modernes, à l'état de l'art notamment sur le plan de leurs possibilités d'encodage spatial parallèle par la sensibilité d'éléments d'antenne et sur celui de leur potentiel pour l'adaptation temps réel des paramètres d'acquisition. Nous évaluerons le bénéfice pour des applications de neuro-imagerie en contextes de recherche et de clinique. Les algorithmes, codes et logiciels développés au cours du projet seront protégés par licence, impliquant un accord avant tout usage commercial ou industriel, et l'engagement à citer avant exploitation académique. Un soin particulier sera pris de protéger les inventions qui naîtront en cours de projet. Un autre aspect de valorisation important est le transfert vers la clinique des protocoles avancés de neuro-imagerie développés.