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International audience; L’accident vasculaire cérébral (AVC), est un problème majeur de santé public qui représente la 3ième cause de mortalité dans les pays industrialisés. Il est nécessaire d’améliorer l’identification des patients éligibles à différentes thérapies et à l’évaluation du ratio risquebénéfice. Dans ce contexte, l’imagerie (3D+temps) par résonance magnétique de perfusion, pendant laquelle on enregistre en chaque voxel la réponse des tissus au passage d’un agent de contraste de susceptibilité magnétique, permet l’évaluation sur des bases hémodynamiques des tissus à risques. Toutefois, le pipeline associant à la fois la gestion et le traitement de ces données sur des cohortes de patients est complexe et nécessite encore des développements, comme l’illustre cette communication qui présente des outils logiciels d’introduction récente dans ce contexte (1-8).1. Frindel, C. et al . Stroke, 46(4), 976-981, 2015.2. Frindel, C. et al. Journées Démonstrateurs club EEA. 1-8 2013.3. Frindel, C. et al. Medical Image Analysis, 18(1), 144-160 2014.4. Giacalone. M. et al. GRETSI, 1-4, 2015.5. Giacalone, M. et al. IEEE IWSSIP, 1.-4, 20166. Giacalone M. et al EUSIPCO, 1.-8, 20167. Giacalone, M. et al Update in Stoke. Book chapter (in press 2017)8. Giacalone, M. et al, Magnetic Resonance in Medicine (in press).

National audience; Perfusion MRI is a reference clinical routine examination for the diagnosis of cerebral ischemia. In order to test and validate posttreatment algorithm for MRI perfusion sequences by the means of simulation, we need to use realistic noise models. We discuss the validity of a gaussian approximation of the log-rician distribution of the MRI data, first via a low-level statistic approach, then via the extraction of high-level information with respect to the processing pipeline, such as the extraction of the cerebral blood flow; L’IRM de perfusion est un examen de référence en routine clinique pour le diagnostic de l’ischémie cérébrale. Pour tester et valider par simulation les algorithmes de post-traitement sur cette séquence, il est nécessaire de disposer de modèles de bruit réalistes. Nous discutons de la validité d’une approximation gaussienne de la distribution log-ricienne des données IRM via une approche statistique de bas niveau puis via l’extraction d’information de haut niveau dans la chaîne de traitement, telle que celle du flux sanguin cérébral.

This work deals with 2D sparse array probes for 3D ultrasound imaging where an optimization of their piezoelectric elements positions is needed. Indeed the fully sampled version of 2D array probes involves several thousands of active elements which are too many to be driven by current ultrasound scanners. Our work aims at optimizing the acoustic radiation of a 256 elements 2D array probe. The integration of a realistic acoustic simulation inside the simulated annealing optimization algorithm and a multi-depth pressure field consideration are the two main innovative aspects of our approach., Ce travail porte sur l'optimisation du positionnement d'un nombre réduit d'éléments piézoélectriques d'une sonde échographique matricielle utilisée pour l'imagerie ultrasonore 3D. En effet ce type de sonde comporte en général plusieurs milliers d'éléments dans sa version pleinement peuplée ce qui représente un nombre bien trop important pour être piloté par les échographes actuels. Notre travail cherche donc à optimiser le rayonnement d'une sonde matricielle comportant 256 éléments. L'originalité de notre approche réside dans l'intégration de la simulation acoustique dans un algorithme d'optimisation par recuit simulé en tenant compte des caractéristiques du champ de pression à plusieurs profondeurs et non uniquement à la distance focale.

The motivation of this thesis is the study of the spatial organization of cardiac muscle fibers from a series of three-dimensional images acquired by Diffusion Tensor MRI (DT-MRI). This organization is a fundamental property underlying the heart contractile function. However it is very difficult to obtain considering the difficulties inherent to cardiac and respiratory motion. Our goal is to develop new approaches that can cope with physiological motion and noise sensititvity, for the estimation, the analysis and the visualization of myocardial fibers. My work is composed of three main axis. The first compares, in the context of ex vivo clinical studies, the main regularization approaches that operate either on diffusion weighted images or on diffusion tensors. The differences are small enough to conclude that the quality of our DT-MRI data is sufficient to consider all regularization methods as equivalent. The second concerns a new tractography method especially designed for cardiac specificity. It is guided by a global cost functional which allows automatic estimation of cardiac fibers in one shot, without using any initialization points. The latest axis consists in distinguishing a cardiac fibre population into clusters. It is based on the comparison of two classification methods (geometrical and topological type) using three different fibre representation modes. Our results establish that classification may allow automatic identification of myocardial regions from DT-MRI images, which could greatly ease analysis and comparison of these images towards the design of patient-specific therapies., Cette thèse a pour cadre l'étude de l'organisation spatiale des fibres du muscle cardiaque à partir de séries d'images tridimensionnelles acquises par IRM du Tenseur de Diffusion (IRMTD). Cette organisation constitue une propriété fondamentale du coeur sous-tendant la fonction contractile. Néanmoins elle est très complexe à obtenir au vu des difficultés inhérentes au mouvements cardiaque et respiratoire. Notre objectif consiste à développer de nouvelles approches, basées sur la prise en compte du mouvement du coeur et de la sensibilité au bruit de l'acquisition, pour l'estimation, l'analyse et la visualisation des fibres du myocarde. Dans ce cadre, mes travaux se déclinent selon trois axes principaux. Le premier compare, dans le contexte d'études cliniques ex vivo, les principales approches de régularisation opérant soit sur les images pondérées en diffusion soit sur les champs de tenseurs de diffusion. Les différences sont suffisamment faibles pour conclure que la qualité de nos données IRMTD est suffisante pour considérer toutes les méthodes de régularisation comme équivalentes. Partant de ce constat, une méthode de régularisation simple et rapide apparaî satisfaisante. Le second concerne la mise en place d'une méthode de tractographie spécialement conçue pour la spécificité cardiaque. Celle-ci est guidée par une fonctionnelle de coût globale qui permet l'estimation automatique des fibres cardiaques en une seule fois pour l'ensemble des données, et ce sans l'utilisation de points d'initialisation. Le dernier axe consiste en la distinction d'une population de fibres cardiaques en sous-groupes. Celle-ci s'appuie sur la comparaison de méthodes de classification de type géométrique et de type topologique exploitant toutes trois modes différents de représentation des fibres. Les résultats établissent que la classification pourrait permettre l'identification automatique de régions spécialisées dans le myocarde, ce qui pourrait grandement faciliter l'analyse et la comparaison des données IRMTD cardiaques pour la conception de thérapies patient-spécifiques.