IRM quantitative multi-paramétrique

Aujourd’hui, les images standards obtenues par IRM sont principalement basées sur le contraste de la structure ou de la pathologie vis-à-vis de son environnement. Cependant, suivant les paramètres et/ou les séquences utilisées, ce contraste peut s’avérer faible, peu informatif voire absent suivant l’observateur. Il apparaît donc essentiel d’obtenir des informations qui ne sont pas subjectives et qui ne nécessitent donc pas plusieurs interprétations, coûteuses en temps et en personnel. D’où l’intérêt de l’imagerie quantitative, qui permet de mesurer des propriétés biologiques ou des paramètres physiques, permettant la distinction fiable de pathologies ou de modifications structurales, ainsi que l’établissement de diagnostics et pronostics précis grâce aux métriques recueillies au cours du suivi longitudinal.

De plus, que ce soit en clinique ou en recherche préclinique, il est maintenant convenu que pour caractériser au mieux une pathologie ou un modèle animal, il est nécessaire d’obtenir une multitude d’informations diverses (renseignant sur l’anatomie, l’état fonctionnel, la présence ou non d’indicateurs biologiques spécifiques, etc..) et ainsi définir un traitement adapté, spécifique et personnalisé. L’imagerie multi-paramétrique devient donc un outil indispensable.

L’objectif majeur de l’axe « Quantitative Multi-Parametric MRI » sera le développement de séquences IRM permettant d’obtenir de multiples informations quantitatives non-subjectives sur des tissus ou des lésions. Ces informations devront être obtenues avec de fortes résolutions spatiales dans les 3 directions de l’espace pour détecter de petites structures ou évaluer l’hétérogénéité d’une lésion. Pour caractériser finement cette hétérogénéité tissulaire, l’accès à des informations intra-voxel sera mis en place. Au vu des risques liés à l’injection d’agents de contraste, des alternatives seront développées comme la quantification d’agents de contraste endogènes tels que les temps de relaxation T1 et T2, ou la tractographie de fibres (DTI, STI).

Notre but est de développer des méthodes robustes, en 3D et suffisamment flexibles pour être utilisées sur différents organes (immobiles ou mobiles), quelque soit le champ magnétique, avec des résolutions spatiales élevées (voir ci-dessous), et applicables au petit-animal et à l’homme.

Il en découlera des problèmes comme la sensibilité aux mouvements physiologiques (respiratoires, cardiaques, péristaltisme) et la justesse des mesures.

Cependant, l’originalité des développements envisagés reposera sur l’utilisation de techniques d’encodages exotiques (radial, spiral, hybride, à TE ultra-courts, …). Ces méthodes possèdent de nombreux avantages comme la possibilité d’obtenir des informations sur le mouvement du patient/animal sans ajout de capteurs externes ou d’augmenter le signal de zones encore aveugles en IRM standard.

Il apparait évident que le problème inhérent issu de ces acquisitions multi-paramétriques sera la durée d’acquisition. Les encodages cités précédemment offrent la possibilité de fortement sous-échantillonner les données acquises. De plus, nous poursuivrons donc nos travaux sur les méthodes d’accélération de l’acquisition des images, comme le Compressed Sensing et implémenterons les méthodes de reconstruction « Model-Based » en collaboration avec Dr Denis de Senneville (Institut de Mathématiques de Bordeaux).

Tous ces développements méthodologiques ne sont pertinents que s’ils sont accompagnés de méthodes de reconstruction d’image rapides. C’est pour cela que l’aide et le support de l’axe « Real-Time Imaging » sera essentiel, notamment dans l’utilisation du logiciel Gadgetron largement développé et optimisé par ce dernier axe.