Sujet de thèse proposé à l'école doctorale Sciences de l'ingénieur par Daniel et Paulo

Imagerie quantitative du cerveau avec correction prospective du mouvement en temps réel

Directeur de Thèse : Daniel GRUCKER, PU-PH
Co-encadrant de thèse : Paulo LOUREIRO de SOUSA, IR
Daniel GOUNOT, MCU-PH
Contact : 03 68 85 40 41

L’imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire (RMN/IRM) est devenue la modalité de choix pour les études neurologiques chez l’adulte à cause de sa bonne résolution spatiale et de différentes possibilités de contrastes, qui permettent de quantifier les processus biologiques sous-jacents. Néanmoins, l’imagerie du cerveau des enfants est complexe, en partie à cause des mouvements possibles lors de l'acquisition, mais aussi en raison de la petite taille des structures. Or, le bénéfice de l’augmentation de la résolution spatiale est visible uniquement si l’effet du mouvement sur les images est éliminé. Des méthodes de correction à posteriori permettent de palier partiellement ce problème, mais sont moins efficaces que les méthodes prospectives de correction en temps réel. L’utilisation des capteurs de position du crâne, optiques ou magnétiques, permet la détermination des mouvements dans l’IRM. L’objectif de ce projet est donc de coupler une correction prospective du mouvement avec une méthode d’imagerie de la myéline. Le but est d’arriver à une méthode robuste pour étudier la maturation cérébrale. Ce projet nécessite une compréhension de la physique de l’IRM, des séquences d’imagerie, des capteurs et de leur interfaçage. Le travail comprendra donc :

1. La mise en place de capteurs de mouvement du crâne et leurs caractérisations (précision, reproductibilité, interférence avec l’IRM).
2. La modification des séquences d’imagerie de façon à inclure la correction de mouvement (apprentissage du logiciel IDEA (SIEMENS) et de l’interfaçage avec l’IRM).
3. La manipulation (programmation numérique et calcul analytique) de modèles physiques décrivant les modifications du signal RMN en fonction de la quantité de myéline.