Traitement du signal de resonance magnetique nucleaire in vivo

Signal processing of in vivo nuclear magnetic resonance experiments

• Auteur / Autrice : Marc Joliot
• Direction : Bernard Mazoyer
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences médicales
• Date : Soutenance en 1992
• Etablissement(s) : Paris 11

Résumé

Cette these s'articule en trois chapitres: un chapitre bibliographique decrivant le signal de resonance magnetique nucleaire (rmn), un chapitre sur les methodes d'estimation parametrique utilisables en spectroscopie rmn in vivo, et finalement un chapitre sur la segmentation et l'interpolation des donnees d'imagerie par resonance magnetique (irm) anisotropique. Le premier chapitre presente un rappel du phenomene de rmn. En spectroscopie on derive la formulation theorique du signal resultant d'une experience de spectroscopie; en imagerie, le principe de l'acquisition par transformation de fourier bi-dimensionnelle est presente. Dans le deuxieme chapitre, nous presentons une nouvelle methode d'estimation des parametres spectraux par ajustement non-lineaire du signal de precession libre et comparons ses qualites a celles de trois methodes de reference sur des signaux spectroscopiques simules de phosphore 31(#3#1p) et de carbone 13(#1#3c). Les trois methodes de reference sont deux methodes d'ajustement non-lineaire du spectre et une methode de prediction lineaire du signal de precession libre. La comparaison porte sur le biais et l'incertitude des parametres spectraux estimes ainsi que sur le nombre d'erreurs. Finalement, cette nouvelle methode d'ajustement non-lineaire du signal de precession libre est utilisee pour analyser des signaux (de #3#1p et #1#3c) obtenus in vivo chez l'homme. La methode de traitement des donnees d'irm presentee dans le troisieme chapitre a ete developpee pour faciliter l'identification des structures externes cerebrales. Une des solutions consiste a realiser une vue pseudo tri-dimensionnelle (3-d) du cerveau, pour cela deux etapes sont necessaires. Une premiere etape de segmentation permet d'eliminer les structures non-cerebrales. L'apport majeur de la methode de segmentation 3-d proposee est de tenir de compte de l'anisotropie du volume elementaire (voxel) d'echantillonnage des donnees. Une deuxieme etape d'interpolation fournit une representation echantillonnee du cerveau en voxels isotropes. Ces deux nouveaux algorithmes ont ete compares a des methodes proposees dans la litterature, puis ont ete appliquees au traitement d'examens de quatre cerveaux. En dernier lieu, une representation de la surface sous forme d'une carte bi-dimensionnelle est proposee comme une alternative possible a la representation en 3-d du cerveau