Mise en oeuvre d'un système de reconstruction adaptif pour l'IRM 3D des organes en mouvement

Implementation of an adaptive reconstruction system for 3D MRI of moving organs

• Auteur / Autrice : Anne Menini
• Direction : Jacques Felblinger, Freddy Odille
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Traitement du Signal et des Images, Génie Informatique
• Date : Soutenance le 09/12/2013
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Imagerie adaptative diagnostique et interventionnelle (Nancy)
• Jury : Président / Présidente : Tobias Schäffter
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Franck Kober, Bruno Madore

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images -- Techniques numériques

Imagerie tridimensionnelle en médecine

Reconstruction d'image

Imagerie par résonance magnétique

Mots clés libres

Imagerie par Résonance Magnétique

Reconstruction d'image

Problème inverse

Correction de mouvement

Déformation non-rigide

Multi-contraste

Imagerie cardiaque

Magnetic Resonance Imaging

Image reconstruction

Inverse problem

Motion correction

Non-rigid distortion

Multi-contrast

Cardiac imaging

Résumé

L'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) présente deux caractéristiques principales. La première, sa capacité à manipuler le contraste, constitue son principal avantage par rapport aux autres modalités d'imagerie. Cela permet d'obtenir des informations complémentaires pour une meilleure détectabilité et une meilleure précision dans le diagnostic. Cela est particulièrement appréciable pour les pathologies du myocarde. La seconde caractéristique de l'IRM est également l'un de ces principaux inconvénients : le processus d'acquisition est relativement lent. De ce fait, les mouvements du patient constituent un obstacle important puisqu'ils perturbent ce processus d'acquisition, ce qui se traduit par des artéfacts dans l'image reconstruite. L'imagerie cardiaque et abdominale sont donc particulièrement sensibles à cette problématique du mouvement. L'objectif de cette thèse est donc de proposer une méthode de correction de mouvement intégrable dans un contexte multi-contraste. Nous avons étudié dans un premier temps la question de la correction de mouvement seule. Pour cela, nous nous sommes plus particulièrement intéressés à la méthode GRICS déjà développée au laboratoire IADI. Cette méthode permet la reconstruction conjointe d'une image sans artéfact et d'un modèle de mouvement non rigide permettant de corriger les déplacements qui surviennent pendant l'acquisition. Le premier apport majeur de cette thèse a consisté à améliorer la méthode GRICS, notamment pour l'adapter à l'imagerie volumique 3D. Il s'agit d'une nouvelle méthode de régularisation adaptative particulièrement adaptée au problème inverse posé dans GRICS. Le second apport majeur de cette thèse a consisté à gérer la correction de mouvement GRICS de manière conjointe sur des acquisitions présentant des contrastes différents. Il s'agit de concevoir l'examen IRM comme un tout et d'exploiter au mieux les informations partagées entre les différents contrastes. Toutes ces méthodes ont été appliquées et validées par des simulations, des tests sur fantôme, sur volontaires sains et sur des patients dans la cadre d'études cliniques. L'application cardiaque a été particulièrement visée. Les méthodes développées ont permis d'améliorer le processus d'acquisition et de reconstruction dans le contexte clinique réel

Magnetic Resonance Imaging (MRI) has two main features. The first one, its ability to manipulate contrast, is a major advantage compared to the other imaging modalities. It allows to access complementary information for a better detectability and a diagnostic more accurate. This is especially useful for myocardium pathologies. The second feature of MRI is also one of its main drawbacks: the acquisition process is slow. Therefore, patient motion is a significant obstacle because it disturbs the acquisition process, which leads to artifacts in the reconstructed image. Cardiac and thoracic imaging are particularly sensitive to this motion issue. The aim of this thesis is to develop a new motion correction method that can be integrated in a multi-contrast workflow. In a first phase, we studied apart the motion correction problem. To do so, we focused more particularly on the GRICS method which was already developed in the IADI laboratory. This method allows the joint reconstruction of an image free from artifact and a non-rigid motion model that describes the displacements occurring during the acquisition. The first major contribution of this thesis is an improvement of the GRICS method consisting mainly in adapting it to the 3D imaging. This was achieved with a new adaptive regularization method that perfectly suits the inverse problem posed in GRICS. The second major contribution of this thesis consists in the simultaneous management of the motion correction on multiple acquisitions with different contrasts. To do so, the MRI examination is considered as a whole. Thus we make the most of information shared between the different contrasts. All these methods have been applied and validated by simulations, tests on phantom, on healthy volunteers and on patients as part of clinical studies. We aimed more particularly at cardiac MR. Finally the developed methods improve the acquisition and reconstruction workflow in the framework of a real clinical routine