Études expérimentales et modélisation de la dynamique de distribution des agents de contraste en imagerie RMN : applications à l'agronomie

Experimental studies and modeling of the dynamic distribution of contrast agents in NMR imaging : applications to agronomy

• Auteur / Autrice : Samir Kenouche
• Direction : Christophe Goze-Bac
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance le 19/12/2013
• Etablissement(s) : Montpellier 2 en cotutelle avec Université Abderrahmane Mira - Bejaïa (Bejaïa, Algérie)
• Ecole(s) doctorale(s) : Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; École Doctorale ; 2009-2014)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Charles Coulomb (Montpellier)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christophe Goze-Bac, Serge Akoka, François Mariette, Michel Zanca, Nacer Bezzi, Nadia Bertin, Jean-Luc Verdeil
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Serge Akoka, François Mariette

Mots clés

Mots clés contrôlés

Produits de contraste

Modèles mathématiques

Tissus végétaux

Relaxation (physique nucléaire)

Nanoparticules

Relaxation des contraintes

Analyse des données

Produits agricoles

Imagerie par résonance magnétique

Mots clés libres

Imagerie RMN quantitative

Paramètres intrinsèques

Segmentation

Modélisation compartimentale

Agents de contraste

Tissus végétaux

Quantitative NMR imaging

Intrinsic parameters

Segmentation

Compartmental modeling

Contrast agents

Plant tissues

Résumé

Les études non destructives des processus physiologiques dans les produits agronomiques exigent des résolutions spatiales et temporelles de plus en plus élevées. L'imagerie par résonance magnétique nucléaire (RMN) est une technique totalement non-invasive qui permet d'accéder à plusieurs types de variables (architecture des tissus, variabilités spatiales de la composition, flux entrants et internes au cours de la croissance du fruit) plus difficilement quantifiables avec des méthodes destructives classiques. Un des enjeux majeur également réside dans la faculté de localiser spatialement ces transformations physiologiques et morphologiques dans les produits agronomiques. Les travaux de recherches réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour objectif principal, la mise en œuvre d'une méthodologie de calcul et d'analyse quantitative en imagerie RMN appliquée à l'agronomie. L'implémentation, l'optimisation et la validation de la séquence FLASH combinée avec des agents de contraste efficaces en terme de relaxivité et bio-compatibles a permis d'une part, la cartographie des paramètres de relaxation et d'autre part, la quantification du transport de l'eau in vivo d'un système agronomique modèle au cours de sa croissance. Les nanoparticules de l'agent de contraste Gd3+[Fe(CN)6]3-/Mannitol ont été utilisées comme des marqueurs afin de localiser les flux hydriques dans le fruit. Le choix de la séquence d'imagerie FLASH a été motivé par la nécessite d'atteindre des résolutions temporelles suffisante pour suivre la dynamique des changements physiologiques liés au transport de l'eau dans ce type de matériau. La validation de la méthode de calcul du T1 menée sur le fantôme a révélé un bon accord par rapport aux T1 mesurés par relaxométrie. Nous avons également mis au point une procédure d'évaluation du rapport signal sur bruit et des incertitudes commises dans chaque voxel des images paramétriques M0 et T1. L'évaluation de ces incertitudes est un élément fondamental de cette analyse quantitative, afin d'assurer des interprétations fiables des images RMN. La segmentation des images nous a permis de localiser précisément les tissus où règne une forte activité cellulaire. Enfin, la modélisation compartimentale mis en oeuvre nous a permis de quantifier les paramètres cinétiques liés au transport de l'eau dans le fruit.Mots-clés: Imagerie RMN quantitative, paramètres intrinsèques, segmentation, modélisation compartimentale, agents de contraste, tissus végétaux

Non destructive studies of physiological processes in agronomic products require increasingly higher spatial and temporal resolutions. Nuclear Magnetic Resonance (NMR) imaging is a completely non-invasive technique providing access to several types of variables (tissue architecture, spatial variability of the composition, external and internal flow during fruit growth) more difficult to quantify with conventional destructive methods. One of major challenge lies in the ability to spatially localize the physiological and morphological changes in the agricultural products. The main objective of the research work in this thesis is to carry out a methodology in order to calculate and analyze quantitative NMR imaging applied to agronomy. The implementation, optimization and validation of the FLASH imaging sequence is performed in combination with innovative biocompatible contrast agents efficient in terms of relativity which allow to map in vivo relaxation parameters and then to explore water transportation in an agronomic model : the tomato during its growth. Nanoparticles of Gd3+[Fe(CN)6]3-/Mannitol contrast agents have been used as markers to localize the water flow in the fruit. The choice of the FLASH imaging sequence is motivated by the necessity to achieve sufficient high temporal resolution for monitoring the dynamics of physiological changes related to the water transport. The validation of the T1 calculation method performed on a phantom shows a good agreement compared to T1 measured by relaxometry. A systematic procedure for the estimation of the signal to noise ratio on the parametric images is also proposed which ensures a carefull determination of the intrinsic parameters of living tissues (M0 and T1) and their uncertainties. This step in the analysis ensures reliable interpretation of NMR images and permits image segmentation in order to precisely localize the tissues where there is a high cellular activity. Finally, the time dependance and the compartmental modeling allow to quantify the kinetic parameters associated with the water transport in the fruit.Keywords: Quantitative NMR imaging, intrinsic parameters, segmentation, compartmental modeling, contrast agents, plant tissues