Développement et validation de méthodes pour une évaluation individualisée de la sécurité IRM d’implants actifs

Development and validation of methods for individualized assessment of the MRI safety of active implants

• Auteur / Autrice : Chiara Hartmann
• Direction : Emmanuel Barbier
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Physique pour les Sciences du Vivant
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 28/11/2025
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale physique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Institut des Neurosciences
• Jury : Président / Présidente : Etienne Perret
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jacques Felblinger, Marie Poirier-quinot, Olivier Ernst, Constantin Slioussarenko
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jacques Felblinger, Marie Poirier-quinot

Mots clés

Mots clés libres

Sécurité IRM

Simulations électromagnétiques

Thermométrie IRM

Radiofréquences

MRI safety

Electromagnetic simulations

MRI thermography

Radiofrequencies

Résumé

L’Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) est considérée comme une modalité d’imagerie particulièrement sûre grâce à l’absence d’effets à long terme sur les tissus. Cependant, pour les patients porteurs d’implant métallique, les interactions entre le champ magnétique généré par l’IRM et l’implant peuvent induire des risques. Les travaux de la thèse se concentrent sur les risques liés aux interactions entre la composante radiofréquence (RF) B1 du champ magnétique généré par l’IRM et les implants filaires tels que les implants de Stimulation Cérébrale Profonde (SCP) ou les stimulateurs cardiaques. Le champ B1 de l’IRM peut induire, via le champ électrique concomitant, un courant RF dans le fil conducteur de l’implant, qui provoque un échauffement à l’interface entre l’implant et les tissus, avec un risque de lésion. Ce risque d’échauffement dépend grandement de la configuration de l’implant par rapport au patient et à l’IRM du fait des interactions complexes. Ce travail de thèse vise a développer et valider des méthodes IRM pour évaluer, pour chaque patient individuellement, les risques d’échauffement durant un examen IRM. Ces méthodes visent à couvrir aussi les configurations pour lesquelles les limites d’exposition RF des fabricants des implants ne sont pas applicables, comme des électrodes multiples, abandonnées ou fracturées. Deux approches complémentaires ont été suivies : [1] L’évaluation du risque individuel grâce à un pré-scan à faible Débit d’Absorption Spécifique (DAS). Le courant RF induit dans un implant perturbe le champ B1 et donc le signal IRM proche de l’implant. Les méthodes développées visent à mesurer le courant RF dans des implants filaires pour prédire l’échauffement dans les conditions précises de l’examen à partir d’une acquisition IRM adaptée réalisée au début. Une séquence IRM dédiée a été développée et optimisée pour maximiser la sensibilité aux perturbations du B1 sur une large gamme dynamique. Le signal IRM autour de l’implant a été modélisé en fonction de paramètres incluant l’amplitude du courant, sur la base du théorème d’Ampère et des équations de Bloch, en étendant le domaine de validité du modèle par rapport à l’état de l’art précédent. Des méthodes de reconstruction du courant à partir de signaux IRM ont été mises au point, en optimisant la robustesse de l’analyse. L’ensemble des méthodes a été validé par des simulations EM ainsi que des expériences sur fantôme, aussi bien pour un objet test que pour un implant réel. La précision de prédiction de l’échauffement obtenue démontre l’utilié des méthodes pour l’usage visé. Les travaux menés fournissent une base solide pour une évaluation future de ces méthodes dans un environnement tissulaire hétéorgène et en présence de mouvements. [2] Le suivi en temps réel par thermométrie IRM de l’échauffement au bout de l’implant. Dans ces travaux, une méthode originale exploitant la perturbation du champ statique B0 autour de l’implant pour mesurer l’échauffement en temps réel par IRM a été développée. Cette méthode propose d’acquérir un signal IRM en présence de gradients spiralés qui vont compenser localement les gradients causés par l’implant, permettant d’obtenir un signal proche de l’implant sensible aux variations de température. Les travaux menés ont permis d’identifier une potentielle source de signal de thermométrie beaucoup plus sensible que les méthodes de thermométrie IRM standard grâce à la variabilité de la susceptibilité magnétique du PtIr des électrodes DBS en fonction de leur température. Une première évaluation de la méthode a été réalisée in silico grâce à des simulations 3D de cartes de paramètres autour de l’implant, suivie d’une simulation des équations de Bloch et une reconstruction de la température basée sur des méthodes d’apprentissage profond, avec des résultats encourageants. Ces résultats préliminaires restent à être confirmés expériementellement avant une optimisation des méthodes d’acquisition et d’analyse.

Magnetic Resonance Imaging (MRI) is considered a particularly safe imaging modality due to its absence of known long-term effects on tissues. However, for patients with metallic implants, interactions between the magnetic field generated by MRI and the implant can induce risks. This PhD thesis focuses on the risks related to interactions between the radiofrequency (RF) B1 component of the magnetic field generated by MRI and wire-like implants such as Deep Brain Stimulation (DBS) leads or pacemakers. The MRI B1 field can induce, via the concomitant electric field, an RF current in the implant's lead wire, which causes heating at the interface between the implant tip and the tissues, with a risk of thermal lesion. This heating risk depends greatly on the configuration of the implant with respect to the patient and the MRI, with complex interactions between all three. This PhD thesis aims to develop and validate MRI methods to assess, for each individual patient, the risk of RF heating during an MRI examination. Such methods could evaluate configurations for which the RF exposure limits of implant manufacturers are not applicable, such as multiple, abandoned, or fractured electrodes. Two complementary approaches were followed: [1] Individual risk assessment using a pre-scan with low Specific Absorption Rate (SAR). The RF current induced in an implant perturbs the B1 field and therefore the MRI signal close to the implant. The methods developed aim to measure the RF current in an implant wire to predict a patient’s individual heating risk using a tailored MRI acquisition at the beginning of the scanning session. A dedicated MRI sequence was developed and optimized to maximize sensitivity to B1 perturbations over a wide dynamic range. The MRI signal around the implant was modeled as a function of parameters including current amplitude, based on Ampere's law and the Bloch equations, extending the model's validity range compared to previous state-of-the-art approaches. Methods for reconstructing the RF current from MRI signals were developed, optimizing the robustness of the analysis. All methods were validated by EM simulations as well as phantom experiments, both for test object and real implant. The observed accuracy of the heating prediction demonstrates the usefulness of the methods for the intended use. The work presented provides a solid basis for future evaluation of these methods under conditions of a heterogeneous tissue environment and in the presence of patient motion. [2] Real-time monitoring of heating at the tip of the implant using MR thermometry. This work is a preliminary study of an original method using the perturbation of the static field B0 around the implant to measure the heating in real time by MRI at the tip of the implant. This method proposes to acquire MRI signals using spiral gradients which locally compensate the susceptibility gradients of the implant, with a goal to obtain an MRI signal specific to positions close to the implant and sensitive to temperature variations. This work identified an original potential source of thermometry signal much more sensitive than standard MRI thermometry methods, exploiting to the variability of the magnetic susceptibility of the PtIr DBS electrodes as a function of their temperature. A first evaluation of the feasibility of the method was carried out in silico using 3D simulations of parameter maps around the implant followed by a simulation of the Bloch equations and a reconstruction of the temperature based on deep learning methods, showing encouraging results regarding the sensitivity for temperature measurements. This sensitivity remains to be confirmed experimentally and acquisition and analysis methods will require further optimization.