IRM de diffusion
Deux laboratoires du projet sont en mesure d'acquérir des données IRMd: le CEA-SHFJ à Orsay (General Electric 1.5 Tesla) et le centre d'IRM fonctionnelle cérébrale de La Timone à Marseille (Bruker 3 Tesla). Ces équipes travaillent à l'amélioration de l'acquisition des données. A Marseille l'équipe de J-L Anton a développé des séquences exploitant des directions de diffusion uniformément réparties sur la sphère, en optimisant le rapport signal sur bruit. Les cartes de diffusion sont acquises en alternance avec des cartes de champ magnétique, permettant ainsi de corriger simultanément les mouvements de la tête du sujet et les artefacts d'inhomogénéité du champ. Ces développements s'appuient sur les résultats des algorithmes de régularisation du LSIS et d'Odyssée.
L'équipe de J-F Mangin au CEA-SHFJ a ouvert, elle aussi, de nouvelles possibilités en termes d'acquisition IRMd, en améliorant l'électronique, ainsi que les séquences d'application des champs de gradients, qui pilotent l'acquisition. Le développement actuel d'imagerie parallèle à 8 antennes fera franchir un cap supplémentaire dans l'acquisition à haute résolution angulaire.
L'imagerie de diffusion nécessite des développements mathématiques et algorithmiques spécifiques car elle traite des données multivaluées (un ensemble de directions par voxel). Le projet Odyssée étudie la géométrie Riemannienne
de l'ensemble des densités de probabilités normales multivariées, permettant des avancées significatives en matière d'estimation, d'extraction de fibres, et de segmentation (travaux de Deriche, Tschumperlé, Lenglet, Rousson, et al.). Un nouveau champ d'application de l'IRMd en neurosciences concerne la fusion multimodale IRMf et IRMd. A partir de régions d'intérêt provenant de cartes d'activation IRMf, un indice de connectivité, mesurant la vraisemblance de connections, permet
d'identifier, pour certaines régions corticales visuelles ou motrices, des
connections fortes qui sont en accord avec les connaissances de la neuroanatomie (travaux de Wotawa. Lenglet, HBM 2005).
Références
S. Lehericy, C. Lenglet, J. Doyon, H. Benali, P.F. Van de Moortele, G. Sapiro, O. Faugeras, R. Deriche and K. Ugurbil.
Combined fMRI and DTI of the human low level visual cortex. In Proc. of Int. Conf. on Human Brain Mapping Toronto, 2005.
C. Lenglet, R. Deriche, O. Faugeras, S. Lehericy and K. Ugurbil.
A Riemannian Approach to Diffusion Tensors Estimation and Streamline-based Fiber Tracking. In Proc. of Int. Conf. on Human Brain Mapping Toronto, 2005.
N. Wotawa, C. Lenglet, M. Roth, B. Nazarian, J.L. Anton, R. Mahdjoub, R. Deriche and O. Faugeras.
Combined fMRI and DTI of the human low level visual cortex. In Proc. of Int. Conf. on Human Brain Mapping Toronto, 2005.
C. Lenglet, M. Rousson and R. Deriche.
Segmentation of 3D Probability Density Fields by Surface Evolution: Application to diffusion MRI. In Proc. 7th Int. Conf. on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, Saint-Malo, France, 2004.
pdf
M. Perrin, Y. Cointepas, C. Poupon, B. Rieul, N. Golestani, D. Rivière, A. Constantinesco, D. Le Bihan, and J.-F. Mangin.
Fiber tracking in Q-ball fields using regularized particle trajectories.
In IPMI, Glenwood Springs, Colorado,
2005.
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M. Perrin, Y. Cointepas, C. Poupon, B. Rieul, N. Golestani, C. Pallier, D. Rivière, A. Constantinesco, Denis Le Bihan and Jean-Francois Mangin.
Regularized probabilistic tracking with Q-ball fields.
ISMRM Workshop on Methods for Quantitative Diffusion MRI of Human Brain, Lake Louise, Canada, 2005.
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