Les tachycardies ventriculaires (TV) et atriales (TA) sont les arythmies les plus fréquemment diagnostiquées en clinique. En vue d’ablater les tissus pathologiques, deux techniques de diagnostic sont utilisées : la cartographie électro-anatomique pour un diagnostic précis à l’aide d’électrogrammes (EGM) mesurés par cathéters intracardiaques et repérés sur la géométrie tridimensionnelle (3-D) de la cavité étudiée ; et l’imagerie électrocardiographique non-invasive (ECGi) pour une vision globale de l’arythmie, avec des EGM reconstruits mathématiquement à partir des électrocardiogrammes et des géométries cardio-thoraciques 3-D obtenues par CT-Scan. Les TV et TA sont alors diagnostiquées en étudiant les cartes d’activation qui sont des représentations des temps de passage locaux de l’onde d’activation sur la géométrie 3-D cardiaque. Cependant, les zones de ralentissement favorisant les TV et TA, et leurs motifs de propagation spécifiques n’y sont pas facilement identifiables. Ainsi, la caractérisation locale de la propagation de l’onde d’activation peut être utile pour améliorer le diagnostic. L’objet de cette thèse est le développement d’une méthode de caractérisation locale de la propagation de l’onde d’activation. Pour cela, un champ vectoriel de vitesse est estimé et analysé. La méthode a en premier lieu été validée sur des données simulées issues de modélisation, puis appliquée 1) à des données cliniques issues de l’ECGi pour la localisation des cicatrices d’infarctus et pour améliorer le diagnostic des TA; et 2) sur des données obtenues par cartographie électro-anatomique pour caractériser les zones pathogènes. / Ventricular (VT) and atrial (AT) tachycardias are some of the most common clinical cardiac arrhythmias. For ablation of tachycardia substrates, two clinical diagnosis methods are used : electro-anatomical mapping for an accurate diagnosis using electrograms (EGMs) acquired with intracardiac catheters and localized on the three-dimensional (3-D) mesh of the studied cavities ; and non-invasive electrocardiographic imaging (ECGi) for a global view of the arrhythmia, with EGMs mathematically reconstructed from body surface electrocardiograms and the 3-D cardio-thoracic meshes obtained with CT-scan. VT and AT are diagnosed studying activation time maps ; that are 3-D representations of the transit time of the activation wavefront on the cardiac mesh. Nevertheless, slow conduction areas, a well-known pro-arrhythmic feature for tachycardias, and the tachycardias specific propagation patterns are not easily identifiable with these maps. Hence, local characterization of the activation wavefront propagation can be helpful for improving VT and AT diagnosis. The purpose of this thesis is to develop a method to locally characterize the activation wavefront propagation. For that, a conduction velocity vector field is estimated and analyzed. The method was first validated on a simulated database from computer models, then applied to 1) a clinical database obtained from ECGi to localize infarct tissues and improve AT diagnosis ; and 2) a clinical database acquired with electro-anatomical mapping systems to define pathological areas.

Cette thèse porte sur la caractérisation cardiaque, qui représente un enjeu méthodologique et clinique important, à la fois pour améliorer le diagnostic des pathologies et optimiser les moyens de traitement. Des méthodes de recalage et de fusion de données sont proposées pour amener dans un même référentiel des images IRM, scanner, échographiques et électro-anatomiques et ainsi décrire le cœur suivant des caractéristiques anatomiques, électriques, mécaniques et tissulaires. Les méthodes proposées pour recaler des données multimodales reposent sur deux processus principaux : l'alignement temporel et le recalage spatial. Les dimensions temporelles des images considérées sont mises en synchronisées par une méthode de déformation temporelle dynamique adaptative. Celle-ci permet de compenser les modifications temporelles non-linéaires entre les différentes acquisitions. Pour le recalage spatial, des méthodes iconiques ont été développées pour corriger les artefacts de mouvements dans les séquences ciné-IRM, pour recaler les séquences ciné-IRM avec les séquences d'IRM de rehaussement tardif et pour recaler les ciné-IRM avec les images scanner. D'autre part, une méthode basée contours, développée dans un précédent travail, a été améliorée pour prendre en compte des acquisitions échographiques multi-vues. Ces méthodes ont été évaluées sur données réelles pour sélectionner les métriques les plus adaptées et pour quantifier les performances des approches iconiques et pour estimer la précision du recalage entre échographies et ciné-IRM. Ces méthodes sont appliquées à la caractérisation de cardiomyopathies hypertrophiques (CMH) et d'asynchronismes cardiaques. Pour la CMH, l'objectif était de mieux interpréter les données échographiques par la fusion de l'information de fibrose issue de l'IRM de rehaussement tardif avec l'information mécanique issue de l'échographie de speckle tracking. Cette analyse a permis d'évaluer le strain régional en tant qu'indicateur de la présence locale de fibrose. Concernant l'asynchronisme cardiaque, nous avons établi une description du couplage électromécanique local du ventricule gauche par la fusion de données échographiques, électro-anatomiques, scanner et, dans les cas appropriés, d'IRM de rehaussement tardif. Cette étude de faisabilité ouvre des perspectives pour l'utilisation de nouveaux descripteurs pour la sélection des sites de stimulation optimaux pour la thérapie de resynchronisation cardiaque. / This work concerns cardiac characterization, a major methodological and clinical issue, both to improve disease diagnostic and to optimize its treatment. Multisensor registration and fusion methods are proposed to bring into a common referential data from cardiac magnetic resonance (CMRI), dynamic cardiac X-ray computed tomography (CT), speckle tracking echocardiography (STE) and electro-anatomical mappings of the inner left ventricular chamber (EAM). These data is used to describe the heart by its anatomy, electrical and mechanical function, and the state of the myocardial tissue. The methods proposed to register the multimodal datasets rely on two main processes: temporal registration and spatial registration. The temporal dimensions of input data (images) are warped with an adaptive dynamic time warping (ADTW) method. This method allowed to handle the nonlinear temporal relationship between the different acquisitions. Concerning the spatial registration, iconic methods were developed, on the one hand, to correct for motion artifacts in cine acquisition, to register cine-CMRI and late gadolinium CMRI (LGE-CMRI), and to register cine-CMRI with dynamic CT. On the other hand, a contour-based method developed in a previous work was enhanced to account for multiview STE acquisitions. These methods were evaluated on real data in terms of the best metrics to use and of the accuracy of the iconic methods, and to assess the STE to cine-CMRI registration. The fusion of these multisensor data enabled to get insights about the diseased heart in the context of hypertrophic cardiomyopathy (HCM) and cardiac asynchronism. For HCM, we aimed to improve the understanding of STE by fusing fibrosis from LGE-CMRI with strain from multiview 2D STE. This analysis allowed to assess the significance of regional STE strain as a surrogate of the presence of regional myocardial fibrosis. Concerning cardiac asynchronism, we aimed to describe the intra-segment electro-mechanical coupling of the left ventricle using fused data from STE, EAM, CT and, if relevant, from LGE-CMRI. This feasibility study provided new elements to select the optimal sites for LV stimulation.