La protonthérapie est une technique prometteuse pour le traitement du cancer, qui se répend de plus en plus. Le pic prononcé de son profil de dose ainsi que la longueur finie du parcours des particules rendent possible un traitement plus ciblé et permettent de mieux éviter d’endommager des tissus sains. Cependant, la précision de l’irradiation s’avère également être le risque principal lors de l’utilisation de cette technique. En effet, une erreur dans la profondeur de pénétration des particules pourrait engendrer des dégâts considérables. A l’heure actuelle, aucune méthode de contrôle n’est systématiquement utilisée pour s’assurer de la qualité du traitement. Dans ce manuscrit, une méthode indirecte de mesure de la distribution de dose, basé sur la détection de gammas prompts émis le long du parcours du faisceau, est étudiée. Deux concepts de caméra collimatée uni-dimensionnelle sont comparés à l’aune de leur utilisation potentielle : une caméra à fentes parallèles et une caméra “knife-edge”. Les deux systèmes sont optimisés par simulations de Monte Carlo et des mesures sont présentés pour valider ces simulations. La comparaison se base sur la précision avec laquelle un décalage dans la chute du profil prompt gamma peut être détecté, la résolution spatiale, le coût et la taille du système. Des recommandations sont émises pour le choix de la meilleure configuration, selon différentes exigeances. Des résultats similaires sont obtenus pour les deux concepts, atteignant une précision de environ 2 mm pour un seul point de “pencil beam” correspondant à 5e7 protons. L’étude se conclue par un tour d’horizon des pistes de recherche futures qui permettraient d’utiliser un système de détection de gammas prompts dans un contexte clinique futur. / Protontherapy is a promising technique for tumor treatment that is becoming more and more widespread. The sharply peaked profile of the dose and the finite particle range allow for very conformal treatment and better sparing of healthy tissue beyond the tumor, but he precise delivery also proves to be the biggest challenge of the technique. Errors in range are a considerable risk in proton therapy and no range monitoring method is currently systematically used for quality control. In this manuscript, an indirect method of measuring the dose distribution, via the detection of secondary prompt gamma radiation emitted along the beam path, is explored. Two different one-dimensional collimated camera concepts, a multi-parallel-slit camera and a knife-edge slit camera are compared with regards to their potential use. Both systems are optimized via Monte Carlo simulation and measurements are presented for validation. The comparison is made on the basis of the precision with which a shift in the prompt gamma profile falloff edge can be retrieved by comparison with a reference profile as well as the spatial resolution, the cost, weight and bulkiness of the system and guidelines are given for choosing the best configuration for different requirements. Similar values can be obtained for both concepts, reaching a precision for the retrieval of the falloff edge of around 2 mm for a single pencil beam spot of 5×107 protons. This study concludes with an outlook on future developments and areas of investigation with the goal of reaching clinical applicability of a prompt gamma detection system.

Le concept de micro capteurs RMN (nommés aussi micro-antennes ou antennes aiguilles) pourrait conduire à des outils d'analyse fiables capables d'assurer la reproductibilité de mesures en spectroscopie RMN haute résolution. Leur emploi deviendra ainsi envisageable pour des applications in vivo. A notre connaissance, aucune étude in vivo utilisant ces micro-bobines "high-tech" n’a été rapportée. Le principal avantage de ce type de dispositifs est la possibilité d’observer une micro région d'intérêt bien définie, noyée dans un grand volume. A l’inverse, le principal inconvénient est le manque de sensibilité car l’efficacité des micro-antennes actuelles souffre de plusieurs paramètres (petite valeur d'inductance par rapport à l'inductance de fils de connexion, le bruit dû au fort couplage avec l’échantillon...etc.). Notre approche initiale réalisée in vitro dans le cadre des travaux de thèse de N. Baxan (2008) (http://www.spectroscopynow.com) et de A. Kadjo (2011), ne peut être mis en œuvre in vivo sans un travail complémentaire important. C’est d’une importance capitale car dans ce cas le signal RMN est si petit qu’il est comparable au bruit thermique. Une façon "simple", mais non moins aisée, d’optimiser l’efficacité d’une antenne est une conception minutieuse et une maîtrise des paramètres géométriques conditionnant les propriétés physiques et électriques. La partie principale des "micro-antennes aiguilles" implantables est la bobine aux bornes de laquelle la tension est induite. Elle est décrite schématiquement par une résistance et une inductance dont les valeurs impactent directement et fortement sur les principaux critères de performances en RMN: le rapport signal sur bruit (SNR) et les limites de détection (LOD). La fabrication de ces micro-antennes (500x1000µm2), est réalisée à l’aide de techniques de microélectroniques fort coûteuses. La modélisation et la simulation numériques s’avèrent des outils essentiels amplement justifiés. La majeure partie de ce travail est consacré à l’optimisation de ces microantennes. Les résultats de principes physiques visant à optimiser leurs paramètres géométriques sont décrits à travers la prédiction des paramètres électriques: la self inductance, l’inductance mutuelle et les pertes additionnelles dues à l’effet de peau et de proximité. L’originalité de ce travail, à la fois théorique et expérimental réside, dans: (i) la traduction de verrous technologiques en problématiques fondamentales, (ii) Le développement d’un "Logiciel maison" qui sans avoir la prétention de rivaliser avec les logiciels commerciaux, peut s’étendre à d'autre configuration plus complexes de micro-antennes ou d'antennes RMN et cibler au mieux les besoins des "RMN’iste-Antenn-istes" tout en leur offrant un gain en temps et en coût non négligeables. / The concept of NMR microsensors (named also microantennas or needle coils) could lead to reliable analysis tools able to ensure the reproducibility of high resolution spectroscopic measurements, making possible to consider their use for in vivo applications. To the best of our knowledge, no in vivo study has been done with such "high-tech micro coils". The main advantage of this device kind is the possibility to observe a well-defined micro region of interest in a large volume. On the opposite, the main drawback resides in the poor sensitivity of the device since the efficiency of presently designed microcoils suffers from several misadjustments (small inductance value of the useful wires compared to the inductance of connecting wires, strong coupling noise with sample ...etc.). Our initial approach carried out in vitro that presented in (http://www. spectroscopynow.com) and in thesis of N. Baxan (2008) and A. Kadjo (2011), cannot be realized in vivo without a very important complementary work. This is of crucial importance, because the source signals are so small as to be comparable to the thermal noise. The simplest approach to increase antennas efficiency is a careful design and accuracy of geometric parameters influencing the physical and electrical properties. The main part of the implantable "needle antenna" is the loop where the voltage is induced. It is schematically described by a resistance and inductance that modify directly and strongly the NMR performance criteria: signal to noise ratio (SNR) and the limits of detection (LOD). The design of such micro-antennas (500x1000µm2) is performed using microelectronic techniques that are very expensive. Thus modeling and numerical simulation are essential tools amply justified. The bulk of this work dedicates to the optimization of these microantennas, describes the results of the applied physical principles to improve their geometric parameters through the prediction of their electrical parameters: the self-inductance, mutual inductance and the additional losses caused by skin effect and proximity. The originality of this work is: (i) the conversion of technological point in question to fundamental issues, (ii) The development of a "homemade software" which, no pretend to compete with commercial software, can be extended to design of more complex configuration of NMR antennas or microantennas. It could also better target specific needs of designers of NMR antennas and users, providing them a time gain and a cost reduction.

La modélisation géométrique a été l'un des sujets les plus étudiés pour la représentation des structures anatomiques dans le domaine médical. Aujourd'hui, il n'y a toujours pas de méthode bien établie pour modéliser la forme d'un organe. Cependant, il y a plusieurs types d'approches disponibles et chaque approche a ses forces et ses faiblesses. La plupart des méthodes de pointe utilisent uniquement l'information surfacique mais un besoin croissant de modéliser l'information volumique des objets apparaît. En plus de la description géométrique, il faut pouvoir différencier les objets d'une population selon leur forme. Cela nécessite de disposer des statistiques sur la forme dans organe dans une population donné. Dans ce travail de thèse, on utilise une représentation capable de modéliser les caractéristiques surfaciques et internes d'un objet. La représentation choisie (s-rep) a en plus l'avantage de permettre de déterminer les statistiques de forme pour une population d'objets. En s'appuyant sur cette représentation, une procédure pour modéliser le cortex cérébral humain est proposée. Cette nouvelle modélisation offre de nouvelles possibilités pour analyser les lésions corticales et calculer des statistiques de forme sur le cortex. La deuxième partie de ce travail propose une méthodologie pour décrire de manière paramétrique l'intérieur d'un objet. La méthode est flexible et peut améliorer l'aspect visuel ou la description des propriétés physiques d'un objet. La modélisation géométrique enrichie avec des paramètres physiques volumiques est utilisée pour la simulation d'image par résonance magnétique pour produire des simulations plus réalistes. Cette approche de simulation d'images est validée en analysant le comportement et les performances des méthodes de segmentations classiquement utilisées pour traiter des images réelles du cerveau. / Geometric modeling has been one of the most researched areas in the medical domain. Today, there is not a well established methodology to model the shape of an organ. There are many approaches available and each one of them have different strengths and weaknesses. Most state of the art methods to model shape use surface information only. There is an increasing need for techniques to support volumetric information. Besides shape characterization, a technique to differentiate objects by shape is needed. This requires computing statistics on shape. The current challenge of research in life sciences is to create models to represent the surface, the interior of an object, and give statistical differences based on shape. In this work, we use a technique for shape modeling that is able to model surface and internal features, and is suited to compute shape statistics. Using this technique (s-rep), a procedure to model the human cerebral cortex is proposed. This novel representation offers new possibilities to analyze cortical lesions and compute shape statistics on the cortex. The second part of this work proposes a methodology to parameterize the interior of an object. The method is flexible and can enhance the visual aspect or the description of physical properties of an object. The geometric modeling enhanced with physical parameters is used to produce simulated magnetic resonance images. This image simulation approach is validated by analyzing the behavior and performance of classic segmentation algorithms for real images.

La plupart des maladies cardio-vasculaires sont étroitement liées à l’architecture 3D des faisceaux de cardiomyocytes du myocarde humain. Connaitre en détail cette architecture permet de lever un verrou scientifique sur l’organisation spatiale complexe des faisceaux de cardiomyocytes, et offre des pistes pour trouver des solutions pertinentes permettant de guérir ces maladies. A cause de la nature biréfringente des filaments de myosine qui se trouvent dans les cellules cardiomyocyte, l’Imagerie en Lumière Polarisée (ILP) se révèle comme la seule méthode existante permettant d’étudier en détail, l’architecture et l’orientation des faisceaux de cardiomyocytes au sein de la masse ventriculaire. Les filaments de myosine se comportent comme des cristaux uni-axiaux biréfringents, ce qui permet de les modéliser comme les cristaux uni-axiaux biréfringents. L’ILP exploite les propriétés vibratoires de la lumière car l’interaction photonique et atomique entre la lumière et la matière permet de révéler l’organisation structurelle et l’orientation 3D des cardiomyocytes. Le présent travail se base sur la modélisation des différents comportements de la lumière après avoir traversé des faisceaux de cardiomyocytes. Ainsi, un volume 100×100×500 µm3 a été décomposé en plusieurs éléments cubiques qui représentent l'équivalent de l'intersection des cellules de diamètre de 20 µm chacune. Le volume a été étudié dans différentes conditions imitant l’organisation 3D des cardiomyocytes dans différentes régions du myocarde. Les résultats montrent que le comportement du volume change suivant l’arrangement spatial des cardiomyocytes à l’intérieur du volume. Grâce à un modèle analytique développé à l’aide des simulations, il a été possible de connaitre en tout point, l’orientation 3D des cardiomyocytes dans tout le volume. Ce modèle a été implémenté dans un greffon logiciel. Puis, il a été validé avec les piliers des valves auriculo-ventriculaire en comparant les courbes obtenues en simulation numérique à celles obtenues dans la phase expérimentale. De plus, il a été possible de mesurer l’orientation 3D des faisceaux de cardiomyocytes à l’intérieur du pilier. Après cette validation, le modèle a été utilisé sur un cœur humain (sain) en entier. Puis, nous avons extrait les cartographies des orientations 3D (angle azimut, angle d’élévation) des cardiomyocytes, ainsi que la cartographie des niveaux d’homogénéité du myocarde en entier. Pour une confrontation qualitative des mesures de l’orientation 3D obtenues en ILP avec celles en IRM, un cœur humain sain d’un enfant de 14 mois a été prélevé lors de l’autopsie, fixé dans du formol, puis imagé en entier par IRM puis en ILP. Malgré la faible résolution des images en IRM, les résultats obtenus montrent que les mesures de l’orientation 3D des cardiomyocytes issues de ces deux méthodes d’imageries se révèlent quasiment identiques. / Most cardiovascular diseases are closely linked to the 3D cardiomyocytes bundles of the human myocardium. Knowing in detail this architecture allows us to overcome a scientific bottleneck on the complex spatial organization of cardiomyocytes, and offers ways to find appropriate solutions to treat these diseases. The goal of present thesis is then to develop methods and techniques that allow gaining insights into the geometric arrangement of cardiomyocytes or cardiomyocytes bundles in the myocardium. Due to the birefringent nature of myosin filaments that are found in myocardial cells, the Polarized Light Imaging (PLI) appears as the only existing method for studying in detail the architecture and cardiomyocytes bundle orientation in ventricular mass. Myosin filaments react as uniaxial birefringent crystal; thereby it has been modeled as the uniaxial birefringent crystal. The PLI uses the vibration properties of light; the photonic and atomic interaction between light and matter can reveal the structural organization and the 3D cardiomyocytes orientation of the myocardium. The present work is based on modeling the behavior of the light after passing through a cardiomyocytes bundle. Thus, a volume 100 × 100 × 500 μm3 has been decomposed in a number of cubic elements which are equivalent to cardiac cells of diameter of 20 microns. The volume was studied under different conditions to emulate the organization of cardiomyocytes in different regions in human myocardium: isotropic region, heterogeneous region, region with cardiomyocytes bundle crossing. The results showed that the behavior of the volume changes according to the spatial arrangement of cardiomyocytes within the volume. Through an analytical model developed using simulation, it has been possible to know the 3D orientation of cardiomyocytes at any region throughout the volume. This model has been implemented in software as a plugin. Then, it has been validated with the pillars of atrio-ventricular valves by comparing the curves obtained by numerical simulation with those obtained in the experimental phases. Moreover, it has been possible to measure the 3D orientation of cardiomyocytes bundles within the pillars. After validation, the model was applied to an entire human healthy heart. Then, we extracted the mapping of the 3D orientations (azimuth angle, elevation angle) of cardiomyocytes bundles, as well as the mapping of the homogeneity levels of the entire myocardium. For a qualitative comparison of the 3D orientation measurements obtained with the PLI and Magnetic Resonance Imaging (MRI), the healthy human heart of a 14 month old child was extracted at autopsy, then fixed in formalin, and finally imaged by MRI and PLI. Despite the low spatial resolution of MRI images, the results showed that the 3D orientations of cardiomyocytes bundles measured from these two imaging methods appeared almost identical.

L'anévrisme cérébral est une région fragile de la paroi d'un vaisseau sanguin dans le cerveau, qui peut se rompre et provoquer des saignements importants et des accidents vasculaires cérébraux. La segmentation de l'anévrisme cérébral est une étape primordiale pour l'aide au diagnostic, le traitement et la planification chirurgicale. Malheureusement, la segmentation manuelle prend encore une part importante dans l'angiographie clinique et elle est devenue couteuse en temps de traitement étant donné la gigantesque quantité de données générées par les systèmes d'imagerie médicale. Les méthodes de segmentation automatique d'image constituent un moyen essentiel pour faciliter et accélérer l'examen clinique et pour réduire l'interaction manuelle et la variabilité inter-opérateurs. L'objectif principal de ce travail de thèse est de développer des méthodes automatiques pour la segmentation et la mesure des anévrismes. Le présent travail de thèse est constitué de trois parties principales. La première partie concerne la segmentation des anévrismes géants qui contiennent à la fois la lumière et le thrombus. La méthode consiste d'abord à extraire la lumière et le thrombus en utilisant une procédure en deux étapes, puis à affiner la forme du thrombus à l'aide de la méthode des courbes de niveaux. Dans cette partie, la méthode proposée est également comparée à la segmentation manuelle, démontrant sa bonne précision. La deuxième partie concerne une approche LBM pour la segmentation des vaisseaux dans des images 2D+t et de l'anévrisme cérébral dans les images en 3D. La dernière partie étudie un modèle de segmentation 4D en considérant les images 3D+t comme un hypervolume 4D et en utilisant un réseau LBM D4Q81, dans lequel le temps est considéré de la même manière que les trois autres dimensions pour la définition des directions de mouvement des particules dans la LBM, considérant les données 3D+t comme un hypervolume 4D et en utilisant un réseau LBM D4Q81. Des expériences sont réalisées sur des images synthétiques d'hypercube 4D et d'hypersphere 4D. La valeur de Dice sur l'image de l'hypercube avec et sans bruit montre que la méthode proposée est prometteuse pour la segmentation 4D et le débruitage. / Cerebral aneurysm is a fragile area on the wall of a blood vessel in the brain, which can rupture and cause major bleeding and cerebrovascular accident. The segmentation of cerebral aneurysm is a primordial step for diagnosis assistance, treatment and surgery planning. Unfortunately, manual segmentation is still an important part in clinical angiography but has become a burden given the huge amount of data generated by medical imaging systems. Automatic image segmentation techniques provides an essential way to easy and speed up clinical examinations, reduce the amount of manual interaction and lower inter operator variability. The main purpose of this PhD work is to develop automatic methods for cerebral aneurysm segmentation and measurement. The present work consists of three main parts. The first part deals with giant aneurysm segmentation containing lumen and thrombus. The methodology consists of first extracting the lumen and thrombus using a two-step procedure based on the LBM, and then refining the shape of the thrombus using level set technique. In this part the proposed method is also compared with manual segmentation, demonstrating its good segmentation accuracy. The second part concerns a LBM approach to vessel segmentation in 2D+t images and to cerebral aneurysm segmentation in 3D medical images through introducing a LBM D3Q27 model, which allows achieving a good segmentation and high robustness to noise. The last part investigates a true 4D segmentation model by considering the 3D+t data as a 4D hypervolume and using a D4Q81 lattice in LBM where time is considered in the same manner as for other three dimensions for the definition of particle moving directions in the LBM model.

L'échographie est aujourd'hui l'une des modalités les plus populaires de diagnostic médical. Il permet d'observer, en temps réel, le mouvement des organes qui facilite le diagnostic des pathologies pour des médecins. L'échocardiographie [1, 2], l'imagerie du flux sanguin [3, 4] et l’élastographie [5-7] sont les domaines préférés de l'estimation de mouvement en utilisant l'échographie (en raison de son haut frame-rate).En conséquence, les images avec meilleurs qualités sont nécessaires. . En imagerie cardiaque, le système classique d'imagerie est limité dans la direction transversale (la direction perpendiculaire à celle de propagation). Travaillant sur la formation des images, ce problème peut être résolu en modifiant la façon de formateur de voie afin d'introduire des oscillations transversales (OTs) dans la fonction d’étalement du point (PSF). La technique d’oscillation transversale a montré son potentiel d'améliorer la précision de l'estimation de mouvement local dans la direction transversale (la direction perpendiculaire à celle de propagation). La classique OT en géométrie linéaire, basée sur l'approximation de Fraunhofer, relie la PSF et la fonction de pondération par la transformée de Fourier. Motivé par l'adaptation des OTs en échocardiographie, nous proposons une technique spécifique basée sur la rétro-propagation afin de construire des OTs en géométrie sectorielle. La performance de la méthode de rétro-propagation proposée a été étudiée progressivement, comparée avec la méthode de la transformée de Fourier, par exemple, l'évaluation de la qualité de la PSF quantifié, dans l'estimation de mouvement cardiaque en simulation, et en étude la qualité des PSF visuellement expérimentale. Les résultats quantifiés montrent les OT-images sont mieux contrôlés par la méthode proposée que par le formateur de voie conventionnelle. Une autre méthode, basée sur la décomposition d'onde plane et un principe différent de rétro-propagation, a été présentée. Cette méthode mieux prend en compte la propriété 2D de PSF, en décomposant la PSF dans un ensemble d'ondes planes directionnelle, les rétro-propage à la sonde, en utilisant les résultats de superposition comme excitations, un PSF simulée et conforme fortement au PSF théorique est acquis. En adaptant cette méthode à la géométrie sectorielle, la qualité de la PSF obtenue en face et sur la côté de la sonde est meilleure en utilisant la décomposition en ondes planes à celle de la transformée de Fourier, le travail supplémentaire sera adressé à adapter la décomposition en ondes planes à imagerie sectorielle et l’estimation du mouvement. / Echography is nowadays one of the most popular medical diagnosis modalities. It enables real-time observation the motion of moving organs which facilitates the diagnosis of pathologies for physician. Echocardiography [1, 2], blood flow imaging [3, 4] and elastography [5-7] are the favorite domains of motion estimation in using of echography (e.g., due to its high frame-rate capacity). Thus the requirements for imaging with high quality are on the primary place. In cardiac imaging, the conventional imaging system is somehow limited in the transverse direction (the direction perpendicular to the beam axis). Working on the image formation, this problem can be addressed by modifying the beamforming scheme in order to introduce transverse oscillations (TOs) in the system point spread function (PSF). Transverse oscillation techniques have shown their potential for improving the accuracy of local motion estimation in the transverse direction (i.e., the direction perpendicular to the beam axis). The conventional design of TOs in linear geometry, which is based on the Fraunhofer approximation, relates PSF and apodization function through a Fourier transform. Motivated by the adaptation of TOs in echocardiography, we propose a specific beamforming approach based on back-propagation in order to build TOs in sectorial geometry. The performance of the proposed back-propagation method has been studied gradually, in comparison with the Fourier transform, such as in evaluation of the quality of PSF, in estimation of simulated cardiac motion and in experiments study, etc. The quantified results demonstrate the proposed method leads to better controlled TOs images than the conventional beamforming. Another method based on plane wave decomposition and a different back-propagation principle has been presented. This method is better taking into account the 2D property of PSF, by decomposing the PSF into a set of plane waves directionally, back-propagating them to the probe, by using the superposition results as excitations, a simulated PSF with high accordance to the theoretical one is acquired. By adapting this method to sectorial geometry, the quality of PSF obtained in front of probe is better using the plane wave decomposition method than that of Fourier relation, but it is limited for the scanning on the side of probe, so the further work will be addressed to adapting the plane wave decomposition method to the complete sectorial imaging.

En spectroscopie de résonance magnétique (SRM) in vivo, les principales méthodes utilisées permettent la quantification des concentrations de métabolites en utilisant des signaux à une dimension spectrale. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse portent sur le développement de méthodes de SRM à deux dimensions spectrales (SRM 2D) de corrélation localisée afin d’accroître le pouvoir de résolution spectrale et la précision de la quantification de la SRM in vivo. Le premier axe de cette thèse concerne le développement d’une méthode fondée sur la spectroscopie 2D de corrélation localisée pour l’exploration des métabolites cérébraux. La séquence L-COSY (spectroscopie de corrélation localisée) est implantée sur imageur petit animal et étudiée. Une procédure de quantification dédiée aux signaux de corrélation acquis est développée. Cette dernière opère dans le domaine d’acquisition du signal, et s’appuie sur : 1) une connaissance a priori forte obtenue par simulation de l’effet quantique des séquences sur les spins des composés présents dans le spectre 2) un modèle de pondération lié aux effets de relaxation agissant sur le signal de SRM 2D. 3) une contrainte sur la relaxation liée aux effets d’inhomogénéités supposés toucher tous les spins de la même manière. Les résultats présentés s’attachent à étudier les performances quantitatives de la SRM 2D de corrélation, en comparaison à la SRM 2D dite J-résolue (avec la séquence JPRESS), de manière expérimentale, sur fantômes de métabolites mais aussi à travers la théorie des bornes de Cramér-Rao (CRBs). La quantification des signaux L-COSY, bien que défavorisée par une perte théorique du rapport signal sur bruit par unité de temps, présente des CRBs théoriques relatives du même ordre de grandeurs voire, pour certains métabolites couplés (e.g la glutamine, le GABA) plus petites que celles correspondantes à la spectroscopie J-résolue pour un même temps d’acquisition. Le second axe de cette thèse porte sur l’adaptation la SRM 2D de corrélation pour l’étude in vivo du métabolisme lipidique du foie et des tissus adipeux sous-cutanés sur un modèle de souris obèse à 7T. Cette application inédite montre la faisabilité de la SRM 2D de corrélation à être acquise sur un tel organe mouvant et sa capacité à être quantitative pour l’étude et la caractérisation des triglycérides hépatiques et sous-cutanées. / In in vivo Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS), the main methods used allow metabolite concentration quantification using signals having one spectral dimension. This work focuses on the development of in vivo two dimensional correlated MRS in order to increase spectral resolution and quantification precision. The first axis is about the development of a method based on a 2D localized correlation MRS (L-COSY) for brain metabolite exploration. The L-COSY is implemented and studied on a small animal scanner. A dedicated quantification procedure operating in the acquisition domain is described. This latter is based on 1) a strong prior knowledge obtained by quantum mechanically simulate the effect of sequence on metabolite spin systems 2) a model function taking into account the relaxation weighting 3) constraints on the relaxation term linked to the field inhomogeneity effects which are assumed to act the same way on all the spins. Results are given experimentally using metabolites phantoms and through a comparison to other existing 2D MRS method, namely the J-resolved MRS (with the JPRESS sequence) using the Cramer Rao Lower Bounds (CRBs) theory. Although its inherent loss of signal to noise ratio is a disadvantage compared to J-PRESS, L-COSY quantification shows theoretically competitive relative CRBs, and even smaller CRBs for some coupled metabolites (e.g Glutamine or GABA), for an acquisition time similar to JPRESS. Second axis is about the adaptation of the 2D correlation MRS for the in vivo lipid metabolism study in the liver and subcutaneous adipose tissues of obese mice at 7T. This application shows the feasibility of 2D correlated MRS to be acquired on a moving organ and its quantitative relevance for triglyceride quantification and characterization in fatty liver and subcutaneous tissue.

L'imagerie photoacoustique (IPA) des tissus biologiques permet de combiner les avantages des imageries optique et ultrasonore. Le principal contraste endogène pour l’IPA provient des vaisseaux sanguins en raison de la forte absorption de l'hémoglobine par rapport aux tissus environnants. De plus, les vaisseaux sanguins sont à peu près cylindriques et la concentration d'hémoglobine peut être supposée uniforme à l'intérieur des veines. Comme première contribution, nous avons développé dans cette thèse un modèle analytique de fluence optique pour plusieurs inhomogénéités cylindriques parallèles incorporées dans un milieu turbide. Les modèles analytiques n’existent que pour les cas simples. Pour traiter des situations plus complexes, comme les tissus biologiques, les méthodes numériques sont nécessaires. La deuxième contribution de cette thèse consiste à développer un solveur multigrilles de l'équation de diffusion optique et donc de proposer une méthode numérique efficace pour résoudre la fluence optique. Enfin, notre troisième contribution concerne la reconstruction de la tomographie quantitative photoacoustique (TQPA). Basée sur les modèles efficaces présentées dans les première et seconde contributions, nous avons proposé une méthode de reconstruction basée sur le modèle direct analytique pour les cas simples et une méthode d'inversion basée sur multigrille pour les cas plus réalistes. Les avantages de la méthode d'inversion basée sur multigrille sont présentés à la fois en terme de temps de calcul et de vitesse de convergence. Une validation expérimentale est présentée dans le dernier chapitre de cette thèse, prouvant la validité et l'analyse des performances des méthodes développées. / Photoacoustic imaging (PAI) of biological tissues tries to combine the advantages of optical and acoustical imaging. The main endogenous contrast for PAI is derived from blood vessels due to the strong absorption of hemoglobin compared to the background tissues. Furthermore, blood vessels are roughly cylindrical and hemoglobin concentration can be assumed to be uniform inside the vessel. Therefore, the blood vessels can be considered as “cylindrical inhomogeneities”. As a first contribution, we have developed in this thesis an analytical model of optical fluence for multiple parallel cylindrical inhomogeneities embedded in an otherwise homogeneous turbid medium. Analytical models only exist for simple cases. To deal with more complex situations like biological tissues, numerical methods are required. The second contribution of this thesis is to develop a multigrid solver of optical diffusion equation and therefore to propose an efficient numerical method to resolve the optical fluence. Finally, our third contribution is concerned with quantitative PA tomography (QPAT) reconstruction. Based on the efficient models presented in the first and second contributions, we have proposed an analytic-based reconstruction method for simple cases and a multigrid-based inversion scheme for more realistic cases. The advantages of multigrid-based inversion scheme are shown in both computation and convergence speed. An experimental validation is presented in the last chapter of this thesis, proving the validity and analyzing the performances of the developed methods.

DL’objectif de cette thèse est le développement de techniques adaptées à l’application de la théorie de l’acquisition compressée en imagerie ultrasonore 3D et Doppler. En imagerie ultrasonore 3D une des principales difficultés concerne le temps d’acquisition très long lié au nombre de lignes RF à acquérir pour couvrir l’ensemble du volume. Afin d’augmenter la cadence d’imagerie une solution possible consiste à choisir aléatoirement des lignes RF qui ne seront pas acquises. La reconstruction des données manquantes est une application typique de l’acquisition compressée. Une autre application d’intérêt correspond aux acquisitions Doppler duplex où des stratégies d’entrelacement des acquisitions sont nécessaires et conduisent donc à une réduction de la quantité de données disponibles. Dans ce contexte, nous avons réalisé de nouveaux développements permettant l’application de l’acquisition compressée à ces deux modalités d’acquisition ultrasonore. Dans un premier temps, nous avons proposé d’utiliser des dictionnaires redondants construits à partir des signaux d’intérêt pour la reconstruction d’images 3D ultrasonores. Une attention particulière a aussi été apportée à la configuration du système d’acquisition et nous avons choisi de nous concentrer sur un échantillonnage des lignes RF entières, réalisable en pratique de façon relativement simple. Cette méthode est validée sur données 3D simulées et expérimentales. Dans un deuxième temps, nous proposons une méthode qui permet d’alterner de manière aléatoire les émissions Doppler et les émissions destinées à l’imagerie mode-B. La technique est basée sur une approche bayésienne qui exploite la corrélation et la parcimonie des blocs du signal. L’algorithme est validé sur des données Doppler simulées et expérimentales. / This thesis is dedicated to the application of the novel compressed sensing theory to the acquisition and reconstruction of 3D US images and Doppler signals. In 3D US imaging, one of the major difficulties concerns the number of RF lines that has to be acquired to cover the complete volume. The acquisition of each line takes an incompressible time due to the finite velocity of the ultrasound wave. One possible solution for increasing the frame rate consists in reducing the acquisition time by skipping some RF lines. The reconstruction of the missing information in post processing is then a typical application of compressed sensing. Another excellent candidate for this theory is the Doppler duplex imaging that implies alternating two modes of emission, one for B-mode imaging and the other for flow estimation. Regarding 3D imaging, we propose a compressed sensing framework using learned overcomplete dictionaries. Such dictionaries allow for much sparser representations of the signals since they are optimized for a particular class of images such as US images.We also focus on the measurement sensing setup and propose a line-wise sampling of entire RF lines which allows to decrease the amount of data and is feasible in a relatively simple setting of the 3D US equipment. The algorithm was validated on 3D simulated and experimental data. For the Doppler application, we proposed a CS based framework for randomly interleaving Doppler and US emissions. The proposed method reconstructs the Doppler signal using a block sparse Bayesian learning algorithm that exploits the correlation structure within a signal and has the ability of recovering partially sparse signals as long as they are correlated. This method is validated on simulated and experimental Doppler data.

L'analyse de la microstructure osseuse joue un rôle important pour étudier des maladies de l'os comme l'ostéoporose. Des nouveaux scanners périphériques haute résolution (HR-pQCT) permettent de faire des acquisitions de la micro-architecture osseuse in-vivo sur l'homme. Toutefois la résolution spatiale de ces appareils reste comparable à la taille des travées osseuses, ce qui limite leur analyse quantitative. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles approches jointes super-résolution/ segmentation pour une analyse quantitative plus fine des images HR-pQCT in-vivo de la structure osseuse trabéculaire. Dans une première étape nous nous sommes concentrés sur des méthodes 2D de super-résolution avec régularisation par variation totale (TV) puis par variation totale d'ordre plus élevé (Higher Degree TV), avec minimisation par un algorithme ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers). Ensuite, nous avons proposé une méthode itérative combinant le principe de Morozov et la méthode de Newton pour estimer le paramètre de régularisation TV. Comparé à la méthode UPRE (Unbiased Predictive Risk Estimator), la méthode proposée est plus rapide et ne requiert pas un balayage exhaustif des valeurs des paramètres. Nous avons développé dans une deuxième étape une méthode de super-résolution/segmentation conjointe avec un a priori basé sur la Variation Totale et une relaxation convexe (Tvbox), qui permet d'améliorer les paramètres quantitatifs de l'os et de la connectivité 3D. La méthode a été validée sur des images expérimentales micro-CT déteriorées artificiellement. Finalement, en vue de l'application à des images réelles HR-pQCT, nous nous sommes intéressés à une approche conjointe semi-aveugle super-résolution/segmentation qui vise à estimer à la fois l'image binaire super-résolue et le noyau de convolution. Des résultats sur des images micro-CT et HR-pQCT sont présentés. En conclusion, notre travail montre que les méthodes d'optimisation basées sur la régularisation TV sont prometteurs pour améliorer la quantification de la micro-architecture osseuse sur des images HR-pQCT. / The investigation of trabecular bone micro-architecture provides relevant information to determine the bone strength, an important parameter in osteoporosis investigation. While the spatial resolution of clinical CT is not sufficient to resolve the trabecular structure, the High Resolution peripheral Quantitative CT (HR-pQCT) has been developed to investigate bone micro-architecture in-vivo at peripheral sites (tibia and radius). Despite this considerable progress, the quantification of 3D trabecular bone micro-architecture in-vivo remains limited due to a lack of spatial resolution compared to the trabeculae size. The objective of this thesis is to propose new joint super-resolution/segmentation approaches for improving the quantitative analysis of in-vivo HR-pQCT images of the trabecular bone structure. To begin with, we have investigated 2D super-resolution methods based on Total Variation (TV) and Higher Degree Total Variation (HDTV) and Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) minimization. Afterwards, an iterative method combining the Morozov principle and the Newton method was proposed in order to estimate the TV regularization parameter. The proposed method provides a very good regularization parameter only in few iterations compared with the UPRE method that requires an extensive scanning of parameter values. Furthermore, we have developed a 3D joint super-resolution/segmentation method based on a TV a prior with a convex relaxation (TVbox). The validation of the proposed methods was made on experimental micro-CT bone images artificially deteriorated. The results showed an improvement of the bone parameters and 3D connectivity with the TVbox method. Moreover, we have investigated a semi-blind joint super-resolution/ segmentation approach aiming to estimate both the binary super-resolved image and the assumed Gaussian blurring kernel that is not known for the real HR-pQCT images. Results on micro-CT and HR-pQCT experimental bone images were presented. In conclusion, our work has shown that TV based regularization methods promise to improve the quantification of bone micro-architecture from HR-pQCT images.