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Motion encoding in the salamander retinaKühn, Norma Krystyna 22 June 2016 (has links)
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Mesure de pression non-invasive par imagerie cardiovasculaire et modélisation unidimensionnelle de l’aorte / Non-invasive pressure measurement using cardiovascular MRI and one-dimensional modelling of the aortaKhalifé, Maya 12 December 2013 (has links)
L'imagerie par Résonance Magnétique permet de mesurer l'écoulement sanguin. Au niveau cardiovasculaire, elle permet d'acquérir non seulement des images anatomiques du cœur et des gros vaisseaux mais aussi des images fonctionnelles de vitesse par contraste de phase. Cette technique offre des perspectives dans l'étude de la dynamique des fluides et dans la caractérisation des artères, en particulier pour les grosses artères systémiques comme l'aorte dont le rôle est primordial dans la circulation sanguine. Par ailleurs, l'un des paramètres qui entrent en jeu dans la détermination de la fonction cardiaque et du comportement vasculaire est la pression artérielle. La méthode de référence de la mesure de pression dans l'aorte étant le cathétérisme, plusieurs méthodes combinant la modélisation à l'imagerie ont été proposées afin d'estimer un gradient de pression de façon non invasive. Ce travail de thèse propose de mesurer la pression dans un segment d'aorte grâce à un modèle 1D simplifié et en utilisant les données mesurées par IRM et un modèle 0D représentant le réseau vasculaire périphérique comme conditions aux limites. Aussi, afin d'adapter le modèle à l'aorte du patient, une loi de pression exprimant une relation entre la section aortique à la pression et basée sur la compliance a été utilisée. Cette dernière, liée à la vitesse d'onde de pouls (VOP), a été mesurée en IRM sur les ondes de vitesse.Par ailleurs, les séquences de codage de vitesse et d'accélération sont longues et ponctuées d'artéfacts dus au mouvement du patient. Une apnée est requise afin de limiter le mouvement respiratoire. Cependant, la durée de l'apnée atteint 25 à 30 secondes pour de telles séquences, ce qui est souvent impossible à tenir pour les malades. Une technique d'optimisation de séquences dynamiques par réduction du champ de vue est proposée et étudiée. La technique décrit un dépliement des régions repliées par différence complexe de deux images, l'une codée et l'autre non codée en vitesse. Cette méthode réalise une réduction de plus de 25% de la durée d'apnée. / Magnetic Resonance Imaging (MRI) is used to measure blood flow. It allows assessing not only dynamic images of the heart and the large arteries, but also functional velocity images by means of Phase Contrast. This promising technique is important for studying fluid dynamics and characterizing the arteries, especially the large systemic arteries that play a prominent role in the blood circulation. One of the parameters used for determining the cardiac function and the vascular behavior is the arterial pressure. The reference technique for measuring the aortic pressure is catheterism, but several methods combining imaging and mathematical modeling have been proposed in order to non-invasively estimate a pressure gradient. This work proposes to measure pressure in an aortic segment through a simplified 1D model using MRI measured flow and 0D model representing the peripheral vascular system as boundary conditions. To adapt the model to the aorta of a patient, a pressure law was used forming a relation between the aortic section area and pressure, based on compliance, which is linked to pulse wave velocity (PWV) estimated on MRI measured flow waves.Scan duration was optimized, as it is often a limitation during image acquisition. Velocity and acceleration sequences require a long time and may cause artifacts. Hence, they are acquired during apnea to avoid respiratory motion. However, for such acquisitions, a subject would have to hold their breath for more than 25 seconds which can pose difficulties for some patients. A technique that allows dynamic acquisition time optimization through field of view reduction was proposed and studied. The technique unfolds fold-over regions by complex difference of two images, one of which is motion encoded and the other acquired without an encoding gradient. By implementing this method, we decrease the acquisition time by more than 25%
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