L’essor de l’imagerie médicale par résonance magnétique (IRM) permet une exploration de plus en plus précise du cerveau en période néonatale. Comment interpréter le plus objectivement possible des images dont les particularités compliquent l’analyse ? La controverse autour des hyperintensités diffuses de la substance blanche (diffuse excessive high signal intensity, DEHSI) en est une illustration. Le premier objectif est d’étudier la variabilité des appréciations des radiologues. Il existe une bonne reproductibilité des mesures bidimensionnelles des structures cérébrales, mais une reproductibilité intra et inter-observateurs moyenne de l’analyse visuelle de l’intensité de signal de la substance blanche néonatale. Le second objectif est le développement d’une méthode de segmentation utilisant des outils de traitement d’images, essentiellement morphologiques, en particulier des opérateurs connexes. Elle permet de segmenter la substance grise, la substance blanche et le liquide cérébro-spinal à l’étage sus-tentoriel et détecter automatiquement la présence d’hyperintensités de la substance blanche. Une mesure normalisée de la sévérité de celles-ci par rapport à la substance blanche adjacente est calculée, ce qui constitue une contribution originale de la thèse. La validation des résultats sur des images acquises avec des champs magnétiques de 1,5 et 3 T par comparaison à des segmentations manuelles autorise l’utilisation de ce logiciel. La confrontation des résultats obtenus au suivi clinique à long terme de nouveau-nés permettra de mieux connaître et interpréter le développement cérébral visualisé en IRM et d’apporter une réponse face au défi que constituent les DEHSI. / Progress in magnetic resonance imaging (MRI) has allowed more detailed exploration of the development and maturation of the neonatal brain. Among the challenges facing radiologists are determining how best to objectively analyze images with very different characteristics when compared to older children. One issue is the “diffuse excessive high signal intensity” (DEHSI) of the white matter in premature newborns, whose definition, classification and prognosis have been vigorously debated. The role played in this analysis by the subjectivity of the radiological interpretation is not well understood. Our primary objective was to study the variability of this subjective analysis by the radiologist. Although reproducibility is acceptable for bi-dimensional measurement of brain structures, it is only fair for the analysis of signal intensity of brain white matter. The secondary objective was the design of a robust and reliable semi-automatic method to segment the gray matter, the white matter, and the cerebrospinal fluid and detect potential high signal intensity regions (it calculates a normalized mean value, and compares it to the normal surrounding white matter.). The algorithm is composed of an isotropic diffusion filter, morphological tools and connected operators, all implemented in a software interface. The results of this algorithm have been validated on MRI images acquired on 1.5 and 3 T devices by comparing them with segmentation results. This new tool could be employed in routine MRI. Correlation of the results with clinical outcomes in infants would permit a better understanding of cerebral development and, particularly, elucidate the significance of DEHSI.

La SRM proton constitue un outil non invasif unique pour l'exploration biochimique quantitative des tissus vivants. Les deux études présentées dans cette thèse visent à maîtriser chacune des phases impliquées depuis l’acquisition des données jusqu’à l’estimation fiable et précise des profils métaboliques des tissus explorés. Des protocoles expérimentaux d’acquisition des signaux de spectrométrie de résonance magnétique proton in vivo à temps d’écho courts ont été définis puis optimisés pour une application pré-clinique (souris) sur un imageur 4.7T et pour une étude en environnement clinique menée à 1.5T. La première étude a permis de mesurer longitudinalement les altérations des métabolites cérébraux (N-acétyl-aspartate, choline, créatine, taurine) chez un modèle murin de neuro-inflammation sur un imageur 4.7T, et la seconde étude avait pour objectif la mesure de la quantité totale et la composition lipidique hépatique en environnement clinique à 1.5T chez des sujets stéatosiques. Des méthodes d’estimation des contributions métaboliques et lipidiques adaptées aux propriétés physiques de signaux ont été validées pour chacune de ces applications. Ces méthodes sont fondées sur des algorithmes de moindres carrés non linéaires. Des stratégies multi-tirages des valeurs initiales et des contraintes ont été favorablement validées. Les atouts et les originalités de ce projet reposent sur les développements synergiques des protocoles d’acquisitions et des méthodes de traitement du signal associées. Ces développements ont pour vocation d’enrichir la palette des informations biochimiques collectées pour l’aide au pronostic et diagnostic médical / The proton MRS is a unique non-invasive method to quantitative biochemical exploration of living tissues. The studies presented in this thesis aim to handle each one of the involved steps, from data acquisition to reliable and precise metabolic profile estimation of explored tissues. Protocols for experimental acquisition of in vivo, short echo-time magnetic resonance signals were defined, and optimized for a pre-clinical application (mice) on a 4.7T scanner and for a clinical study at 1.5T. The first study allowed yo measuring cerebral metabolite (N-acetyl-aspartate, choline, creatine, taurine) alterations along time in a murine model of neuro-inflammation on a 4.7T scanner and the second study aimed to measure the total quantity and the composition of liver fat in patients with hepatic steatosis in a clinical environment at 1.5T. Signal processing methods for metabolite and fat contribution estimates, coping with physical signal properties were validated for both studies. These methods are based on non-linear least squares algorithms. Multiple starting values and constraints strategies were successfully validated. The assets and the originality of this project are based on the synergic developments of acquisition protocols and the associated signal processing methods. These developments were designed to enrich the list of the biochemical information non-invasively measured, in order to help medical prognostic and diagnostic