L'analyse quantitative de la fonction contractile myocardique constitue un enjeu majeur pour le dépistage, le traitement et le suivi des maladies cardio-vasculaires, première cause de mortalité dans les pays développés. Dans ce contexte, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) s'impose comme une modalité privilégiée pour l'exploration dynamique du coeur, renseignant, d'une part, sur l'évolution des parois (ciné IRM), et permettant, d'autre part, d'accéder à des informations cinématiques au sein du myocarde (IRM de marquage). L'exploitation quantitative de ces données est néanmoins actuellement limitée par la quasi-absence de méthodologies fiables, robustes et reproductibles d'estimation de mouvement non rigide à partir de séquences d'images acquises dans cette modalité.<br /><br />Cette thèse se propose de démontrer que les techniques de recalage non rigide statistique constituent un cadre approprié pour l'estimation des déformations myocardiques en IRM, leur quantification à des fins diagnostiques, et leur modélisation en vue d'établir une référence numérique de normalité. Ses contributions concernent :<br /><br /> 1. l'élaboration d'une méthode robuste non supervisée d'estimation des déplacements myocardiques à partir de séquences d'IRM de marquage. Elle permet l'obtention de mesures de mouvement fiables en tout point du myocarde, à tout instant du cycle cardiaque et sous incidence de coupe arbitraire.<br /><br /> 2. le développement d'un outil de quantification dynamique des déformations à l'échelle du pixel et du segment myocardique, intégrant un étape de segmentation automatique du coeur par recalage d'images ciné IRM acquises conjointement aux données de marquage. Pour le coeur sain, la comparaison des mesures obtenues à des valeurs de référence issues d'une synthèse approfondie de la littérature médicale démontre une excellente corrélation. Pour des coeurs pathologiques, les expériences menées ont montré la pertinence d'une analyse quantitative multiparamétrique pour localiser et caractériser les zones atteintes.<br /><br /> 3. la construction d'un modèle statistique (atlas) de contraction d'un coeur sain. Cet atlas fournit des modèles quantitatifs de référence locaux et segmentaires pour les paramètres de déformation. Son intégration, en tant que modèle de mouvement, au processus de recalage des données d'IRM de marquage conduit en outre à une description très compacte des déplacements myocardiques sans perte de précision notable.

Les maladies cardiovasculaires sont parmi les principales causes de mortalité à l’échelle mondiale. Un certain nombre de maladies cardiaques peuvent être identifiées et localisées par l’analyse du mouvement et de la déformation cardiaques à partir de l’imagerie médicale. Cependant, l’utilisation de ces techniques en routine clinique est freinée par le manque d’outils de quantification efficaces et fiables. Dans cette thèse, nous introduisons un algorithme de quantification appliqué aux images IRM marquées. Nous présentons ensuite un pipeline de simulation qui génère des séquences cardiaques synthétiques (US et IRM). Les principales contributions sont décrites ci-dessous. Tout d’abord, nous avons proposé une nouvelle extension 3D de la méthode de la phase harmonique. Le suivi de flux optique en utilisant la phase a été combiné avec un modèle de régularisation anatomique afin d’estimer les mouvements cardiaques à partir des images IRM marquées. En particulier, des efforts ont été faits pour assurer une estimation précise de la déformation radiale en imposant l’incompressibilité du myocarde. L’algorithme (dénommé HarpAR) a ensuite été évalué sur des volontaires sains et des patients ayant différents niveaux d’ischémie. HarpAR a obtenu la précision de suivi comparable à quatre autres algorithmes de l’état de l’art. Sur les données cliniques, la dispersion des déformations est corrélée avec le degré de fibroses. De plus, les segments ischémiques sont distingués des segments sains en analysant les courbes de déformation. Deuxièmement, nous avons proposé un nouveau pipeline de simulation pour générer des séquences synthétiques US et IRM pour le même patient virtuel. Les séquences réelles, un modèle électromécanique (E/M) et les simulateurs physiques sont combinés dans un cadre unifié pour générer des images synthétiques. Au total, nous avons simulé 18 patients virtuels, chacun avec des séquences synthétiques IRM cine, IRM marquée et US 3D. Les images synthétiques ont été évaluées qualitativement et quantitativement. Elles ont des textures d’images réalistes qui sont similaires aux acquisitions réelles. De plus, nous avons également évalué les propriétés mécaniques des simulations. Les valeurs de la fraction d’éjection et de la déformation locale sont cohérentes avec les valeurs de référence publiées dans la littérature. Enfin, nous avons montré une étude préliminaire de benchmarking en utilisant les images synthétiques. L'algorithme générique gHarpAR a été comparé avec un autre algorithme générique SparseDemons en termes de précision sur le mouvement et la déformation. Les résultats montrent que SparseDemons surclasse gHarpAR en IRM cine et US. En IRM marquée, les deux méthodes ont obtenu des précisions similaires sur le mouvement et deux composants de déformations (circonférentielle et longitudinale). Toutefois, gHarpAR estime la déformation radiale de manière plus précise, grâce à la contrainte d’incompressibilité du myocarde. / Cardiovascular disease is one of the major causes of death worldwide. A number of heart diseases can be diagnosed through the analysis of cardiac images after quantifying shape and function. However, the application of these deformation quantification algorithms in clinical routine is somewhat held back by the lack of a solid validation. In this thesis, we mainly introduce a fast 3D tagged MR quantification algorithm, as well as a novel pipeline for generating synthetic cardiac US and MR image sequences for validation purposes. The main contributions are described below. First, we proposed a novel 3D extension of the well-known harmonic phase tracking method. The point-wise phase-based optical flow tracking was combined with an anatomical regularization model in order to estimate anatomically coherent myocardial motions. In particular, special efforts were made to ensure a reasonable radial strain estimation by enforcing myocardial incompressibility through the divergence theorem. The proposed HarpAR algorithm was evaluated on both healthy volunteers and patients having different levels of ischemia. On volunteer data, the tracking accuracy was found to be as accurate as the best candidates of a recent benchmark. On patient data, strain dispersion was shown to correlate with the extent of transmural fibrosis. Besides, the ischemic segments were distinguished from healthy ones from the strain curves. Second, we proposed a simulation pipeline for generating realistic synthetic cardiac US, cine and tagged MR sequences from the same virtual subject. Template sequences, a state-of-the-art electro-mechanical (E/M) model and physical simulators were combined in a unified framework for generating image data. In total, we simulated 18 virtual patients (3 healthy, 3 dyssynchrony and 12 ischemia), each with synthetic sequences of 3D cine MR, US and tagged MR. The synthetic images were assessed both qualitatively and quantitatively. They showed realistic image textures similar to real acquisitions. Besides, both the ejection fraction and regional strain values are in agreement with reference values published in the literature. Finally, we showed a preliminary benchmarking study using the synthetic database. We performed a comparison between gHarpAR and another tracking algorithm SparseDemons using the virtual patients. The results showed that SparseDemons outperformed gHarpAR in processing cine MR and US images. Regarding tagged MR, both methods obtained similar accuracies on motion and two strain components (circumferential and longitudinal). However, gHarpAR quantified radial strains more accurately, thanks to the myocardial incompressibility constraint. We conclude that motion quantification solutions can be improved by designing them according to the image characteristics of the modality and that a solid evaluation framework can be a key asset in comparing different algorithmic options.