The definition of optimal selection criteria for maximizing the response rate to Cardiac Resynchronization Therapy (CRT) is still an issue under active debate. Recent clinical approaches propose a classification of patients into classes of mechanisms that could lead to heart failure and study their response to the therapy. In this line of research, the computation of a metric between the motion and deformation patterns of a given subject and well identified classes of CRT responders is considered in this thesis, as the basis of a new strategy to compute patient selection indexes. The thesis proposes first an improved design for the construction of statistical atlases of myocardial motion and deformation, and applies it to the characterization of populations of patients involved in CRT. The added-value of our approach is highlighted in a clinical study, applying the methodology to a large population of patients with a given pattern of dyssynchrony (septal flash) and understanding the link between its correction and CRT response. Finally, we propose a method to extend the analysis to the comparison of individuals to reference populations, either healthy or pathological, using manifold learning techniques to model a disease as progressive deviations from normality along a manifold structure, and demonstrate the potential of our method for inter-subject comparison in CRT patients. / La definición de un criterio óptimo para mejorar la respuesta a la Terapia de Resincronización Cardíaca (TRC) sigue siendo un debate abierto. Estudio clínicos recientemente publicados proponen clasificar pacientes según diversos mecanismos patofisiológicos que pueden inducir insuficiencia cardíaca y estudian su respuesta a la terapia. Siguiendo esta línea de investigación, esta tesis considera el cálculo de una distancia entre los patrones de movimiento y deformación de un individuo y las clases de respondedores a la TRC, siendo la base de una nueva estrategia para calcular índices para seleccionar pacientes. Esta tesis presenta primero un método para construir un atlas estadístico de movimiento y deformación miocárdica, y su aplicación posterior a la caracterización de poblaciones de potenciales candidatos a la TRC. El valor añadido de nuestro método se enfatiza en un estudio clínico, en el cual se aplica la metodología a una gran población de pacientes con un patrón específico de disincronía cardíaca (llamado septal flash), y se relaciona su corrección y la respuesta a la TRC. Finalmente, se extiende el método para comparar individuos a una población de referencia, sana o patológica, usando técnicas de manifold learning para representar una patología como una desviación progresiva de la normalidad, con una estructura no lineal específica, y se demuestra el potencial de nuestro método para comparar entre sí candidatos a la TRC.

Doppler echocardiography is the conventional method for measurement of myocardial motion. However, the same clinical parameters can be measured with phase contrast magnetic resonance imaging (MRI). Suppression of the blood signal with black-blood methods can reduce flow-related artifacts that may affect quantitative measurements with phase contrast MRI. Conventional blood suppression techniques are not time efficient and a potential approach to achieve the black-blood effect in phase contrast imaging is through application of stimulated echo acquisition mode (STEAM). This thesis describes the development of a pulse sequence where a STEAM-based preparation was combined with conventional phase contrast imaging to achieve a black-blood effect in the produced images.The results of the performed imaging experiments showed that black-blood contrast was achieved with the proposed pulse sequence, and the blood suppression was also maintained during the cardiac cycle. Myocardial tissue velocity measurement with the suggested approach showed good agreement with conventional phase contrast imaging. It was concluded that black-blood phase contrast imaging can be achieved through the application of a STEAM-based preparation. / Dopplerekokardiografi är den konventionella metoden för mätning av myokardiell rörelse. Liknande mätningar kan dock utföras genom faskontrastavbildning som är en metod inom magnetisk resonanstomografi. Signal från blod kan orsaka flödesrelaterade bildartefakter vid faskontrastavbildning som kan påverka hastighetsmätningar i myokardiet. Utsläckning av blodsignalen kan mitigera artefakternas påverkan på kvantitativa mätningar som utförs med faskontrast. Konventionella metoder för utsläckning av blodsignalen är inte tidseffektiva och en potentiell metod för att åstadkomma blodutsläckning vid faskontrastavbildning är applicering av en preparation baserad på stimulated echo acquisition mode (STEAM). I detta arbete utvecklades en pulssekvens där en STEAM-baserad preparation kombinerades med en traditionell faskontrastsekvens. De resulterande bilderna visade att blodutsläckning hade åstadkommits och att denna effekt kunde bibehållas under hjärtcykelns gång. Hastighetsmätningar utfördes även i myokardiet och var jämförbara med traditionell faskontrast. Slutsatsen var att utsläckning av blodsignalen vid faskontrastavbildning är möjligt genom applicering av en STEAM-baserad preparation.

Les signaux analytiques multidimensionnels nous permettent d'avoir des possibilités de calculer les phases et modules. Cependant, peu de travaux se trouvent sur les signaux analytiques multidimensionnels qui effectuent une extensibilité appropriée pour les applications à la fois sur du traitement des données médicales 2D et 3D. Cette thèse a pour objectif de proposer des nouvelles méthodes pour le traitement des images médicales 2D/3D pour les applications de détection d'enveloppe et d'estimation du mouvement. Premièrement, une représentation générale du signal quaternionique 2D est proposée dans le cadre de l'algèbre de Clifford et cette idée est étendue pour modéliser un signal analytique hypercomplexe 3D. La méthode proposée décrit que le signal analytique complexe 2D, est égal aux combinaisons du signal original et de ses transformées de Hilbert partielles et totale. Cette écriture est étendue au cas du signal analytique hypercomplexe 3D. Le résultat obtenu est que le signal analytique hypercomplexe de Clifford peut être calculé par la transformée de Fourier complexe classique. Basé sur ce signal analytique de Clifford 3D, une application de détection d'enveloppe en imagerie ultrasonore 3D est présentée. Les résultats montrent une amélioration du contraste de 7% par rapport aux méthodes de détection d'enveloppe 1D et 2D. Deuxièmement, cette thèse propose une approche basée sur deux phases spatiales du signal analytique 2D appliqué aux séquences cardiaques. En combinant l'information de ces phases des signaux analytiques de deux images successives, nous proposons un estimateur analytique pour les déplacements locaux 2D. Pour améliorer la précision de l'estimation du mouvement, un modèle bilinéaire local de déformation est utilisé dans un algorithme itératif. Cette méthode basée sur la phase permet au déplacement d'être estimé avec une précision inférieure au pixel et est robuste à la variation d'intensité des images dans le temps. Les résultats de sept séquences simulées d'imagerie par résonance magnétique (IRM) marquées montrent que notre méthode est plus précise comparée à des méthodes récentes utilisant la phase du signal monogène ou des méthodes classiques basées sur l'équation du flot optique. Les erreurs d'estimation de mouvement de la méthode proposée sont réduites d'environ 33% par rapport aux méthodes testées. En outre, les déplacements entre deux images sont cumulés en temps, pour obtenir la trajectoire d'un point du myocarde. En effet, des trajectoires ont été calculées sur deux patients présentant des infarctus. Les amplitudes des trajectoires des points du myocarde appartenant aux régions pathologiques sont clairement réduites par rapport à celles des régions normales. Les trajectoires des points du myocarde, estimées par notre approche basée sur la phase de signal analytique, sont donc un bon indicateur de la dynamique cardiaque locale. D'ailleurs, elles s'avèrent cohérentes à la déformation estimée du myocarde. / Different mathematical tools, such as multidimensional analytic signals, provide possibilities to calculate multidimensional phases and modules. However, little work can be found on multidimensional analytic signals that perform appropriate extensibility for the applications on both of the 2D and 3D medical data processing. In this thesis, based on the Hahn 1D complex analytic, we aim to proposed a multidimensional extension approach from the 2D to a new 3D hypercomplex analytic signal in the framework of Clifford algebra. With the complex/hypercomplex analytic signals, we propose new 2D/3D medical image processing methods for the application of ultrasound envelope detection and cardiac motion estimation. Firstly, a general representation of 2D quaternion signal is proposed in the framework of Clifford algebra and this idea is extended to generate 3D hypercomplex analytic signal. The proposed method describes that the complex/hypercomplex 2D analytic signals, together with 3D hypercomplex analytic signal, are equal to different combinations of the original signal and its partial and total Hilbert transforms, which means that the hypercomplex Clifford analytic signal can be calculated by the classical Fourier transform. Based on the proposed 3D Clifford analytic signal, an application of 3D ultrasound envelope detection is presented. The results show a contrast optimization of about 7% comparing with 1D and 2D envelope detection methods. Secondly, this thesis proposes an approach based on two spatial phases of the 2D analytic signal applied to cardiac sequences. By combining the information of these phases issued from analytic signals of two successive frames, we propose an analytical estimator for 2D local displacements. To improve the accuracy of the motion estimation, a local bilinear deformation model is used within an iterative estimation scheme. This phase-based method allows the displacement to be estimated with subpixel accuracy and is robust to image intensity variation in time. Results from seven realistic simulated tagged magnetic resonance imaging (MRI) sequences show that our method is more accurate compared with the state-of-the-art method. The motion estimation errors (end point error) of the proposed method are reduced by about 33% compared with that of the tested methods. In addition, the frame-to-frame displacements are further accumulated in time, to allow for the calculation of myocardial point trajectories. Indeed, from the estimated trajectories in time on two patients with infarcts, the shape of the trajectories of myocardial points belonging to pathological regions are clearly reduced in magnitude compared with the ones from normal regions. Myocardial point trajectories, estimated from our phase-based analytic signal approach, are therefore a good indicator of the local cardiac dynamics. Moreover, they are shown to be coherent with the estimated deformation of the myocardium.