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Évaluation de la perte du volume cérébral en IRM comme marqueur individuel de neurodégénérescence des patients atteints de sclérose en plaques.

La mesure de la perte du volume cérébral est un marqueur IRM de la neurodégénérescence dans la sclérose en plaques. Les techniques actuelles permettent de quantifier soit directement la perte de volume cérébral entre deux examens, soit de la mesurer indirectement à partir du volume cérébral de chaque examen. La fiabilité de ces techniques reste difficile à évaluer en l'absence de gold standard. Ce travail a consisté premièrement, en une étude de reproductibilité réalisée chez 9 patients à partir d'acquisitions semestrielles (3 IRM), sur deux machines différentes et post-traitées par sept algorithmes : BBSI, FreeSurfer, Intégration Jacobienne, KNBSI, un algorithme Segmentation / Classification, SIENA et SIENAX. Deuxièmement, un suivi longitudinal et prospectif a été effectué chez 90 patients SEP. L'étude des variabilités inter-techniques et inter-sites a montré que les techniques de mesures indirectes (Segmentation/Classification, FreeSurfer) et SIENAX fournissaient des pourcentages d'atrophie hétérogènes. A l'inverse, les techniques de mesures directes telles que BBSI, KNBSI, Intégration Jacobienne et à un moindre degré SIENA obtenaient des résultats reproductibles. Toutefois BBSI, KNBSI et l'Intégration Jacobienne obtenaient des pourcentages faibles, suggérant une possible sous-estimation de l'atrophie. L'évaluation de la perte du volume cérébral par Intégration Jacobienne a montré sur 2½ ans de suivi, une atrophie de 1,21% pour les 90 patients et de 1,55%, 1,51%, 0,84%, 1,21% respectivement pour les patients CIS, RR, SP et PP. A l'avenir l'évaluation de la perte de volume cérébral impose des défis d'ordre technique afin d'améliorer la fiabilité des algorithmes actuels.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00741356
Date20 December 2011
CreatorsDurand-Dubief, Françoise
PublisherUniversité Claude Bernard - Lyon I
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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