Cette thèse est consacrée à la cartographie de la microstructure du cerveau humain par IRM quantitative et de diffusion. L'imagerie quantitative T1/T2 repose sur des séquences dédiées à la cartographie des temps de relaxation T1 et T2. Leurs variations au sein du tissu sont liées aux différents compartiments d'eau issus d'organisations spécifiques à l'échelle cellulaire. Mesurer ces paramètres quantitatifs permet donc de mieux caractériser la microstructure du tissu cérébral. L'IRMd étudie le mouvement brownien des molécules d'eau dans le tissu cérébral dans lequel leur mouvement est contraint par des barrières naturelles, telles que les membranes cellulaires. Ainsi, les informations sur leurs déplacements contenues dans le signal de diffusion permettent de révéler la cytoarchitecture sous-jacente. La combinaison de ces deux modalités donne donc une unique possibilité de mieux sonder la microstructure du tissu cérébral. Ce travail vise à mettre en place la méthodologie permettant d’étudier chez l'homme, in vivo, la microstructure de la matière blanche cérébrale. La première partie inclut l'acquisition d'une base IRM unique de 79 sujets sains (base Archi/CONNECT) incluant des données anatomiques à haute résolution spatiale, des données de relaxométrie, des données de diffusion à haute résolution angulaire, et fonctionnelles. Ces données ont permis dans un premier temps de construire le premier atlas de la connectivité anatomique du sujet sain grâce à la segmentation automatique des grands faisceaux de la substance blanche de tous les sujets. Cet atlas fournit un repère anatomique au sein de la substance blanche pour ensuite étudier pour chaque faisceau les paramètres quantitatifs caractérisant son organisation microstructurelle. L'accent a d’abord été mis sur la construction du premier atlas des profils des temps de relaxation T1/T2 le long des grandes voies de la matière blanche. Ces profils ont ensuite été corrélés avec les profils quantitatifs issus de l'imagerie de diffusion (fraction d'anisotropie, diffusivités radiales et longitudinales, coefficient de diffusion apparent) pour mieux comprendre leurs relations et d'expliquer la variabilité le long des faisceaux et les asymétries interhémisphériques. La deuxième partie de cette thèse fut centrée sur la modélisation du tissu cérébral à l'échelle cellulaire pour extraire des paramètres quantitatifs caractérisant la microstructure, tel que le diamètre et la densité des axones. Une séquence d’IRMd a été développée sur les imageurs 3T et 7T cliniques de NeuroSpin, permettant de jouer n'importe quelle forme de gradients et ainsi de s'inscrire dans une démarche où cette forme résulte d'une optimisation sous l'hypothèse d'un modèle géométrique du tissu et sous contraintes matérielles et temporelles liées aux applications cliniques. Cette séquence a été utilisée pour scanner 14 sujets sains afin de construire le premier atlas du diamètre et de la densité locale des axones. Nous avons également proposé un nouveau modèle géométrique de l'axone, divisant le compartiment axonal, habituellement modélisé par un simple cylindre en deux compartiments: le premier correspondant aux molécules d’eau à diffusivité lente, entourant la membrane de l'axone et le second correspondant aux molécules plus loin des membranes à plus forte diffusivité, moins restreinte. Nous avons mené une étude théorique montrant que sous des conditions cliniques, utiliser ce nouveau modèle pourrait aider à limiter la surestimation des petits axones que l’on observe dans les études actuelles. Pour aller plus loin dans la physiopathologie de l'autisme, nous avons rajouté au protocole d'imagerie à 3T déjà en place la séquence que nous avons développée afin de cartographier le diamètre et la densité des axones et ainsi mieux comprendre les atrophies au sein du corps calleux, initialement observées via des paramètres moins spécifiques tels que la fraction d'anisotropie. D'autres applications cliniques sont à venir. / This thesis is focused on the human brain microstructure mapping using quantitative and diffusion MRI. The T1/T2 quantitative imaging relies on sequences dedicated to the mapping of T1 and T2 relaxation times. Their variations within the tissue are linked to the presence of different water compartments defined by a specific organization of the tissue at the cell scale. Measuring these parameters can help, therefore, to better characterize the brain microstructure. The dMRI, on the other hand, explores the brownian motion of water molecules in the brain tissue, where the water molecules’ movement is constrained by natural barriers, such as cell membranes. Thus, the information on their displacement carried by the dMRI signal gives access to the underlying cytoarchitecture. Combination of these two modalities is, therefore, a promising way to probe the brain tissue microstructure. The main goal of the present thesis is to set up the methodology to study the microstructure of the white matter of the human brain in vivo. The first part includes the acquisition of a unique MRI database of 79 healthy subjects (the Archi/CONNECT), which includes anatomical high resolution data, relaxometry data, diffusion-weighted data at high spatio-angular resolution and functional data. This database has allowed us to build the first atlas of the anatomical connectivity of the healthy brain through the automatic segmentation of the major white matter bundles, providing an appropriate anatomical reference for the white matter to study individually the quantitative parameters along each fascicle, characterizing its microstructure organization. Emphasis was placed on the construction of the first atlas of the T1/T2 profiles along the major white matter pathways. The profiles of the T1 and T2 relaxation times were then correlated to the quantitative profiles computed from the diffusion MRI data (fractional anisotropy, radial and longitudinal diffusivities, apparent diffusion coefficient), in order to better understand their relations and to explain the observed variability along the fascicles and the interhemispheric asymmetries. The second part was focused on the brain tissue modeling at the cell scale to extract the quantitative parameters characterizing the geometry of the cellular membranes, such as the axonal diameter and the axonal density. A diffusion MRI sequence was developed on the 3 Teslas and 7 Teslas Siemens clinical systems of NeuroSpin which is able to apply any kind of gradient waveforms to fall within an approach where the gradient waveform results from an optimization under the hypothesis of a geometrical tissue model, hardware and time constraints induced by clinical applications. This sequence was applied in the study of fourteen healthy subjects in order to build the first quantitative atlas of the axonal diameter and the local axonal density at 7T. We also proposed a new geometrical model to model the axon, dividing the axonal compartment, usually modelled using a simple cylinder, into two compartments: one being near the membranes with low diffusivity and one farer from the membranes, less restricted and with higher diffusivity. We conducted a theoretical study showing that under clinical conditions, this new model allows, in part, to overcome the bias induced by the simple cylindrical model leading to a systematic overestimation of the smallest diameters. Finally, in the aim of going further in the physiopathology of the autism, we added to the current 3T imaging protocol the dMRI sequence developed in the framework of this thesis in order to map the axonal diameter and density. This study is ongoing and should validate shortly the contribution of these new quantitative measures of the microstructure in the comprehension of the atrophies of the corpus callosum, initially observed using less specific diffusion parameters such as the generalized fractional anisotropy. There will be other clinical applications in the future.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014PA112162 |
| Date | 23 July 2014 |
| Creators | Lebois, Alice |
| Contributors | Paris 11, Poupon, Cyril |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image |
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