L’IRM est de plus en plus utilisée pour diagnostiquer et évaluer un très grand nombre de pathologies. Cette technique présente cependant deux inconvénients majeurs. En effet, les examens restent encore très longs (notamment en imagerie 3D) et la quantification est très difficile par rapport à d’autres modalités comme la tomographie par émission de positons. L’objectif de ce travail de thèse a été de diminuer significativement les temps d’acquisition nécessaires pour l’imagerie volumique et de développer des techniques quantitatives robustes, permettant d’effectuer des suivis longitudinaux.Pour cela, des méthodes innovantes ont été développées à très haut champ magnétique (7T) et validées sur des modèles murins sains et pathologiques. Trois développements majeurs sont ressortis de cette thèse. Tout d’abord, une mesure rapide des temps de relaxation longitudinale (T1) a été développée.Cette méthode basée sur une approche Look-Locker a été couplée avec un échantillonnage en empilement de spirales et a permis d’obtenir au niveau cardiaque des cartes T1 en 3D sur des souris saines et des modèles d’infarctus du myocarde en moins de 15 minutes. Ensuite, une approche dite« spiral-in » a été couplée avec une méthode de multi-échos de spin afin d’accélérer la mesure des temps de relaxation transversale (T2). Cette méthode a permis d’obtenir des cartes T2 en 3D sur des cerveaux de souris saines et métastatiques en moins de 20 minutes. Enfin, une approche hybride couplant les avantages de l’acquisition spiralée et ceux de l’échantillonnage radial a été développée.Cette méthode a été couplée avec une technique de Golden-Angle pour échantillonner aléatoirement l’espace de Fourier et a permis pour la première fois de visualiser une angiographie 3D d’un foie de souris en respiration libre en moins de 12 minutes. Toutes les méthodes développées dans ce travail ont été validées au niveau de leur robustesse et démontrent que l’IRM peut être une technique à la fois rapide et quantitative. Ces développements pourront être transférés vers la clinique dans de futurs travaux. / MRI is more and more used to diagnose and assess a wide range of pathologies. However, this technique is still limited by two disadvantages. Indeed, the acquisition times are too long(especially in 3D) and the quantification is still difficult compared to other techniques like positron emission tomography. The aim of this PhD project was to significantly reduce acquisition times required for 3D imaging and to develop robust quantitative techniques allowing longitudinal studies.To these ends, innovative methods have been developed at very high magnetic field (7T) and validated on healthy and diseased mouse models. Three major developments arose from this work. Firstly, a fast measurement of the longitudinal relaxation time (T1) has been developed. This method based on a Look-Locker approach was coupled with a sampling using stack-of-spirals and allowed to get T1 mapsin 3D in healthy and myocardial infarction models in less than 15 minutes. Then, a "spiral-in" approach was coupled with a multi spin echoes acquisition to accelerate the measurement of the transverse relaxation time (T2). This method allowed to get T2 maps in 3D of healthy and metastatic mouse brains in less than 20 minutes. Finally, a hybrid approach combining the advantages of the spiral acquisition with those of the radial sampling has been developed. This method has been coupled with a Golden-Angle technique for randomly sampling the k-space and allowed for the first time to display a 3Dangiography of a mouse liver in free breathing in less than 12 minutes. All the protocols developed inthis PhD project were validated in terms of robustness and showed that MRI can be a technique both rapid and quantitative. These developments will be transferred to the clinic in future works.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016BORD0307 |
| Date | 25 November 2016 |
| Creators | Castets, Charles |
| Contributors | Bordeaux, Franconi, Jean-Michel |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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