L’imagerie et la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire (IRM et SRM) sont des méthodes non-invasives qui ont le potentiel d’estimer in vivo la quantité et la qualité des adiposités abdominales. Le contexte scientifique et clinique de ce manuscrit s’articule autour de l’étude de surnutrition « Poly-Nut » dont l’un des objectifs est d’analyser les évolutions des tissus adipeux (TA) dans une phase rapide de prise de poids. L’originalité et la complexité de cette thèse résident dans le développement, l’adaptation et la comparaison de plusieurs méthodes quantitatives d’IRM et de SRM, pour l’étude du signal lipidique dans un contexte clinique à 3T. La fiabilité et la validation des mesures obtenues in vivo par ces techniques font ici l’objet d’une étude approfondie. Pour l’analyse quantitative du signal de spectroscopie, différentes méthodes existantes ont été comparées à celle développée spécifiquement pour notre étude clinique. L’estimation paramétrique par moindres carrés non linéaires appliquée aux spectres RMN des lipides peut conduire, selon la fonction modèle utilisée, à un problème non linéaire mal posé. Nous montrons alors que l’utilisation d’un modèle simplifié se fondant sur la structure d’une chaine de triglycéride, comme utilisé récemment en imagerie quantitative, constitue une solution valide au regard de l’état de l’art. Ensuite différentes méthodes (IRM, SRM, Dual Energy X-ray absorptiometry, chromatographie en phase gazeuse) ont été utilisées pour caractériser les TA sous-cutanés et viscéraux. Le suivi par IRM du contenu lipidique du foie ainsi que du volume et de la composition en acide gras des TA à partir d’une unique acquisition en multi-écho de gradient est démontré. Enfin des développements expérimentaux menés parallèlement à l’étude clinique sur un imageur préclinique à 4,7T, comparent différentes stratégies d’encodage du déplacement chimique par imagerie et caractérisent des méthodes SRM pour estimer in vivo la proportion d’omégas-3 dans les chaînes d’acides gras. / Magnetic resonance imaging and spectroscopy (MRI and MRS) are non-invasive methods that have the potential to estimate in vivo the quantity and the quality of abdominal adipose tissues (AT). The scientific and clinical context of this thesis is based on an overfeeding study entitled "Poly-Nut". One of the main objectives of this study is to analyze changes in adipose tissues in a rapid phase of weight gain. The originality and complexity of this thesis rely in the development, adaptation and comparison of several quantitative methods of MRI and MRS, for the study of lipid signal, in a clinical context, at 3T. The reliability and the validation of the measurements obtained in vivo using these techniques are the main subject of this PhD thesis. For the quantitative analysis of the spectroscopy signal, different existing methods have been compared to those developed specifically for our clinical study. According to the model function used, the nonlinear-least-squares parametric estimation applied to the lipid spectra can lead to an ill-posed nonlinear problem. We demonstrated that the use of a simplified model based on the structure of a triglyceride chain, as recently used in quantitative imaging, was a valid solution regarding the state of the art. Then different methods (MRI, MRS, Dual Energy X-ray absorptiometry, gas chromatography) were used to characterize the subcutaneous and visceral AT. We demonstrated the feasibility of MRI to follow the lipid content in the liver as well as the volume and the fatty acid composition of AT using a single multiple gradient-echo acquisition. Finally, experimental developments were carried out in parallel with the clinical study, on a 4.7T preclinical system, first, to compare different strategies for encoding the chemical shift using imaging and, secondly, to characterize MRS methods for in vivo estimation of the relative proportion of omega-3 among all fatty acids.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018LYSEI089 |
Date | 28 November 2018 |
Creators | Nemeth, Angéline |
Contributors | Lyon, Beuf, Olivier |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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