Phytochemical profile and antioxidant activity of two varieties of dates (Pho...
Mesure locale de la vitesse de l’onde de pression par l’IRM dynamique.
1. Université de Technologie de Compiègne
M2 Sciences et Technologies pour la santé
Parcours : Technologies Biomédicales
Rapport de stage de Master 2 STS
Mesure locale de la vitesse de l’onde de pression artérielle
par l’IRM dynamique.
Responsable : François Langevin.
ois
Membres de jury :
- François Langevin.
- Georges Chevalier.
- Catherine Marque.
- Cécile legallais.
- Alain Donaday.
Hassan Nasser – Juillet 2009
1
3. « Je dédie ce travail à mon cher pays
« LIBAN »
Et à mes chers parents à qui je dois tant »
3
4. Sommaire
Sommaire ...................................................................................................................................................... 4
Liste des figures ............................................................................................................................................ 5
Abréviations .................................................................................................................................................. 6
Remerciements.............................................................................................................................................. 7
Introduction ................................................................................................................................................... 8
Chapitre 1 - Environnement de travail, État de l’art et problématique ......................................................... 9
A. Environnement du travail .................................................................................................................. 9
1. Centre d’Imagerie Médicale Avancée (CIMA)............................................................................. 9
2. Hôpital Necker-Enfants malades .................................................................................................. 9
3. General Electric Healthcare ........................................................................................................ 10
B. État de l’art et problématique :....................................................................................................... 11
1. Biologie vasculaire...................................................................................................................... 11
2. Relation entre le liquide céphalorachidien (LCR) et l’hémodynamique sanguin ...................... 14
3. Problématique ............................................................................................................................. 15
4. État de l’art sur la mesure de la VOP .......................................................................................... 16
Chapitre 2 :Matériels et Méthodes .............................................................................................................. 20
A. Introduction ..................................................................................................................................... 20
B. Technique détaillée de la mesure de la VOP .................................................................................. 22
1. Acquisition des images ............................................................................................................... 22
2. La segmentation des artères et l’extraction des courbes de surfaces ......................................... 26
3. Différentes technique utilisées pour le calcul du délai................................................................ 26
C. Interfaçage graphique...................................................................................................................... 28
Chapitre 3 : Résultats et discussion............................................................................................................. 34
A. Calcul de la VOP avec les différentes méthodes de calcul de délai................................................ 34
B. Calcul de la VOP avec différentes paramètres de segmentation ..................................................... 35
C. Discussion ....................................................................................................................................... 36
1. Les sources d’erreur .................................................................................................................... 36
2. Conclusion et Perspective ........................................................................................................... 43
Références ................................................................................................................................................... 45
Annexe 1 : Imagerie par résonance magnétique ......................................................................................... 46
4
5. Annexe 2 : Article ………………………………………………………………………………………...58
Liste des figures
Figure 1.1 - HDX signa 1.5 de GE Healthcare ........................................................................................... 10
Figure 1.2 - Siège de GEMS Europe, Buc (78) .......................................................................................... 11
Figure 1.3 - Différentes sections vasculaires .............................................................................................. 12
Figure 1.4 - Schémas des artères du cerveau .............................................................................................. 13
Figure 1.5 - Modèle su système liquide céphalorachidien ......................................................................... 15
Figure 1.6 - Illustration de la méthode multicoupes ................................................................................... 17
Figure 1.7 - Relation temps-position dans la méthode multicoupes .......................................................... 17
Figure 1.8 - La décomposition de l’onde artérielle en onde directe et rétrograde ...................................... 18
Figure 1.9 - Illustration de la Méthode QA avec les ultrasons.................................................................... 19
Figure 2.1 - Image axiale au niveau des carotides ...................................................................................... 20
Figure 2.2 - Courbe de surface .................................................................................................................... 21
Figure 2.3 Courbes de surfaces au niveau des deux coupes ....................................................................... 21
Figure 2.4 - Antenne d'acquisition .............................................................................................................. 22
Figure 2.5 - Chronogramme de la séquence FCGRE.................................................................................. 23
Figure 2.6 - Positionnement des électrodes dans l’IRM selon la recommandation du GE ......................... 23
Figure 2.7 - Les paramètres du Gating control relié au cycle cardiaque..................................................... 24
Figure 2.8 des lignes des images dynamiques au cours d’un battement cardiaques ................................... 25
Figure 2.9 Remplissages des lignes dans toutes les images durant les 256 battements cardiaques ............ 25
Figure 2.10 Segmentation de la carotide ..................................................................................................... 26
Figure 2.11 Deux courbes de surfaces pour la coupe inférieure et la coupe supérieure ............................. 26
Figure 2.12 L’interfaçage graphique au moment d’ouverture .................................................................... 29
Figure 2.13 Un message d’erreur lors de l’entrée des fausses données ...................................................... 30
Figure 2.14 Indication de l'interfaçage........................................................................................................ 30
Figure 2.15 Un message d’erreur apparait lors du téléchargement des données pour deux patients
différents ..................................................................................................................................................... 31
Figure 2.16 Un message indiquant la fin de la segmentation des deux coupes .......................................... 31
Figure 2.17 L’ouverture de la fenêtre de calcul de la VOP ........................................................................ 32
Figure 2.18 La fenêtre de mesure de la VOP avec les différentes touches de contrôle .............................. 32
Figure 2.19 Un panel pour choisir la méthode de calcul de délai ............................................................... 33
Figure 3.1 comparaison entre IRM 3T et 1.5 T .......................................................................................... 37
Figure 3.2 Effet de la distance entre les deux coupes sur l'erreur ............................................................... 38
Figure 3.3 Illustration de l’erreur en fonction de la distance entre les deux coupes ................................... 41
Figure 3.4 Illustration de l’erreur en fonction de la distance entre les deux coupes ................................... 42
Figure 3.5 Région d’erreur moins que 10% ................................................................................................ 42
5
6. Abréviations
VOP Vitesse de l’onde de pression
PIC Pression intracrânienne
PWV Pulse Wave Velocity = VOP
CIMA Centre d’Imagerie Médicale Avancée
GE General Electric
GRE Gradient Echo Sequence
MRI Magnetic Resonance Imaging
IRM Imagerie pas résonnance magnétique
FCGRE Fast Card GRE
RSB Rapport Signal sur Bruit
SNR Signal to Noise Ratio
6
7. Remerciements
Comme le veut la tradition, je vais tenter de satisfaire au difficile exercice de la page des
remerciements, peut-être la tâche la plus ardue de ce travail. La difficulté tient plutôt dans le fait
de n'oublier personne. C'est pourquoi, je remercie par avance ceux dont le nom n'apparaît pas
dans cette page et qui m'ont aidé d'une manière ou d'une autre.
La première personne que je tiens à remercier est Mr. François Langevin, mon chef, qui a
su me laisser la liberté nécessaire à l'accomplissement de mes travaux, tout en y gardant un œil
critique et avisé. Nos continuelles oppositions, contradictions et confrontations ont sûrement été
la clé de notre travail commun.
Je tiens à remercier aussi Pr. Francis Brunelle. Il sait, invente, transmet; il écoute,
comprend, tempère. Il a toujours montré de l'intérêt pour mon travail et répondu à mes
sollicitations lorsque le besoin s'en faisait sentir. J'espère que ce travail sera un remerciement
suffisant au soutien et à la confiance sans cesse renouvelée dont il a fait preuve en mon égard.
Je remercie tous particulièrement Mr. Ayham Darwich qui a été la première personne à
m’aider à interagir avec une machine IRM et de plus m’a donné le courage et le support
scientifique tout au long de la période du stage. Egalement je remercie Olivier, Céline et Laurent
du service d’imagerie pédiatrique de l’hôpital Necker qui m’ont donné une mini-formation pour
travailler sur la machine d’IRM et qui ont contribué à cette étude avec toute leur aide et leurs
conseils pour réaliser les acquisitions sur les patients volontaires. Je remercie aussi l’équipe de
CIMA et plus particulièrement Hassan et Christine qui avec eux j’ai beaucoup appris dans une
ambiance enrichissante et sympathique
Je tiens à remercier aussi la société GE Healthcare qui nous a donné la permission pour
faire un travail de recherche avec une de leur machines installées à l’hôpital Necker. Pour Mlle
Muriel Perrin de GE Helthcare je dis aussi Mercie pour leur soutien scientifique et son intérêt et
suivi du travail.
7
8. Introduction
L’onde de pression qui se propage à chaque contraction dans l’arbre artériel, reflète les
propriétés biomécaniques des vaisseaux. En particulier, on admet aujourd’hui que la vitesse de l’onde
de pression (VOP) est d’autant plus élevée que les artères sont rigides [9]. Depuis quelques années,
les recherches s’orientent vers l’extraction d’informations hémodynamiques de ce type à partir
d’images médicales, en particulier d’IRM. La littérature rapporte des estimations de la VOP sur des
arbres artériels longs tel que l’aorte [5]. Une estimation locale de la VOP permettrait de connaitre un
indice d’élasticité d’un vaisseau particulier et par conséquent d’avoir une information fonctionnelle
clinique en complément des modalités d’imagerie.
Nous avons donc étudié une nouvelle méthode de détermination de la vitesse d’onde de
pression s’appuyant sur une séquence d’acquisition d’images IRM ultra-rapide et de résolution
temporelle élevée (150 images/cycle cardiaque), des séquences d’écho de gradient synchronisées avec
les battements cardiaques sur deux plans de coupes séparés d’une distance de 4 cm environ. Non
invasive, n’entraînant pas de perturbation au niveau du site de mesure, non opérateur-dépendante,
l’intérêt de cette méthode pour la mesure de la VOP est de permettre également une mesure locale
avec une distance inter coupes très réduite.
Cette méthode estime dans un premier temps les variations de surface d’une artère au cours de
la pulsation cardiaque, puis le délai caractérisant le passage de l’onde de pression. Nous présenterons
brièvement les matériels et méthodes puis les différentes acquisitions ainsi que l’algorithme de
segmentation de la surface pulsatile et les méthodes d’estimation de délai. Des acquisitions sur 13
patients ont réalisées afin d’optimiser la séquence et de calculer la VOP. Nous discuterons la
précision de l’estimation et les sources d’erreur qui affectent la mesure de la VOP puis les
différentes techniques développées afin d’en limiter l’influence.
Ce rapport contient 3 chapitres :
- Premier Chapitre : présente les organismes qui ont contribué à ce travail, le GE
Healthcare, le CIMA et l’hôpital Neckers. L’état de l’art et la problématique, ainsi qu’une partie de
biologie sur les artères carotides et une bibliographie de la VOP seront aussi abordés.
- Deuxième Chapitre: dans ce chapitre nous présenterons de A à Z les matériels et les
méthodes qui sont à la base de la mesure de la vitesse de l’onde de pression.
- Troisième Chapitre: les résultats obtenus ainsi qu’une discussion sur ces résultats y
seront enfin présentés.
8
9. Chapitre 1 - Environnement de travail,
État de l’art et problématique
A. Environnement du travail
1. Centre d’Imagerie Médicale Avancée (CIMA)
Ce stage s’est déroulé en partie au sein d’un des laboratoires de l’unité CNRS UMR 6600
de l’Université de Technologie de Compiègne. Ce laboratoire est situé dans les locaux du CIMA,
à proximité du Centre Hospitalier Général (CHG) de Compiègne, et est sous la responsabilité de
M. François LANGEVIN, enseignant chercheur de l’UTC.
Le CIMA est un Groupement d’Intérêts Economiques inauguré en 1991 et géré par les
trois partenaires suivants :
1- Le C.H.G. de Compiègne,
2- La Polyclinique Saint Côme,
3- L’Université de Technologie de Compiègne (via l’association Gradient).
L’intérêt principal d’un tel plateau technique réside dans les nombreux échanges de
connaissances entre spécialités (recherche, médecine…). Ce groupement d’institutions a permis
en outre l’achat groupé de matériels permettant la réalisation d’examens diagnostiques de type
anatomiques (IRM) et fonctionnels (Médecine Nucléaire).
Une coopération avec GEMS est née depuis le renouvellement de l’IRM (2000). Le
constructeur a choisi le site du CIMA comme site de démonstration à l’échelon européen, dotant
le service de logiciels et versions matérielles d’IRM les plus récents et a appuyé des projets
d’étude et de développement commercial.
Le CIMA offre des opportunités au sein de l’UTC, à la fois pour l’enseignement en ayant
un accès aux équipements lourds d’imagerie médicale pour ses étudiants, et pour mener des
activités de recherche. Celles-ci ont été centrées sur l’imagerie vasculaire (micro vasculaire et
gros vaisseaux), le comportement mécanique des artères, la caractérisation des tissus cérébraux
et l’étude paramétrique du T1 au niveau cérébral.
2. Hôpital Necker-Enfants malades
L’hôpital Necker-Enfants malades est l’un des hôpitaux de l’AP-HP1, certifié en
02/08/2002, un hôpital universitaire comportant des services pour enfants (380 lits) et pour
adultes (187 lits) ainsi que 76 places d’hospitalisation de jour. Il y existe 861 personnels
médicaux et 2839 non médicaux. Son budget d’investissement est de 145 M€ et celui
d’exploitation est de 277 M€.
1
Assistance publique – Hôpitaux de Paris, l’AP-HP regroupe 46 hôpitaux qui forment les 4 GHU (Groupement
Hospitalier Universitaire : GHU Nord, GHU Sud, GHU Est, GHU Ouest).
9
10. Necker-Enfants Malades développe des activités de diagnostic et de prise en charge des
pathologies lourdes et/ou rares et regroupe sur un même site des activités très spécialisées dans
un environnement médico-technique et de recherche particulièrement complet.
Engagé dans un processus permanent d’amélioration de la qualité, le groupe hospitalier
Necker-Enfants Malades poursuit la mise en œuvre de son programme d’actions. Les résultats de
la procédure d’accréditation lui permettent de hiérarchiser ce programme et de le traduire en
actions prioritaires. Le groupe hospitalier Necker-Enfants Malades est le cinquième
établissement de l’AP-HP à être accrédité après les hôpitaux Beaujon, Paul Brousse, Saint-Louis
et Bichat-Claude Bernard.
Le service d’imagerie à l’hôpital Necker comporte plusieurs médecins de spécialités
diverses, des radiologues, des manipulateurs et des infirmières. Ce service est équipé de deux
machines CT-Scan et une machine d’IRM. La machine d’IRM est l’HDX 1.5 Tesla de GE
Healthcare. Cette machine est équipée de plusieurs antennes (antenne de tête, antenne cardiaque,
antenne neurovasculaire). Nous avons utilisé l’antenne neurovasculaire pour réaliser notre
séquence sur des patients volontaires puisque cette antenne couvre notre région d’intérêt (le cou).
Figure 01.1 - HDX signa 1.5 de GE Healthcare
3. General Electric Healthcare
General Electric Medical Systems (GEMS) est une filiale de General Electric,
représentant 5 % du groupe. Elle possède un chiffre d'affaires, pour l'année 2000, de 7 Milliards
de $ et est le leader mondial dans le domaine de l'imagerie médicale. Elle propose une gamme
complète d'équipements, d'accessoires et de services pour le secteur de la santé.
Acteur majeur en France, GEMS conçoit, produit et commercialise des systèmes
d'imagerie par résonance magnétique (IRM), de scanographie, d'imagerie et de monitorage
cardio-vasculaire, de mammographie, de radiologie, des systèmes dédiés à la médecine nucléaire
10
11. et à l'échographie ainsi qu'une gamme exhaustive de solutions informatiques pour le
développement des réseaux internes-externes entre hôpitaux et de systèmes d'archivage.
Le siège européen de GEMS est basé à Buc près de Versailles (78) et regroupe 1600
employés, c'est le centre d'excellence européen pour la recherche et le développement, la
conception et la production des systèmes de mammographie, des tubes à rayons X, de consoles et
de systèmes pour le traitement informatique des images. Le site de Buc est également doté d'un
centre de maintenance ultra sophistiqué : Le Centre Européen On-Line, qui permet d'assurer une
liaison permanente à distance avec l'ensemble de ses clients de par le monde. Ce centre de
maintenance est capable de contrôler la qualité des images, fournir un télédiagnostic et une
assistance technique 24h/24, 7 jours sur 7.
Figure 01.2 - Siège de GEMS Europe, Buc (78)
B. État de l’art et problématique :
1. Biologie vasculaire
Le Système cardio-vasculaire comprend le cœur et les vaisseaux sanguins. Son but
principal est de maintenir la circulation sanguine ainsi que la distribution de nutriments aux
tissus et l’acheminement des déchets métaboliques vers les organes des systèmes d’excrétion
et/ou urinaire.
L’appareil circulatoire s’appuie sur un réseau très étendu. Sous l’impulsion du cœur, chef
d’orchestre vital, les vaisseaux sanguins, les artères et les veines, assurent le transport du sang
indispensable à tout notre organisme.
Ce système est composé de veines et d’artères, chacune remplissant des rôles différents.
On distingue la circulation systémique -grande circulation-, dont le rôle principal est l’apport
d’oxygène et de nutriments aux tissus, et la circulation pulmonaire -petite circulation-, dont le
11
12. rôle est d’assurer la réoxygénation du sang par les poumons et l’élimination par ceux-ci du gaz
carbonique.
Le cerveau est un organe grand consommateur d'oxygène et de glucose, car son
métabolisme est très élevé. Le tissu cérébral est traversé par une toile vasculaire importante
composée d'artères, d'artérioles, de capillaires, de veinules et de veines. Les artères se divisent
pour former les artérioles (rôle important dans la régulation de la pression artérielle). Les petites
artérioles déversent leur contenu dans le réseau capillaire. C’est au niveau des capillaires que
vont se faire tous les échanges entre le sang et les tissus vascularisés, puis revenir par le réseau
veineux. Ainsi, chaque vaisseau a-t-il ses propres diamètres et ses propres paramètres
fonctionnels d'écoulement et d'élasticité (Figure 3). Nous nous intéresseront particulièrement aux
artères de la tête et du cou au sein desquels se trouve la carotide.
Figure 01.03 - Différentes sections vasculaires
Schéma représentatif de la taille, l’épaisseur et la composition relative (endothélium, élasticité, muscle, fibreux) de la
paroi, pour différentes sections de la vascularisation, d’après Holtz, 1996
(1) Anatomie des artères de la tête et du cou
La circulation sanguine cérébrale est assurée par les artères carotides situées de chaque
côté du cou, et par les artères vertébrales (Figure 4, n° 6,7) qui montent le long de la colonne
vertébrale et se réunissent dans leur partie supérieure pour donner le tronc basilaire. Ces deux
systèmes artériels (carotidiens et vértébro-basilaire) très anastomosés entre eux se rejoignent par
l’intermédiaire d’artères communicantes (Figure 4, n° 17 et 20) situées à la base du cerveau pour
donner le polygone de Willis (Figure 4, n° 1). De là, partent les 3 paires d’artères cérébrales :
antérieure, moyenne et postérieure qui vont irriguer le cerveau.
12
13. Figure 1.04 - Schémas des artères du cerveau
[d’après J Cambier et M. Masson, Neurologie, 1984], a)Représente une orientation coronale et
figure 1b) Représente une orientation Sagittale: 1 Polygone de Willis ; 2 C.I. dans le crâne ; 3 C.I.
dans le sinus caverneux ; 4 C.I dans le sinus pétreux ; 5 C.I au cou ; 6 Artère Vertébrale ( A.V.)
dans le crâne ; 7 A.V. dans le cou ; 8 Carotide Interne (C.I.) ; 9Carotide Externe (C.E.) ; 10
Carotide Primitive(C.P.) ; 11Sous-clavière Gauche ; 12 Tronc brachiocéphalique; 13 sous-clavière
droite ; 14 Artère spinale antérieure ; 15 Artère Cérébelleuse Inférieure ; 16 Tronc Basilaire ;17
Artère Cérébelleuse Supérieure ; 18 Artère communicante postérieure ; 19 Artère Cérébrale
moyenne ;20Artère communicante antérieure ;21 Artère Cérébrale Antérieure; 22 Artère
Ophtalmique ;23 Artère Cérébelleuse postérieure inférieure.
(2) Système carotidien
L’artère carotide primitive droite (Figure 4, n° 10), naît du tronc brachiocéphalique
(Figure 4, n° 12). Elle suit un trajet ascendant au niveau cervical et se divise en artères carotides
externe (Figure 4, n° 9) et interne (Figure 4, n° 8). L’artère carotide primitive gauche, provient
dans 75% des cas de l’aorte à gauche du tronc brachiocéphalique (Figure 4, n° 12). Elle suit le
même trajet ascendant cervical à gauche, et se termine au même niveau que son homologue
droite.
Un peu au-dessous de l'angle de la mâchoire inférieure, les artères carotides internes
(Figure 4, n° 8) naissent de la bifurcation de la carotide primitive dans la région latérale du cou.
Arrivée à la base du crâne, l’artère carotide interne s’engage dans le crâne (Figure 4, n° 2, 3,
4,5); son segment dans le rocher de l’os temporal (Figure 4, n° 4) est ascendant vers le haut et
vers l’intérieur. La carotide interne quitte le rocher pour suivre un trajet ascendant (Figure 4, n°
2, 3,4), où elle se termine en artères cérébrales antérieure et moyenne (Figure 4, n° 21, 19). Sa
partie sinueuse décrit un siphon.
L’artère cérébrale moyenne ou sylvienne (Figure 4, n° 19), continue l’artère carotide
interne après sa terminaison. A la face externe du cerveau, elle remonte ensuite dans la scissure
de Sylvius (profonde scissure latérale des hémisphères cérébraux) jusqu'au pli où elle se termine
13
14. pour donner naissance à deux groupes de branches qui irriguent la majeure partie de la face
externe de l’hémisphère (temporal, pariétal) et la substance blanche sous-jacente.
(3) Pathologies vasculaires
Les pathologies vasculaires représentent la première cause de mortalité au niveau
mondial, et sont à l’origine de la plupart des maladies cardiovasculaires. Ces pathologies se
traduisent par une atteinte de l’élasticité de la paroi de l’artère. Cette perte d’élasticité conduit à
une diminution de la compliance de l’artère et par conséquent à une modification de la
propagation de l’onde sanguine qui a tendance à s’accélérer. L’artère peut ainsi perdre ses
capacités d’adaptation, de vasomotricité et d’amortissement.
L’athérosclérose représente la principale pathologie artérielle, elle entraîne une
dégénérescence de la paroi artérielle, en donnant naissance à des plaques d’athérome (amas de
lipides intra et extracellulaires) qui au dernier stade de la maladie athérosclérose, se calcifient et
rigidifient l’artère.
Pleinement installée quand la plaque commence à faire saillie dans la lumière du
vaisseau, l’athérosclérose entraîne au niveau vasculaire des modifications morphologiques de la
lumière artérielle par la formation de sténose (ou obstruction partielle du vaisseau) et
d’anévrismes, puis des modifications de l’arbre vasculaire dans son ensemble (par la création de
voies de suppléance ou collatérales).
L’obstruction induite par la sténose peut favoriser l’apparition d’un accident vasculaire
cérébral. Deux mécanismes différents peuvent être la cause de l’AVC : d'une part, la migration
d’un embole à partir d'une plaque d'athérome, d'autre part, la diminution du débit sanguin
cérébral en aval de la sténose.
2. Relation entre le liquide céphalorachidien (LCR) et
l’hémodynamique sanguin
Ce paragraphe sert à comprendre les perspectives expliquées dans le dernier chapitre de
ce rapport.
Le liquide céphalorachidien est sécrété dans les plexus choroïde et il se déplace sous
l’effet de la pression sanguine induite dans le polygone de Willis qui est un circuit joignant les
prolongements des artères carotides. Cependant, il y a une relation entre l’hémodynamique et les
caractéristiques biomécaniques des artères carotides et du mouvement du liquide
céphalorachidien. Des modèles ont été faits par des chercheurs pour modéliser le mouvement du
LCR et étudier l’effet de la pression sanguine au niveau des sites de production de ce liquide.
L’un de ces modèles est un système à base compartimentale (Fig. 1.5) proposé par [8].
On observe clairement que le système du liquide céphalorachidien est modélisé en
plusieurs compartiments. Ces compartiments forment les sites d’existence et du mouvement du
LCR. On admet que les caractéristiques du fluide en tout point d’un compartiment est homogène
du point de vue biomécanique. Cependant, la pompe de pression qui déplace le LCR du point ou
il est secrété est la pression artérielle présentée par les artères issu des carotides internes droites
14
15. et gauche. Pour cela, dans notre étude nous nous intéressons seulement à étudier la VOP dans les
carotides internes.
Figure 01.05 - Modèle su système liquide céphalorachidien
3. Problématique
L’IRM permet un grand apport dans les recherches sur l’hémodynamique vasculaire, et
surtout l’hémodynamique cérébrale et cardiaque. Plusieurs techniques ont été développées et
optimisées à cette fin. Le but de ces manœuvres est de trouver des méthodes totalement non
invasives, fiables et précises afin de faire le diagnostic des vaisseaux. La rigidité des artères est
l’un des paramètres clinique qui nous donne une idée à propos de l’état pathologique de l’artère,
d’où vient l’importance de la mesure de la VOP par l’IRM.
On peut mesurer la VOP à partir des données extraites des séquences d’IRM d’écho de
gradient. Des techniques de contraste de phase ou de temps de vol peuvent être utilisées.
Cependant, la technique de temps de vol, qui faisait l’objet de différentes études dans notre
laboratoire, a un avantage sur l’autre technique au niveau de la résolution temporelle qu’elle
assure. L’une des thématiques des recherches étudiées dans notre laboratoire était le
développement de séquences permettant un codage de la vitesse du sang dans les vaisseaux et
par la suite, la segmentation des artères sur des images dynamiques (au cours des cycles
cardiaques). Ces séquences ont été réalisées et optimisées avec une antenne de carotides, une
15
16. antenne surfacique de grand rapport signal sur bruit. Cependant, l’utilisation des mêmes
paramètres avec une autre antenne lors des acquisitions faites à l’hôpital Necker a été l’un des
problèmes majeurs rencontrés puisque les données qui servent à mesurer la VOP sont extraites
de ces images IRM, et par conséquent, il faut optimiser les paramètres de la séquence pour que
l’on soit capable de mener à bien notre mesure. L’un des objectifs de mon travail était
l’optimisation de ces séquences avec une antenne volumique, l’antenne neurovasculaire.
L’autre objectif était de trouver des méthodes pour estimer la VOP à partir des données
extraites des images dynamiques en étudiant les effets des différents paramètres sur l’estimation.
En effet, le délai existant entre les courbes de surfaces extraites de la segmentation des artères
carotides est la base du calcul de la VOP avec notre méthode.
L’un des objectifs de ce travail aussi était d’essayer de trouver une corrélation
entre la VOP et la PIC (Pression intracrânienne qui est la pression dans le liquide
céphalorachidien). Dans le chapitre sur la biologie des artères carotides et du LCR, nous
présentons une explication de la relation entre la PIC et la pression sanguine dans les artères à
destinée cérébrale. Pour cet objet, une étude a été faite sur 3 patients souffrant d’une
hypertension intracrânienne, une mesure de la VOP a été faite avant et après l’intervention
chirurgicale pour traiter cette hypertension.
De cela, nous en tirons la problématique traitée par ce travail :
- Quelles sont les paramètres les plus optimisées pour mesurer la VOP à partir des
images acquises avec une antenne volumique comme l’antenne neurovasculaire ?
- Comment peut-on estimer la VOP à partir des courbes de surfaces et quelle
méthode de calcul de délai est la plus fiable ?
- Existe-il une relation entre la pression intracrânienne et la VOP ?
Durant le stage j’ai développé un interfaçage graphique sur le logiciel MATLAB qui
facilite la procédure de la mesure de la VOP à partir des séries d’images existantes sur le disque
dur de l’ordinateur et montrant toutes les étapes et les résultats de travail sur un seul écran.
Les résultats de mon travail et les résultats d’un autre stagiaire qui travaillait le même
sujet mais en partenariat avec un autre hôpital feront l’objet d’un article qui va être publié sous le
titre :
Techniques d’estimation de la vitesse de l’onde de pression à
partir des séquences dynamiques d’IRM.
4. État de l’art sur la mesure de la VOP
Plusieurs méthodes ont été développées pour mesurer la VOP avec des techniques d’imagerie.
Nous présentons l’état de l’art sur ces références et méthodes.
(1) Méthode multi-coupes :
16
17. Cette méthode proposée par [3] consiste à faire des séquences dynamiques au niveau de
plusieurs coupes (Fig. 1.6-a) dans l’aorte afin d’obtenir une relation temps-position (Fig. 1.7) qui
donne la VOP.
Figure 1.06 - Illustration de la méthode multicoupes
(a) Localisation de plusieurs coupes dans une artère. (b) Profil des vitesses au niveau des trois coupes, tangentes et calcul
du temps de passage de l’onde afin d’établir une relation temps-position
La relation temps-position est établie à partir des positions des coupes et du temps de
passage de l’onde de pression au niveau de chaque coupe. Le temps de passage est calculé à
l’intersection de deux tangentes : tangentes de la montée du flux d’éjection et celle du flux
laminaire (Fig. 1.6-b)
Figure 01.007 - Relation temps-position dans la méthode multicoupes
ࢀࢋ࢙ = ࢇ. ࢙࢚ + ࢈ : La vitesse est l’inverse
(2) Méthode de corrélation
Une méthode récente est présentée par [5] pour estimer le temps de transit aortique, en traitant
une seule onde de pression. L’onde de pression aortique a été estimée à partir d’une onde de
pression enregistrée au niveau de l’artère radiale. Un modèle mathématique ayant comme entrées
17
18. l’onde de pression et le débit sanguin, a été ensuite utilisé pour décomposer l’onde de pression en
ondes antérograde et rétrograde. Ainsi le temps de transit a été déterminé comme le pic de la
fonction d’intercorrélation de ces deux ondes ().
Les essais de comparaison conduits sur 44 sujets ont montré une relation linéaire (y =1.05x-
2.01, r =0.67) entre le temps de transit estimé par cette méthode, et le temps de transit aortique
estimé entre la carotide et la fémorale.
Figure 01.8 - La décomposition de l’onde artérielle en onde directe et rétrograde
(3) Méthode de dérivées
Cette méthode a été proposée par [6]. Cette technique combine l’analyse de la
propagation de l’impulsion sanguine (basée sur un moyennage spatiale des équations de
continuité et de dynamique) avec la mesure de la vitesse par la technique de contraste de phase
afin d’estimer la compliance à partir d’une corrélation entre une dérivé spatiale de deuxième
ordre et une dérivée de la vitesse par rapport au temps. Cette technique peut être appliquée en
présence des ondes réfléchies et l’erreur reliée à cette méthode varie entre 1.2 et 46%.
(4) Méthode QA avec l’ultrason
Cette méthode proposée pas [10] utilise l’imagerie ultrasonore pour calculer la VOP et elle ne
s’applique que sur les artères superficielles. Son inconvénient est qu’elle est dépendante de l’operateur
qui fait la mesure, ce qui ne produit pas une reproductibilité entre des mesures réalisées par plusieurs
physiciens.
La technique consiste à mesurer la surface artérielle et l’onde de vitesse durant le cycle cardiaque
et d’établir une relation reliant les deux paramètres.
ܸܱܲ =
ௗொ
ௗ
Ils admettent que
18
19. Figure 1.09 - Illustration de la Méthode QA avec les ultrasons
(A) Diamètre du vaisseau (continue), Vitesse maximale (--) dans l’artère carotide commune gauche.
(B) flux sanguin. (C) le flux en fonction de la section de l’artère.
19
20. Chapitre 2 :Matériels et Méthodes
A. Introduction
Dans ce qui se suit, nous présentons une explication détaillée de la mesure de la VOP par
la technique d’IRM.
Les images dynamiques FAST CARD GRADIENT ECHO qui sont synchronisées avec
les battements cardiaques nous donnent des images où les vaisseaux sanguins apparaissent en
Blanc, un grand signal (Par rapport au fond de l’image) est obtenu pour le sang car c’est un objet
qui circule (Fig. 2.1-a). Une explication détaillée du phénomène du temps de vol, qui est à la
base de ce codage de vitesse, est expliquée dans ce chapitre. La surface carotidienne est alors en
mesure d’être segmentée grâce à sa couleur blanche dans l’image. Une technique de
segmentation a été développé par [1] est utilisée pour faire la segmentation des artères tout au
long du cycle cardiaque (Fig. 2.1-b).
Figure 0.1 - Image axiale au niveau des carotides
(a) Image IRM FCGRE axiale au niveau du cou. (b) Artère carotide segmentée dans
Cette segmentation nous donne la surface carotidienne au cours du battement cardiaque,
d’où on obtiendra une courbe qui représente l’évolution de la surface tout au long du cycle
cardiaque (Fig. 2.2).
L’augmentation de la surface de la courbe est causée par une augmentation de la
pression, sa diminution est causée par une diminution de la pression et par conséquent la courbe
de surface reflète le passage d’une onde de pression au niveau de la coupe imagée.
20
21. Figure 02.2 - Courbe de surface
Surface de la carotide tout au long d'un cycle cardiaque - Résultat de la segmentation
Deux coupes distantes d’environ 4 cm seront alors imagées. La distance doit être la plus
petite possible pour avoir une mesure locale. Le problème de l’erreur liée à la distance est
expliquée dans la partie ‘’Paramètres d’acquisition’’ de ce chapitre.
Figure 2.03 Courbes de surfaces au niveau des deux coupes
(a) Coupe sagittale du cou montrant la carotide primitive gauche, la bifurcation et les deux
carotides interne et externe. L’acquisition sera faite une fois pour une coupe située avant la
bifurcation et une autre fois pour une coupe située 4 cm au dessus de la coupe inferieure
21
22. Une fois les deux coupes sont imagées, des courbes de surfaces sont alors extraites. Un
calcul du délai entre ces deux courbes par plusieurs méthodes sera réalisé et par suite le calcul de
la VOP sera réalisé suivant la définition de la vitesse :
ݏ݁ݑܿ ݔݑ݁݀ ݏ݈݁ ݁ݎݐ݊݁ ݁ܿ݊ܽݐݏ݅ܦ
ܸܱܲ =
݂݁ܿܽݎݑݏ ݁݀ ݏܾ݁ݎݑܿ ݔݑ݁݀ ݏ݈݁ ݁ݎݐ݊݁ ݈݅ܽ݁ܦ
B. Technique détaillée de la mesure de la VOP
Dans ce qui se suit, une explication détaillé des toutes les étapes.
1. Acquisition des images
(1) Matériels
Afin d’étudier la fiabilité et la reproductibilité du mesure selon la grandeur du champ
magnétique et du bruit, nous avons fait les acquisitions sur 3 machines d’IRM de GE Healthcare: 2
machines HDX SIGNA 1.5 T (une antenne neurovasculaire et une antenne de carotides), et une
machine IRM HDX M4 3T (avec une antenne des carotides). L’antenne des carotides (KNEEPA –
Knee phased array coil) est une antenne surfacique (Fig. 2.4-b) qui a un rapport signal sur bruit
(RSB) relativement grand par rapport à l’antenne neurovasculaire (Fig. 2.4-a) qui est une antenne
volumique couvrant la tête et le cou, ce qui nous a amené à optimiser les paramètres de la séquence
en faisant un compromis entre le SNR et la qualité de l’image tout en préservant la fiabilité de la
méthode de segmentation et de l’exploitation des courbes de surface. Le protocole consiste en
l’acquisition de deux séquences d’images axiales ‘’Fast Card Gradient Echo’’ en deux plans de
coupe des carotides, puis d’en extraire pour chaque série d’images les surfaces des carotides par
segmentation des vaisseaux et enfin de calculer le délai séparant les deux courbes de variation de
surface afin d’en déduire la VOP.
Figure 02.04 - Antenne d'acquisition
(a) Antenne neurovasculaire. (b) Antenne des carotides. D’après le site www.gehealthcare.com
22
23. (2) La séquence FAST CARD GRADIENT ECHO
La séquence écho de gradient est une séquence qui contient une seule impulsion RF qui est
normalement inferieure à 90 degré (Fig. 2.5).
Figure 2.05 - Chronogramme de la séquence FCGRE
Avant de faire l’acquisition sur le patient il faut faire le montage des électrodes selon un
positionnement recommandé par le GE (Fig. 2.6)
Figure 2.06 - Positionnement des électrodes dans l’IRM selon la recommandation du GE
(3) La technique du temps de vol
Cette technique est basée sur l’optimisation des séquences d’écho de gradient compensées
en flux pour privilégier le signal vasculaire par rapport à celui des tissus environnants en : saturant
le signal des tissus stationnaires avec des TR très courts : ainsi, l’aimantation longitudinale de ces
tissus n’a pas le temps de repousser et leur signal s’affaiblit favorisant le phénomène d’entrée de
coupe : comme le sang circulant entrant dans la zone explorée n’a pas été saturé, son aimantation
longitudinale est maximale. Le signal provenant du flux sanguin est donc élevé par rapport à celui
des tissus saturés.
23
24. L’importance du signal vasculaire dépend de:
- La vitesse et du type de flux
- La longueur et de l’orientation du vaisseau exploré (le signal vasculaire sera meilleur si la
coupe est perpendiculaire à l’axe du vaisseau).
- Paramètres de la séquence : TR, angle de bascule, TE, épaisseur de coupe
(4) Le déroulement de la dynamique de la séquence
La séquence FCGRE se déroule de telle façon que les images acquises soient synchronisées
avec les battements cardiaques. Les paramètres du ‘Gating Control’ spécifiques la à machine,
ainsi que l’électrocardiogramme de la machine sont les outils qui assurent la temporisation des
impulsions des séquences. L’électrocardiographe assure la détection des ondes QRS et la fenêtre
du ‘Gating Control’ assure la temporisation des impulsions RF et des gradients pour les
acquisitions.
Les paramètres du gating control sont les suivants (Fig. 2.6) :
- Arrhythmia Rejection Window: ARW, pour prévenir une arythmie cardiaque afin de rester
flexible avec le passage de l’onde QRS.
- TD : temps de déclenchement, le temps mis par la machine pour émettre une impulsion RF
après la détection de l’onde QRS.
- Nomber of Cardiac Images To reconstruct : le nombre des images dynamiques à
reconstruire. Ce nombre des images est :
o Soit calculé automatiquement par la machine, selon le temps de répétition TR,
l’ARW, le TD et le taux des battements cardiaques.
o Soit introduit manuellement par l’utilisateur. Normalement, une centaine des
images sont prises pour chaque série.
Figure 02.07 - Les paramètres du Gating control relié au cycle cardiaque
24
25. Les signaux RMN captés par l’antenne sont sauvegardés dans les plans de fourrier avant de
procéder à la reconstruction des images. La taille de la mémoire alloue pour les images dépend du
nombre d’images et de ses dimensions (256x256 normalement).
Le remplissage du plan de Fourrier se fait ligne par ligne. Après la détection d’une onde
QRS, la machine remplie commence l’acquisition des signaux de la ligne numéro n de chaque
image. A chaque instant TR se fait l’impulsion RF et le remplissage de la ligne numéro n d’une
image de la série (Fig. 2.7).
Figure 02.8 des lignes des images dynamiques au cours d’un battement cardiaques
Cette procédure se répète après chaque impulsion RF pour remplir toutes les lignes de
toutes les images (Fig. 2.8)
Figure 2.09 Remplissages des lignes dans toutes les images durant les 256 battements cardiaques
25
26. 2. La segmentation des artères et l’extraction des courbes de
surfaces
Une fois les images acquises, l’étape suivante consiste à segmenter les images. Celle-ci
permet de délimiter la région occupée par le sang circulant dans la carotide. La méthode utilisée
est celle proposée dans [1]. Cette méthode permet de réaliser un seuillage adaptatif qui permet de
s’affranchir des problèmes liés aux turbulences sanguines qui entrainent une déformation de la
surface perçue des artères. La figure 2.9 montre la segmentation d’une artère carotide pendant une
période d’écoulement laminaire du sang (Fig. 2.9-a) et en présence de turbulence (Fig. 2.9-b).
Figure 2.010 Segmentation de la carotide
La carotide, depuis l'image brute vers la segmentation. (a) représente la segmentation de l’artère dans la période
d’écoulement laminaire et (b) celle d’écoulement turbulent. Etapes : Sélection d’une région d’intérêt – Agrandissement de
la taille et filtrage – Seuillage – Remplissage des trous – Dilatation et érosion – Adaptation du masque avec le masque de
l’image référence – Détection du contour – addition du contour à l’image initiale.
La surface extraite de chaque image de la série donne un point de la courbe de variation de
surface. En réalisant la segmentation des deux séries d’images on obtiendra deux courbes de
variation de surface, telles que représentées dans (Fig. 2.10).
Figure 2.011 Deux courbes de surfaces pour la coupe inférieure et la coupe supérieure
3. Différentes technique utilisées pour le calcul du délai
26
27. Le passage de l’onde est visualisé par un décalage entre les 2 courbes de variations de
surface. Ce décalage donne le délai qui est le temps mis par l’onde pour passer de la première à la
deuxième coupe. La vitesse de l’onde n’est autre que le rapport du délai par la distance entre les
deux coupes. Il est à noter que des irrégularités sur les courbes causées par les ondes réfléchies
dans l’arbre artériel sont présentes après la systole. La problématique qui nous intéresse est donc
de savoir comment déterminer ce délai de passage afin de calculer la VOP.
Etant donné la distance entre les deux coupes, la VOP est :
݁ܿ݊ܽݐݏ݅ܦ
ܸܱܲ =
ܦé݈ܽ݅
Pour obtenir une mesure locale, la distance doit être réduite au maximum. La distance
minimale est limitée par 2 phénomènes : la valeur minimale du TR étant dépendante de la
machine, une distance trop faible ne permettrait pas la visualisation du passage de l’onde de
pression. De plus, l’erreur produite pour l’estimation de la VOP augmente avec la diminution de
la distance. En effet l’erreur commise sur le calcul de la VOP, liée à la discrétisation des signaux
et à la distance est donnée par l’expression suivante :
0 ݅ݏ ܸ .ݎܶ .݊ = ܮ
ۓ ܮ
ܸ− ܮ
= ݎݎܧ
۔ ܶ ݎ݁݅ݐ݊݁ .ݎቀܶ ܸ .ݎቁ
ە ݊ ݅ݏሺ−ሻ. ܶ݊ < ܮ < ܸ .ݎሺ+ሻ. ܸܶ .ݎ
ܸ
Où V est la VOP, et L est la distance entre les 2 coupes.
Pour limiter cette erreur, nous avons fait le compromis de fixer à environ 4 cm pour
conserver une estimation locale, puis nous avons procédé à une interpolation des courbes de
variation de surface afin d’augmenter la résolution temporelle de ces courbes. En effet, cette
résolution est discrète, d’un pas égal à TR, mais avec une interpolation linéaire, la résolution
augmente et l’erreur liée à la résolution discrète est amoindrie.
Nous avons proposé plusieurs méthodes pour répondre à la problématique. Dans tous les
cas, on limite la zone d’intérêt à la zone correspondant à la première pente, en effet pendant cet
intervalle, qui correspond à la systole, la variation de pression y est la plus importante et les effets
des ondes réfléchies et des autres fluctuations sont supposés négligeables.
Une interpolation cubique splines et un lissage par moyenne sont appliqués sur chaque
courbe afin d’augmenter la résolution temporelle et d’éliminer les irrégularités provenant de la
segmentation. Les courbes sont ensuite mises à niveau en rabaissant le pied de chaque courbe à
zéro.
Nous avons développé 3 techniques pour calculer le délai caractéristiques :
- Inter corrélation (M1).
- Points d’inflexion (M2).
- Distance moyenne (M3).
Pour la première et la troisième méthode, une étape préalable de normalisation des
maximums des deux courbes à 1 est nécessaire afin d’obtenir deux courbes comparables.
27
28. (1) Inter corrélation (M1) :
Une approche pour déterminer le délai est de caractériser le déplacement relatif, de la
courbe de la coupe supérieure par rapport à la courbe de la coupe inférieure, qui minimise la
surface comprise entre les 2 zones d’intérêts des pentes décalées (méthode 1.1) ou minimiser la
différence entre les coordonnées des deux courbes ce qui nous donne un indice du rapprochement
des 2 courbes (méthode 1.2).
(2) Points d’inflexion (M2) :
Une autre approche est de déterminer pour chaque courbe le point d’inflexion de sa pente
caractéristique. Deux algorithmes ont été développés. Le premier consistant à obtenir le point
d’inflexion par le calcul d’un ensemble de tangentes à la pente autour de son milieu puis à
déterminer l’abscisse pour laquelle l’écart-type entre les ordonnées de toutes les tangentes est
minimal, la correspondance mathématique est le point où la dérivée seconde s’annule (méthode
2.1). Une moyenne des délais en faisant osciller le milieu théorique des pentes est effectué afin de
renforcer la robustesse de l’algorithme. La deuxième approche consiste à obtenir le maximum de la
dérivée de la courbe au niveau de sa pente caractéristique (méthode 2.2). Pour ce faire, une courbe
de variation de surface est calculée à partir de la courbe initiale lissée. Un fitting de la portion en
cloche de la courbe de variation de surface par une fonction polynomiale est réalisé afin d’en
déterminer sa valeur maximale qui correspond mathématiquement au maximum de la dérivée
première.
(3) Décalage moyenne (M3):
Cette technique (Méthode 3) calcule le délai moyen existant les points des pentes de même
valeur de surface.
C. Interfaçage graphique
Afin de faciliter le travail avec la segmentation des images et pour avoir un outil complet
pour calculer la VOP j’ai créé un interfaçage graphique sous Matlab qui est capable de faire les
segmentations pour les deux coupes, montrer les images segmentées et les courbes de surface et
d’accéder à une autre fenêtre pour calculer la VOP en choisissant la méthode.
Cet interfaçage est aussi capable de montrer les série d’images originales et des images
segmentées en vidéo, d’afficher le rapport signal sur bruit dans l’image, de sauvegarder les
signaux de surface selon le nom du patient, montrer les paramètres d’acquisition et accéder à un
menu d’aide et d’information. Un interfaçage graphique sur Matlab est un outil qui nous permet
de créer une fenêtre capable d’échanger les données entre l’ordinateur et l’utilisateur. Le but de
faire un tel interfaçage est de faciliter le travail, d’économiser les instructions de programmation
d’une part et permettre aux personnes qui n’ont pas l’habitude d’interagir le langage de
programmation de Matlab de faire leur manipulations sur ce logiciel. Des outils (UICONROL)
sont mis à dispositions, et un langage de programmation dédié à ces outils nous permet de créer
les taches que les outils doivent faire après un ordre de l’utilisateur.
28
29. Figure 02.12 L’interfaçage graphique au moment d’ouverture
12
L’interfaçage (Fig. 2.11) contient du gauche à droite :
)
- Un panel pour entrer le nom du patient et les paramètres de segmentation :
o Seuil.
o Facteur de correction de turbulence.
- Un panel passif qui sert à montrer les paramètres d’acquisition (TR, Tck, Hôpital, Type
de la machine, …).
- Le panel de la coupe inferieur :
inferieure
o Un bouton qui nous ouvre une interface (Directory Dialogue Box) pour chercher
la série des images dans le disque dur afin que l’utilisateur sélectionne la série
d’images.
o Deux boutons vidéo : Un pour faire défiler la série des images originales. Un
érie
autre est également créé pour défiler les images segmentées.
o Deux curseurs pour se déplacer entre les images originales et les images
segmentées.
- Le panel de la coupe supérieure :
o Contient les mêmes éléments que le panel de la coupe inferieure et fonctionne de
la
la même façon, mais il sert à faire la segmentation de la série d’images
gmentation
supérieures.
- Un graph pour montrer les courbes de surface.
- Un bouton ‘Normalize’ pour montrer les deux courbes de surfaces normalisées.
- Un bouton pour accéder un fichier d’information et un autre pour un ficher d’aide.
our
- Le logo des trois organismes partenaires dans le projet (CIMA – UTC – GE).
- Un bouton ‘Close’ pour fermer ;’interface.
29
30. - Le bouton ‘Go to PWV calculation’ qui nous permet d’accéder à une autre fenêtre pour
calculer la VOP.
L’interface est caractérisé par une auto-assistance et auto-aide qui aide l’utilisateur à
réaliser les instructions dans le bon ordre et lui indiquer s’il y a une erreur dans le téléchargement
des données de traitement comme :
- Le message d’erreur qui s’affiche si on met des lettres à la place des chiffres dans
un des cases des paramètres de segmentation (Fig. 2.12) :
Figure 2.13 Un message d’erreur lors de l’entrée des fausses données
- Un message indiquant la fin de la segmentation de la première série :
Figure 02.14 Indication de l'interfaçage
L’interfaçage montre des indices techniques et indique la fin de la segmentation de la coupe inferieure et invite à faire la
segmentation de la coupe supérieure
30
31. - Un message d’erreur lors du téléchargement des images pour deux patients
différents :
Figure 02.015 Un message d’erreur apparait lors du téléchargement des données pour deux patients différents
- Un message de confirmation de la fin de segmentation
Figure 02.016 Un message indiquant la fin de la segmentation des deux coupes
L’interface de calcul de la VOP :
31
32. Après la segmentation des deux coupes d’images, on procède au calcul de la VOP. On
clique sur le bouton ‘Go to PWV calculation window’ pour ouvrir une autre interface afin de
calculer la VOP. Un message de confirmation apparait, l’utilisateur doit confirmer son souhait
pour calculer la VOP afin que l’autre interface s’ouvre.
Figure 2.017 L’ouverture de la fenêtre de calcul de la VOP
L’autre interface qui s’ouvre est constitue des graphes et des cases pour entrer les
paramètres spécifique de la méthode pour calculer la VOP :
Figure 02.018 La fenêtre de mesure de la VOP avec les différentes touches de contrôle
A partir de cet interfacage on peut réaliser des manipulations diverses avec les signaux de
surface, comme la comparaison des signaux selon differentes paramètres de segmentation, et
principalement choisir la methode avec laquelle on veut calculer la VOP (Fig.) d’après un menu
dans un panel special.
32
33. Figure 0.19 Un panel pour choisir la méthode de calcul de délai
33
34. Chapitre 3 : Résultats et discussion
Différents cas étudiés avec des paramètres d’acquisition, de segmentation et de méthodes
du calcul de délai différents seront présentés afin de discuter l’effet de ces paramètres sur le
calcul de la VOP.
A. Calcul de la VOP avec les différentes méthodes de calcul
de délai
Le tableau 3.1 et 3.2 montre respectivement la moyenne et la dérivation standard de la
VOP pour 4 patients, dans la carotide droite (D) et gauche (G). Pour chaque patient nous avons
calculé le délai avec les trois méthodes.
- Inter corrélation (M1).
- Points d’inflexion (M2).
- Distance moyenne (M3).
Patient M1 M2 M3
D G D G D G
1 2.5 2.3 2.2 2.8 4.3 3.4
2 --- 2.2 ---- 2.2 --- 2.7
3 3.5 2.3 3.6 3.2 3.3 2.7
4 4.5 2.25 4.7 --- 4.6 ---
Tableau 3.01 Valeurs moyennes de la VOP avec les 3 méthodes de calcul de délai
Patient M1 M2 M3
D G D G D G
1 0.24 0.18 0.32 0.56 0.39 0.33
2 --- 0.19 ---- 0.23 --- 0.24
3 0.8 0.13 0.75 0.9 1.17 0.29
4 0.85 0.56 0.6 --- ---
Tableau 3.2 Déviation standards de la VOP avec les 3 méthodes de calcul de délai
34
35. B. Calcul de la VOP avec différentes paramètres de
segmentation
Nous avons calculé aussi la VOP en segmentant les images avec différentes valeur de H
(coefficient de seuillage) et différentes valeurs du coefficient de correction de l’effet de
turbulence et nous avons obtenues les valeurs dans le tableau 3.2.
VOP
h min M1 M2 M3
0.7 6 3.2 3.5 3.4
8 4.0 4.0 3.9
10 3.5 2.9 3.2
0.75 6 5.7 4.9 5.1
8 3.2 2.6 3.3
10 4.45 3.8 4.1
0.8 6 3.2 3.4 3.1
8 3.3 3.1 3.1
10 3.3 3.3 3.1
0.85 6 3.5 3.2 3.3
8 3.3 2.9 3.2
10 3 2.8 3.1
0.9 6 2.3 2.2 2.3
8 3.3 3.3 3.1
10 3.8 2.8 3.5
Moyenne 3.5 3.3 3.4
Dérivation St. 0.7 0.6 0.6
Tableau 03.3 Valeurs moyenne de la VOP selon différentes paramètres de segmentation
35
36. C. Discussion
L’étude des effets des paramètres de segmentation, de la valeur du champ magnétique et des
techniques d’estimation de délai nous a donné une idée à propos de la reproductibilité de la technique.
Les valeurs estimées varient avec une déviation standard de 0.5 m/s en moyenne entre les différentes
méthodes. Cependant, la variabilité provient aussi des paramètres de segmentation, qui affectent le
délai entre les deux courbes de surfaces, et par conséquent l’estimation de la VOP. Cette variation est
faible, de l’ordre de 0.2 m/s sauf pour quelques couples (h, min) comme (0.75, 6) et (0.75, 4.5).
Ces variations entre les valeurs de VOP ainsi estimées proviennent de plusieurs sources d’erreur.
Ces sources d’erreur prennent naissance dans l’acquisition des images, meilleure est l’optimisation des
paramètres de la séquence, meilleure est la qualité des images et la fiabilité de la segmentation et plus
la mesure est reproductible et fiable. En effet, l’optimisation des paramètres de la séquence ne mène
pas toujours à l’objectif principal qui est une estimation locale et fiable de la VOP. Cette estimation est
toujours liée à un compromis localisation/fiabilité.
1. Les sources d’erreur
Il y a différents sources d’erreur qui peuvent affecter la mesure de la VOP puisque cette
mesure passe par différentes étapes qui nécessitent chacune un traitement différent. Je veux dire
par source d’erreur, chaque paramètre qui, selon sa valeur, modifie le résultat de la VOP. Les
différences entre les résultats de VOP en fonctions de plusieurs paramètres sont montres en détail
dans le chapitre ‘’Discussion et résultat’’, cette différence ne dépasse pas 0.3 m/s pour une
mesure de 3-4 m/s de VOP.
Ces paramètres sont :
- Au niveau des acquisitions :
o La grandeur du champ magnétique.
o L’antenne utilisée.
o Le temps de répétition.
o L’épaisseur de la coupe.
o Distance entre les deux coupes.
- Au niveau du traitement d’images :
o Le facteur de seuillage.
o Le facteur de correction de l’effet de la turbulence.
- Au niveau du calcul du délai :
o La méthode avec laquelle on calcul le délai.
(1) Au niveau des acquisitions
Au niveau des acquisitions, on s’intéresse au rapport signal sur bruit qui dépend de
plusieurs paramètres et des caractéristiques de la séquence.
Par définition, le RSB est :
36
37. (a) La grandeur du champ magnétique et l’antenne utilisée :
La grandeur du champ magnétique joue sur le rapport signal sur bruit. Plus le champ
magnétique de la machine est intense, plus que le RSB est plus grand et par conséquence les
artères apparaissent plus blanches et l’arrière plan de l’image apparait plus noir, et par suite le
contraste dans l’image augmente Le type de l’antenne joue aussi sur le rapport signal sur bruit.
L’antenne surfacique que nous avons utilisée, l’antenne des carotides est dédiée pour faire des
acquisitions dans la région des carotides. Le RSB de cette antenne est très grand par rapport à
celui d’une antenne volumique, l’antenne neurovasculaire.
Figure 03.01 comparaison entre IRM 3T et 1.5 T
(a) Images acquise avec une machine IRM 3 T en utilisant une antenne volumique (tête-cou). (b) Image acquise avec une
machine IRM 1.5 T en utilisant une antenne surfacique (Antenne de carotides)
(b) Le temps de répétition - TR
Le temps de répétition est le temps entre deux impulsion RF et il définie aussi la
résolution temporelle des courbes de surfaces. Plus le TR est petit, plus la résolution temporelle
est grande. Nous sommes arrivés à faire des acquisitions avec un TR de l’ordre de 5 ms, ce qui
diminue aussi le temps de l’examen.
L’avantage de cette méthode est que l’acquisition des images se fait avec la séquence
écho de gradient rapide, ce qui nous permet d’acquérir une centaine des images au cours d’un
cycle cardiaque.
(c) L’épaisseur de la coupe - Tck
37
38. Si on fait des acquisitions avec une épaisseur de coupe relativement grande, la RSB
augmente, mais d’un coté, nous allons perdre le codage vitesse-signal. En effet, pour une grande
Tck tous les protons auront le temps pour être semblable au niveau de l’aimantation quelle que
ce soit la vitesse du sang qui traverse la coupe, selon le principe du temps de vol. Donc, il faut
faire un compromis entre le RSB et la capacité à faire le codage cinétique.
(d) Distance entre les deux coupes - d
Ci-après un calcul développé afin de connaitre la distance optimale entre les deux coupes.
Plus la distance est petite, plus la mesure est locale et plus l’erreur augmente. Il faut donc un
compromis entre une erreur minimale et une distance aussi minimale.
(i) Calcul théorique
Supposons que l’on va mesurer une vitesse de valeur connue V et que le temps de
répétition Tr de la séquence est lui aussi connu.
Pour que l’erreur soit égale à zéro, il faut que l’acquisition des lignes vienne avec le
passage de l’onde (figure 1). Si on fait l’acquisition dans le cas 1, alors on prend l’image lors du
passage de l’onde. Dans le cas 2 la distance n’est pas optimale pour prendre l’acquisition lors du
passage de l’onde.
Figure 0.2 Effet de la distance entre les deux coupes sur l'erreur
Illustration de la position des coupes axiales par rapport au passage de l’onde de pression. Dans la position 1 :
l’acquisition de passe juste avec l’acquisition, ce qui donne une mesure exacte. Dans la position 2 l’acquisition ne tient pas
toute l’onde ce qui introduit une erreur dans la mesure
D’un point de vue logique, la distance d1 vaut la vitesse de l’onde de pression multipliée
par le temps mis par l’onde pour passer de la coupe inférieure à la coupe supérieure :
38
39. Do = temps x distance.
Cet instant d’acquisition vaut n.Tr, donc si l’onde passe après un temps n.Tr, on peut dire
que l’image nous donne l’information exacte de la déformation de surface. D’une manière
logique on peut dire que la distance optimale pour prendre l’acquisition pour un une vitesse V
connue et Tr connu, la distance optimale = n.Tr.V.
Cependant, il y a deux contradictions sur ce sujet :
1- Prendre la distance la plus petite que possible afin de mesurer une VOP locale.
2- Plus la distance est petite, plus il est possible de faire le codage des grandes
vitesses.
(a) Conditions de codage
La vitesse maximale qu’on puisse mesurer sous une distance L est :
ܮ
ܸ݉ =
ܶݎ
(b) Erreur :
L’erreur de vitesse dans la séquence est :
0 ܸ .ݎܶ .݊ = ܮ
= ݎݎܧ൝ܸ − ܸܿ
݊ሺ−ሻ. ܶ݊ < ܮ < ܸ .ݎሺ+ሻ. ܸܶ .ݎ
ܸ
Ou :
- V est la vitesse qu’on va mesurer.
- n(-) < n < n(+), tous les n sont des nombres entiers.
- Vc est la vitesse calculée.
(c) Vitesse calculée:
ܮ
ܸܿ =
ܦé݈ܽ݅
Ou délai : est le décalage entre les 2 courbes de surface.
Le délai est un nombre déterminé de Tr puisque l’échelle de temps est échantillonnée
avec une période d’échantillonnage Tr.
Alors :
39
40. ܦé݈ܽ݅ = ݁݊ ݎ݁݅ݐሺ ݊݀ ሻ. ܶݎ
L’entier (n) est le nombre entier qui convient au numéro de Tr qui forme le délai.
Alors
ܮ
ܸܿ =
ܶݎ݁݅ݐ݊݁ .ݎሺ݊݀ሻ
ܮ
ܸܿ =
ܮ
ܶݎ݁݅ݐ݊݁ .ݎሺܶ ܸ .ݎሻ
(d) Reformulation de l’erreur :
La nouvelle formule de l’erreur sera :
0 ܸ .ݎܶ .݊ = ܮ
ۓ ܮ
ܸ− ܮ
= ݎݎܧ
۔ ܶ ݎ݁݅ݐ݊݁ .ݎቀܶ ܸ .ݎቁ
ە ݊ሺ−ሻ. ܶ݊ < ܮ < ܸ .ݎሺ+ሻ. ܸܶ .ݎ
ܸ
(ii) Relation entre l’erreur, la vitesse calculée et la
vitesse maximale pour obtenir la distance optimale :
Notre objectif de ce calcul est de mener l’erreur à zéro dans le cas ou L ne vaut pas
n.Tr.V. Cependant, il faut prendre en compte la condition de la vitesse maximale qu’on peut
mesurer.
La reformulation des ces conditions est :
- V < Vm.
- Vc < Vm.
- Err=0.
A- Vc < Vm nous donne :
ܮ
݁݊ ݎ݁݅ݐ൬ ൰>1
ܸܶ .ݎ
B- Err=0 nous donne :
ܮ
ܸ=
ܮ
ܶ ݎ݁݅ݐ݊݁ .ݎቀܶ ܸ .ݎቁ
ܮ ܮ
݁݊ ݎ݁݅ݐ൬ ൰=
ܸܶ .ݎ ܸܶ .ݎ
40
41. Comme résultat :
La distance optimale est donc déterminée par ces deux conditions :
ܸ .ݎܶ > ܮ
ܸ .ݎܶ .݊ = ܮ
- condition de la vitesse d’encodage.
- condition de minimisation de l’erreur.
Rejoignons les deux conditions ensemble :
,ܸ .ݎܶ .݊ = ܮሺ݊ + 1ሻܶ ,ܸ .ݎሺ݊ + 2ሻ. ܶ , … ,ܸ .ݎሺ݊ + ܰሻܸܶ .ݎ
(iii) En pratique
En pratique, on peut prévoir la vitesse mais on ne peut donner sa valeur exacte pour
remplir la condition L=n.Tr.V. Cependant, les paramètres qu’on peut faire varier en respectant
toujours la relation sont la longueur L et la constante n. le point fort dans les conditions de calcul
est que la VOP augmente avec l’âge dans le cas normal, ce qui nous oblige d’augmenter la
distance entre les deux coupes, ce qui est possible puisque la longueur de la carotide est plus
grande chez les adultes. En plus, on ne sait pas si on tombe sur une valeur de L qui remplit la
condition d’optimisation de longueur ou non. A noter, que l’erreur passe par zero en augmentant
la distance si la longueur est (n+k).Tr.V, et vaut une valeur absolue différente de zéro entre les
longueurs qui valent (n+k).n.Tr et (n+k+1).n.Tr. Cette erreur diminue en tout cas en augmentant
L.
Regardant cette équation :
0 ܸ .ݎܶ .݊ = ܮ
ۓ ܮ
ܸ− ܮ
= ݎݎܧ
ܶ ݎ݁݅ݐ݊݁ .ݎቀ
۔ ܶ ܸ .ݎቁ ݊ሺ−ሻ. ܶ݊ < ܮ < ܸ .ݎሺ+ሻ. ܸܶ .ݎ
ە ܸ
La figure ci-dessous explique l’équation dans le plan d’acquisition.
Figure 03.03 Illustration de l’erreur en fonction de la distance entre les deux coupes
41
42. La figure 3.4 montre l’erreur qu’on puisse avoir lors de la mesure en fonction de la
distance prise entre les coupes et la vitesse de l’onde de pression.
1
data1
0.9
1
0.8
0.9
0.8 0.7
0.7
0.6 0.6
Erreur relative
0.5
0.5
0.4
0.3
0.4
0.2
0.1
0.3
0
15
0.2
150
10 100 0.1
50
0
5 0
vitesse-VOP
Distance entre les 2 coupes
Figure 0.4 Illustration de l’erreur en fonction de la distance entre les deux coupes
Les régions d’erreur inférieure à 10% sont illustrées dans la figure 4
0.1
0.08
Erreur relative
0.06
0.04
0.02
0
15
14
13
12
11 150
10
9 100
8
7 50
6
vitesse-VOP 5 0
Distance entre les 2 coupes
Figure 03.5 Région d’erreur moins que 10%
42
43. (2) Au niveau du traitement d’images
(a) Le facteur de seuillage
La méthode de seuillage utilisée dans [1] est base sur la théorie d’OTSU. Cependant,
après des seuillage selon cette théorie on a remarqué que le seuillage d’OSTU qui est
indispensable pour faire une segmentation pour les images médicales n’est pas suffisant, c'est-à-
dire on a besoin d’un facteur qui augmente ou qui diminue le seuil de selon le contraste et le
RSB. On a introduit donc un seuil qui est en fonction d’un autre facteur, H :
ܥ
ܵ݁= ݈݅ݑ
ܪ
Ou C est le seuil d’OSTU et 0.7 < H < 1.3.
(b) Le facteur de correction de l’effet de turbulence (FTu)
Ce facteur est le plus important dans la technique de segmentation. En effet la
segmentation classique basée sur le principe de seuillage n’est pas suffisante à cause de la
turbulence du sang dans l’artère. La turbulence donne un hyposignal dans la région de l’artère.
Ce hypo signal sera éliminé par le seuillage. En considérant que la forme de l’artère est unique
tout au long du cycle cardiaque, mais avec une variation proportionnelle à la pression, la
technique de segmentation réalise la segmentation d’une image référence (où il n’y a pas de
turbulence) et calcule la surface à tous les instant du cycle cardiaque en agrandissant la surface
de référence par incrémentation jusqu'à l’obtention d’une différence qui vaut FTu entre la surface
segmentée avec la seuillage et la surface agrandie. Ce facteur FTu vaut la surface de la region de
turbulence. Cependant, l’ordre du facteur utilisé, joue aussi sur la fiabilité de la segmentation.
(3) Au niveau du calcul du délai
Le calcul du délai entre les deux coupes mérite une large discussion pour les raison
suivantes :
- Les courbes ne sont pas totalement semblables.
- La courbe de surface varie légèrement avec les paramètres de segmentation.
- Il n’y a pas une formule standard pour le calcul de délai.
-
2. Conclusion et Perspective
Nous avons étudié différentes techniques d’estimation de délai pour la mesure de la vitesse de
l’onde de pression en tenant en compte de l’effet des différents paramètres affectant le diagnostic. Les
différentes estimations montrent une homogénéité entre les résultats avec une variabilité ne dépassant
43
44. pas 0.4 m/s en moyenne. L’intérêt de cette technique d’estimation de VOP est sa faible dépendance
aux différents paramètres, ce qui rend la mesure fiable et reproductible.
Le domaine de l’étude des propriétés biomécanique avec l’IRM est un domaine prometteur vu
les avantages que cette technique assure :
- Totalement non invasif.
- Ne dépend pas de l’operateur.
- Un temps d’examen relativement court.
Le modèle du liquide céphalorachidien [8] met en évidence une relation directe entre la pression
intracrânienne et la pression artérielle au niveau des artères a destinées cérébrales. D’autre part, des
études comme [9] ont montrées la relation entre la compliance et la pression artérielle. Cependant les
artères carotides sont les vaisseaux qui amènent le sang vers le cerveau. Par conséquent, une relation
devra exister entre la compliance de l’artère carotide et la pression intracrânienne. L’un des
perspectives de ce travail est donc de trouver une corrélation entre la VOP est la pression
intracrânienne.
Sur le plan personnel, j’ai profité de ce stage dans plusieurs domaines. Dans le domaine
scientifique, j’ai acquis une forte connaissance en IRM et en traitements d’images médicales. En outre,
les journées que j’ai passées entre le centre de recherche et l’hôpital ont enrichi ma personnalité et
m’ont aussi aide à mieux comprendre l’environnement de travail dans lequel je souhaite continuer. Je
n’oublie pas les relations que j’ai créées durant ce stage et les instants de challenge et de stress
ponctuels qui ont été à la base de la réussite de ce travail.
44
45. Références
[1] Darwich, M., Capellino, S., Langevin, F. Adaptative segmentation for vessels dynamic
Characterization using high resolution MR Sequences. Machine vision and Image processing
conference 2008; 125-129.
[2] Macgowan, C. K., Henkelman, R. M. and Wood, M. L. Pulse-wave velocity measured in one
heartbeat using MR tagging. Magnetic Resonance in Medicine 2002; 48(1):115-121.
[3] Boese, J. M., Bock, M., Schoenberg, S. O. and Schad, L. R. Estimation of aortic compliance using
magnetic resonance pulse wave velocity measurement. Physics in Medicine and Biology 2000;
45(6):1703-1713.
[4] Asmar, R. et al. Assessment of Arterial Distensibility by Automatic Pulse Wave Velocity
Measurement : Validation and Clinical Application Studies. Hypertension 1995; 26(3):485-490.
[5] Qasem, A. and Avolio, A. Determination of aortic pulse wave velocity from waveform decomposition
of the central aortic pressure pulse. Hypertension 2008; 51(2):188-195.
[6] Urchuk, S. N. and Plewes, D. B. A velocity correlation method for measuring vascular compliance
using MR imaging. Jmri-Journal of Magnetic Resonance Imaging 1995; 5(6):628-634.
[7] Vulliemoz, S., Stergiopulos, N. and Meuli, R. Estimation of local aortic elastic properties with MRI.
Magnetic Resonance in Medicine 2002; 47(4):649-654.
[8] Otahal, J., Stephanik, Z., Kaczmarska, A., Marsik, Z., Broz, Z. Simulation of cerebrospinal transport.
Advances in Engineering Software 2006, 38(11-12), 802–809.
[9] Mitchell, G.F., Conlin, P.R., Dunlap, M.E., Lacourcière, Y., Malcolm, J., Arnold, O., Ogilvie, R.I,
Neutel, J., Izzo, J.L., Pfeffer, M.A. Aortic Diameter, Wall stiffnesse, and Wave Reflection in Systolic
Hypertension. Hypertension 2007; 51(1); 105-111.
[10] Rabben, S.I., Stergiopulos, N., Hellevik, L.R., Smiseth, O.A., Slordhal, S., Urheim, S., Angelsen, B.
An ultrasound based Method for determining pulse wave velocity in superficial arteries. Jounal of
biomechanics 2004; 37(10): 1615-1622.
45
46. Annexe 1 : Imagerie par résonance
magnétique
La magnétisation
Le noyau de l’atome est composé de nucléons, qui sont en rotation individuelle autour
d’un axe passant par leur propre centre. Un nucléon en rotation, induit autour de lui un moment
magnétique, du aux charges composants cette particule. Ce moment magnétique est représenté
par un vecteur µ . Ainsi, les nucléons pourront être assimilés à de petits aimants tournants. Seul
les atomes à nombre impair de nucléon possèdent un moment magnétique total, puisque neutron
et protons s’apparient et leurs moments magnétiques s’annulent deux à deux. En IRM, c’est le
noyau d’hydrogène (formé d’un seul proton,) qui constitue le principal centre d’intérêt, vu son
abondance dans le corps humain.
Figure 1 - Moment magnétique d’un nucléon
Figure 2 - Orientation parallèles et anti parallèles des protons placés dans un champ B0
En état d’équilibre, les protons sont orientés d’une façon aléatoire de sorte que la somme
des moments élémentaires soit nulle. Cependant, placé dans un champ magnétique externe B0 , la
population de spins se divise en deux populations parallèle et antiparallèle à peu près
équivalentes. En effet, le nombre de protons parallèles (basse énergie) est plus grand que le
nombre de protons antiparallèles (haute énergie).
46
47. Chaque proton, décrit alors un cône autour de B0 , à la vitesse ω 0 = γB0 , où est le rapport
gyromagnétique, et on aura ainsi un champ résultant M tournant autour de B0 à la même vitesse
ω0 . Le vecteur M se décompose donc en une composante longitudinale M z alignée avec le
champ B0 , et une composante transversale M xy contenue dans le plan perpendiculaire au champ.
Cependant, M xy est en fait nul, à cause de la dispersion des composantes transversales
élémentaires (le déphasage des protons).
Ce déphasage s’explique par le fait que les protons precèssent à des vitesses angulaires
légèrement différente par rapport à ω 0 . En effet, les protons évoluent dans des environnements
moléculaires différents, où de petits champs magnétiques locaux vont se superposer au champ
magnétique principal B0 .
L’excitation
A l’équilibre, on se retrouve avec un champ macroscopique, M z 0 orienté dans le sens de
B0 . Cependant la mesure directe de ce vecteur d’aimantation, est impossible vu qu’il est
infiniment petit par rapport au champ B0 . Il faudra donc le basculer dans le plan xOy à l’aide
d’un second champ
.
Figure 3 - Les champs macroscopiques dans B0
Figure 4 - Calotte sphérique décrite par M
Si on applique un champ magnétique B1 tournant autour de B0 à la vitesse ω r = ω 0 , le
système rentre en résonance, et le vecteur macroscopique M , tout en continuant à tourner autour
47
48. de B0 à la fréquence ω 0 , va se mettre également à tourner autour de B1 à la fréquence ω1 = γB1 .
L’extrémité du vecteur M va alors décrire une spirale sur une calotte sphérique.
En pratique, l’impulsion de radiofréquence (RF) B1 , n’est appliquée que pour une durée
très courte, de telle sorte que M soit basculé d’un angle θ égale 90° ou 180°, on parle alors
d’une excitation RF de 90° ou 180° respectivement. En se positionnant dans le système d’axe
tournant à la vitesse ωr on pourra décrire le mouvement de M comme un basculement dans le
plan xOy. On observe donc, une diminution de la composante longitudinale M z , et augmentation
de la composante transversale M xz . Ceci est du au fait que l’application du champ B1 , provoque
des transitions de protons entre le niveau de basse énergie (parallèle) et le niveau de haute
énergie (antiparallèle). En effet, à l’équilibre, on observe deux niveaux d’énergie pour les
protons, entre lesquels existent en permanence des transitions à nombre égal, conservant le
même excès de protons parallèles, maintenant un moment résultant M parallèle à B0 .
Figure 5 - Basculement dans le plan xoy, diminution de la composante longitudinale et création d’une
composante transversale
Or, l’énergie d’une onde électromagnétique est donnée par E = hω , d’où, à la résonance,
le champ appliqué B1 va fournir une énergie E = hω 0 , qui est exactement l’énergie nécessaire
pour induire une transition vers le niveau de haute énergie.
Ces transitions en position antiparallèles, accompagnées de rephasage des protons va
ainsi provoquer la diminution de M z et l’accroissement de M xy .
Lorsque tous les protons parallèles en surnombre basculent en position antiparallèle, on
aura égalité entre les deux populations de spins, M z sera ainsi nul et M xy maximal (impulsion
90°). Si on prolonge encore l’excitation on va observer un surnombre de protons antiparallèle
d’où l’apparition d’un M z négatif ; Ainsi pour une impulsion 180° on aura M z = - M z 0 .
Relaxation en T1 et T2- FID – signal
Dès la fin de l’excitation, il va y avoir retour à l’état d’équilibre.
48
49. D’une part on va observer une repousse de la composante longitudinale M z due aux
transitions inverses du niveau d’énergie antiparallèle vers le niveau d’énergie parallèle. Cette
repousse se fait suivant une exponentielle croissante où la constante de temps T 1 est
caractéristique du tissu.
D’autre part, la dispersion rapide des composantes transversales élémentaires dans
différentes directions, va entraîner une décroissance de la composante transversale globale M xy .
La disparition de M xy se fait selon une exponentielle décroissante de constante T2
caractéristique du tissu.
Figure 6 - Repousse de la composante longitudinale suivant une exponentielle T1
Figure 7 - Décroissance de la composante transversale suivant une exponentielle T2
Une antenne de réception, placée dans le plan xOy, va recueillir l’onde de radiofréquence
induite par la rotation de M xy selon une spirale. Ce signal, est une sinusoïde dont l’enveloppe est
une exponentielle décroissante en T2 , on l’appelle signal d’induction libre (Free Induction
Decay).
Figure 8 - Signal capté par une antenne dans le pan xoy
49