Analyse des lésions cérébrales ischémiques en phase aiguë, par imagerie par résonance magnétique de diffusion : méthodes, intégration logicielle et évaluations cliniques
Institution:
Paris 11Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
We first developed new automatic image segmentation techniques of the ischemic lesion from diffusion-weighted MRI image (DWI) data acquired at the acute phase. We propose two approaches that both combine DWI data and apparent diffusion coefficient maps (ADC). The first of these segmentation methods isolates the ischemic lesions using a model designed with voxel-intensity criteria and an implementation running the EM algorithm. Indeed, irreversible lesions are revealed by both signaIs of hyper-intensity in DWI images and a relative diminution of the ADC. The second approach complements the imaging data with a probabilistic atlas of the expected lesion territory following an occlusion of the middle cerebral artery. We then worked on the prediction of potential infarct growth and the determination of the so-called ischemic penumbra region. The reference method that was used, called "NeurInfarct", is based on the detection of a regional mismatch between ADC and DWI measures 1 have brought a significant contribution to the technology translation during my thesis: I have developed a software application, « NeurInfarct 1. 0. 0 », complying with the clinical quality standards from European (CE) and American (FDA) regulations. Through this software, several mono and multi centric clinical studies were initiated to evaluate the performances of the approach on larger databases I have contributed and actively collaborated to these studies. This manuscript details the results from two of these studies. Similarly to the segmentation of acute lesions, the methods used for the estimation of the ischemic penumbra from ADC maps benefited from the addition of a priori information extracted from the probabilistic atlas of ischemic lesions.
Abstract FR:
Dans un premier temps, nous avons développé des techniques de segmentation automatique de l'infarctus à la phase aigue de l' AIC à partir d'images IRM pondérées en diffusion (DWI). Deux méthodes ont été développées avec comme idée directrice, le croisement des informations issues des images DWI et celles de cartographie du coefficient apparent de diffusion (ADC). La première méthode est basée sur des critères d'intensité des images en question, avec une mise en œuvre faisant appel à l'algorithme EM. La seconde méthode intègre en supplément aux données les informations issues d'un atlas probabiliste des lésions attendues suites à un AIC de l'artère cérébrale moyenne. Nous nous sommes ensuite intéressés à l'estimation de la zone à risque de croissance : la pénombre ischémique. La méthode de référence que nous avons utilisée, appelée « NeurInfarct », est basée sur une mesure de disparité (mismatch) entre les mesures d'ADC et de DWI. Dans le cadre d'un tranfert de technologie, j'ai développé une solution logicielle, « NeurInfarct 1. 0. 0 », répondant à des critères d'usage clinique ainsi qu'aux normes qualité des règlementations européennes (CE) et américaines (FDA). La création de ce logiciel a permis la mise en place de plusieurs études cliniques afin d'évaluer ses performances sur de larges bases de données mono et multi centriques, auxquelles j'ai collaboré au tout premier plan. Ces études nous ont permis d'évaluer de manière soutenue les performances des approches méthodologiques proposées et d'envisager des améliorations. Les méthodes d'estimation de la pénombre ischémique à partir de cartes ADC bénéficient également d'informations a priori issues de l'intégration d'un atlas probabiliste des lésions ischémiques.