Contexte:
Les pathologies cardiovasculaires restent la cause principale de mortalité dans les pays développés [1]. L’aorte, artère la plus large du corps humain, assure l’alimentation en sang de l’organisme en synchronisation avec la pompe cardiaque. L’élasticité de la paroi aortique permet d’assurer un débit continu du sang en dépit du fonctionnement pulsé de la pompe. Cependant, diverses atteintes vont engendrer une modification des propriétés mécaniques de la paroi aortique et conséquemment une réduction de la performance du système circulatoire : relâchement des tissus résultant en un anévrisme, augmentation de la rigidité locale de l’aorte par réduction de l’élastine ou la formation de calcifications. La quantification de la compliance aortique constitue donc un élément important de l’efficacité du système. L’imagerie synchronisée à l’ECG (tomodensitométrie (TDM) ou Imagerie par Résonance Magnétique (IRM)) permet d’accéder à la morphologie de l’aorte et à son évolution au cours du cycle cardiaque. Des travaux précédents de l’équipe ont introduit une approche de quantification du mouvement de la paroi de l’aorte en imagerie TDM-4D. Des mesures de rigidité peuvent être extraites en s’appuyant sur un modèle a priori de la dynamique aortique et/ou du profil de pression [2].
Objectif:
L’objectif du projet est d’exploiter l’information de mouvement estimée en imagerie TDM-4D pour déterminer des indices de rigidité régionaux qui peuvent constituer de bons indicateurs d’atteintes de la paroi aortique.
Travail à réaliser:
Il s’agira dans un premier temps de déployer la chaine de traitement pour la quantification de champs de mouvement denses dans des séquences d’images obtenues expérimentalement sur fantôme physique et sur des données cliniques sélectionnées. Puis, des indices destinés à caractériser la rigidité de la paroi de façon locale/régionale seront proposés et évalués en regard des évaluations cliniques disponibles. Ces indices pourront se baser sur les mesures de mouvement ou de déformation, ou s’appuyer sur un modèle a priori d’un vaisseau perfusé sous un régime de pression idéal ou estimé.
Compétences souhaitées:
- Connaissances générales en physique et mathématiques appliquées. Connaissances et expérience en traitement d’images et calcul numérique.
- Compétences en programmation C++/ MATLAB
Contacts :
- Patrick Clarysse : patrick.clarysse@creatis.insa-lyon.fr
- Loic Boussel : loic.boussel@creatis.univ-lyon1.fr
- Monica Sigovan : Monica.sigovan@creatis.insa-lyon.fr
Bibliographie :
1. Thom, T., et al., Heart disease and stroke statistics--2006 update: a report from the American Heart Association Statistics Committee and Stroke Statistics Subcommittee. Circulation, 2006. 113(6): p. e85-151.
2. Auricchio, F., et al., A Clinically Applicable Stochastic Approach for Noninvasive Estimation of Aortic Stiffness Using Computed Tomography Data. Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, 2015. 62(1): p. 176-187.