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Résumé
L’obtention d’images isotropes de haute-résolution par IRM requises pour le diagnostic de certaines pathologies (atteintes articulaires, neuro-imagerie, cancer colorectal), peuvent conduire à des temps d’acquisition importants. Généralement un compromis entre temps d’acquisition, rapport signal-à-bruit et résolution spatiale doit être réalisé. Dans cette thèse, nous abordons la technique de la super-résolution (SR) en IRM qui permet d’obtenir des volumes isotropes de haute-résolution à partir d’acquisitions anisotropes de basse-résolution tout en contrôlant le temps d’acquisition et en préservant le rapport signal-à-bruit. La recherche a été menée selon une perspective variationnelle en considérant deux cas : la super-résolution mono contraste et la super-résolution multi-contrastes. Plusieurs protocoles d’acquisition in vivo ont été mis en place et conduits sur volontaires sains : tout au long du projet, nous nous sommes appuyés sur la séquence SPACE, une séquence IRM de type turbo spin écho 3D caractérisée par l’utilisation de longs trains d’échos et d’angles de bascule variables. Cette séquence permet, grâce à son paramétrage flexible de mettre en place des protocoles de super-résolution mais aussi d’acquérir des volumes isotropes de référence (dans des temps d’acquisition raisonnables mais non applicables en clinique). Elle constitue ainsi un support pertinent pour évaluer les performances quantitatives et qualitatives lors du développement de méthodes de reconstruction d’images. Dans le cas de la SR mono-contraste, la contribution principale a été l’application d’un modèle discret de Mumford-Shah et son évaluation vis à vis d’autres méthodes de régularisation plus standard (Tikhonov et Variation Totale). Pour ce qui concerne la SR multi-contrastes, les travaux ont consisté à étendre les méthodes initialement conçues pour le cas mono-contraste, afin de permettre la prise en compte d’acquisitions anisotropes présentant différents contrastes. La contribution principale a été de fournir une méthode de super-résolution multi-contrastes basée sur un opérateur de projection qui permet de combiner des volumes anisotropes ayant des contrastes et orientations différents afin de reconstruire un volume isotrope haute-résolution par contraste et sans recourir à un volume isotrope de référence. Le principe de l’opérateur de projection repose sur l’emploi du produit scalaire entre les gradients spatiaux des images provenant de différentes mesures. Cela permet d’optimiser une fonction de coût qui favorise les images avec des contours colinéaires, c’est-à-dire partageant la même information de hautes fréquences spatiales (gradients alignés). Ce travail peut servir de base à des développements futurs. D’un pointde vue méthodologique, les méthodes proposées peuvent être couplées avec des approches d’apprentissage profond. Dans un cadre semi-supervisé, cela permettrait d’utiliser les connaissances acquises sur la super-résolution pour guider la reconstruction tout en tirant parti de la précision et de la puissance de calcul fournies par les réseaux neuronaux. Du point de la méthodologie en IRM, les développements réalisés pour l’approche multi-contraste pourraient servir de base solide pour la super-résolution IRM multi-paramétrique. Enfin, les méthodes développées sont génériques tant d’un point de vue méthodologique, car elles ne sont pas limitées au nombre de volumes ou à certains contrastes, que d’un point de vue implémentation, car elles s’adaptent automatiquement à l’orientation et à la résolution des volumes acquis.
Jury
Freddy Odille , DR, Inserm, Rapporteur.
Denis Kouamé, PU, Université Paul Sabatier, Rapporteur.
Olivier Beuf, DR, CNRS, Examinateur.
François Rousseau, PU, IMT, Examinateur.
Marylène Delcey, IR, Siemens Healthcare SAS, invitée.
Hélène Ratiney, DR, CNRS, Directrice de thèse.
Eric Van Reeth, Enseignant-chercheur, CPE, Co-encadrant de thèse.
Marion Foare, Enseignant-chercheur, CPE, Co-encadrante de thèse, invitée.