Key words: MR Sequence & post-processing development, muscle dynamics, longitudinal & functional variations studies

Contextes scientifiques et applicatifs 

Caractériser et prédire l’évolution fonctionnelle et les risques mécaniques loco-régionaux du muscle squelettique par imagerie est un challenge majeur. L’enjeu actuel est de permettre une meilleure compréhension des données anatomiques et physiopathologique individuelles, pour une planification optimisée de l’entrainement et la prévention des blessures, qu’il s’agisse d’un sédentaire à la reprise d’une activité physique ou du suivi des athlètes de haut-niveau dans une logique de médecine sportive préventive.

Les développements récents et innovants en IRM permettent d’envisager une exploration non-invasive, approfondie, des altérations fonctionnelles du muscle squelettique qui place l’imagerie au centre des investigations cliniques. Les outils d'analyse et traitement d'images sont des atouts essentiels pour les équipes de recherche clinique, tant d'un point de vue innovation que d'un point de vue valorisation au sein de la communauté médicale et scientifique. Le CHU de Saint-Etienne (CHUSE) et CREATIS disposent de l’ensemble de modules ergométriques Ergospect permettant la réalisation d’exercice musculaires contrôlés dans une IRM. Il dispose aussi de l’IRM de recherche d’excellence Cima X de Siemens Healthcare, doté du système de gradient le plus puissant existant en clinique.

Bases de données et connaissances antérieures

Le projet s’articule autours de bases de données IRM du domaine du sport (projet MUST, HAMMER, projet à venir « 0 to 100 »), de la nutrition (cohorte COPHYAM (normaux, maigreur extrême et anorexie), GENESIS (intervention nutritionnelle de jeune thérapeutique (3 temps)), ANIMATION), ou dédié à l’étude de la fatigue post COVID ou post-SEP (FatPostRéa (2 temps : en sortie de réanimation et post rééducation fonctionnelle), FatPostSEP (schlérose en plaque)). Deux études ont étudié la récupération des muscles squelettiques, post-exercice extrême, en suivant la distribution de l’eau au sein des muscles en exercices avec des techniques avancées d’imagerie par RM [Froeling 2015, Gilles 2016]. Il a été montré [Saugy 2013] que lors d’exercices extrêmes tels que 24 h de course à pied, les pertes de forces des muscles extenseurs du genou s’élevaient en moyenne à 40% et que cette fatigue pouvait s’expliquer aux trois-quarts par de la fatigue centrale et à 25% seulement par une altération au niveau des structures contractiles. L’étiologie de la fatigue est complexe mais il est admis que son amplitude et ses origines sont spécifiques à l'exercice réalisé, sur le plan de la durée et de l’intensité, du morphotype du sujet, mais également en fonction du profil géographique de la course impliquant des variations de modalités de contraction (excentrique versus concentrique). Dans le cas de l’ultra marathon en montagne, il est très probable que les dommages musculaires soient encore plus sévères du fait de l’existence d'une composante excentrique marquée et prolongée lors des tronçons descendants [Schütz 2013]. 

Objectifs

Le sujet du Post-Doc sera :

i) de fiabiliser des protocoles d’acquisitions statiques et dynamiques en IRM de diffusion du muscle squelettique, de construire une chaine de traitements robuste et automatique pour obtenir les métriques et données dérivées de tractographie et de « fiber strain » pour nourrir les simulations numériques (réalisées par une autre partie du projet). Il s’agira plus précisément de définir les protocoles d’acquisition des données IRM des muscles au repos et en exercice (proches des techniques d’exploration du muscle cardiaque), afin de garantir robustesse au mouvement et fiabilité. L’IRM est par ailleurs capables d’objectiver les phénomènes inflammatoires provoqués par un exercice physique intense, et susceptibles d’impacter la récupération post-effort. Ces informations devraient permettre de personnaliser et de construire un nouveau modèle de stress tissulaire humain afin d’améliorer la récupération et de prévenir la survenue de dommages musculaires. L’IRM est aussi capable de caractériser plus finement des changements de composition musculaires liés à une meilleure oxygénation, métabolisme musculaire et/ou composition lipidique. Le projet nécessitera donc des protocoles d’acquisitions innovants et avancés (Imagerie de diffusion, imagerie DENSE d’encodage du mouvement d’une part, et d’autre part une analyse des données et la mise en place de pipeline robuste et automatisées [Nguyen 2018], avant la création d’une géométrie surfacique ou volumique adaptée aux outils de simulation numériques et enfin la création de modèle de simulation numérique. Les post traitements permettront d’obtenir des métriques multiparamétriques et des informations fonctionnelles pertinentes pour les simulations numériques.

Le nouveau protocole d’IRM permettra  :

a) une meilleure compréhension des mécanismes physiologiques impliqués dans le muscle en mouvement.

b) d’étudier la pertinence des indicateurs non invasifs disponibles en IRM sur un modèle pertinent d’inflammation 

c) d’accélérer le transfert de ces technologies en clinique, auprès des athlètes et patients. 

Programme de recherche et démarche scientifique proposée :

Semestre 1 : Prise en main du contexte : bibliographie (identification des méthodes et des équipes proches de la thématique), réalisation d’une chaine de traitement robuste pour la segmentation des chefs musculaires des membres inférieurs, pre- post- traitements. Livrables : protocoles IRM, pipeline de traitement matlab ou python.

Semestre 2 : Déploiement des méthodes et des protocoles d’imagerie sur volontaires sains, validation, analyses des données produites et étude de reproductibilité (longitudinal). Livrables : plug-in Matlab ou python, plug-in slicer, journal appliqué avec diffusion code. Soumission d’abstracts et conférences.

Semestre 3 : Combinaison des informations structurelles, anatomiques et fonctionnelles sur volontaires sur sujets sportifs, blessés ou pas. Livrable : une approche et une base de données validée par les experts.

Semestre 4 : Combinaison des données structurelles et fonctionnelles produites et de la contrainte de maillage surfacique pour la simulation numérique. Co-définition des spécifications de la géométrie, des mailles et des labels à générer automatiques. Etudes et gestion des écarts entre les segmentations expertes/automatiques/maillages. Mise en commun avec les autres parties du projet. Livrables : plug-in Slicer pour l’approche proposée. Publications.

Profil du candidat recherché

Maitrise de l’IRM et notamment de l’IRM cardiaque, maitrise du traitement et de l’analyse des images médicales, notamment en segmentation et en modélisation, Connaissances des enjeux de traitement numériques (maillage, segmentation, recalage). Habilité à la communication transdisciplinaire en français et en anglais.

Références bibliographie sur le sujet

[Froeling 2015] Froeling M, Oudeman J, Strijkers GJ, Maas M, Drost MR, Nicolay K, Nederveen AJ. “Muscle changes detected with diffusion-tensor imaging after long-distance running”. Radiology. 274(2):548-62. 2015

[Gilles 2016] B. Gilles, C. de Bourguignon, P. Croisille, O. Beuf, M. Viallon “Automatic segmentation of quadriceps muscle head and volume quantification”, ISMRM 2016, Singapour, in press, 2016

[Jouvencel  2022] Jouvencel, M., H.-T. Nguyen, M. Viallon, P. Croisille et T. Grenier (2022). « Impact of MR sequences choice on deep learning segmentation of muscles ». In : 2022 16th IEEE International Conference on Signal Processing (ICSP). T. 1, p. 420-425.

[Leporq 2013] Leporq B, Ratiney H, Pilleul F, Beuf O. Liver fat volume fraction quantification with fat and water T1 and T2* estimation and accounting for NMR multiple components in patients with chronic liver disease at 1.5 and 3.0 T. Eur Radiol. 2013 23(8):2175-86.

[Naegel 2025] Naëgel, A., M. Viallon, H. Ratiney, T. Nguyen, B. Leporq, D. Kennouche, T. Grenier, F. Grundler, R. Mesnage, J.-M. Guy et al. (2025). « Impact of Long-Term Fasting on Skeletal Muscle : Structure, Energy Metabolism and Function Using 31P/1H MRS and MRI ». In : Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle 16.2, e13773.

[Nguyen  2021a] Nguyen, H.-T., S. Grange, B. Leporq, M. Viallon, P. Croisille et T. Grenier (2021a). « Impact of distortion on local radiomic analysis of quadriceps based on quantitative magnetic resonance imaging data ». In : International Journal of Pharma Medicine and Biological Sciences 10.2, p. 49-54.

[Nguyen 2021b] Nguyen, H.-T., T. Grenier, B. Leporq, C. L. Goff, B. Gilles, S. Grange, R. Grange, G. P. Millet, O. Beuf, P. Croisille et M. Viallon (2021b). « Quantitative magnetic resonance imaging assessment of the quadriceps changes during an extreme mountain ultramarathon ». In : Medicine & Science in Sports & Exercise 53.4, p. 869-881.

[Nguyen 2018] Nguyen, H.-T., P. Croisille, M. Viallon, C. de Bourguignon, R. Grange, S. Grange et T. Grenier (2018a). « Robust multi-atlas MRI segmentation with corrective learning for quantification of local quadriceps muscles inflammation changes during a longitudinal study in athletes ». In : Proc. Intl. Soc. Mag. Reson. Med. 26. Paris, France.

[Saillard 2024] Saillard, E., M. Gardegaront, A. Levillain, F. Bermond, D. Mitton, J.-B. Pialat, C. Confavreux, T. Grenier et H. Follet (2024). « Finite element models with automatic computed tomography bone segmentation for failure load computation ». In : Scientific Reports 14.1, p. 16576.

[Saugy 2013] Saugy J et al. Alterations of Neuromuscular Function after the World's Most Challenging Mountain Ultra-Marathon. PLOS One, June 26, 2013

[Schütz 2013] Schütz UH et al. Characteristics, changes and influence of body composition during a 4486 km transcontinental ultramarathon: results from the TransEurope FootRace mobile whole body MRI-project. BMC Med. 2013 May 8;11:122.

[Moulin 2025] Multi-Shot Diffusion Imaging Using Motion Compensation Diffusion Encoding Waveforms and EPI With Keyhole. NMR Biomed. 2025 Jul;38(7):e70022. doi: 10.1002/nbm.70022.

[Verzhbinsky 2023] Estimating Aggregate Cardiomyocyte Strain Using In Vivo Diffusion and Displacement Encoded MRI. .IEEE Trans Med Imaging. 2020 Mar;39(3):656-667. doi: 10.1109/TMI.2019.2933813.

[Mazzoli 2021] Diffusion Tensor Imaging of Skeletal Muscle Contraction Using Oscillating Gradient Spin Echo Front Neurol. 15;12:608549. doi: 10.3389/fneur.2021.608549.

[Naegel 2025  Impact of Long-Term Fasting on Skeletal Muscle: Structure, Energy Metabolism and Function Using 31P/1H MRS and MRI. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2025 Apr;16(2):e13773. doi: 10.1002/jcsm.13773.

PMID: 40211897

[Naegel 2023] Alteration of skeletal muscle energy metabolism assessed by phosphorus-31 magnetic resonance spectroscopy in clinical routine, part 1: Advanced quality control pipeline.NMR Biomed. 2023 Dec;36(12):e5025. doi: 10.1002/nbm.5025. Epub 2023 Oct 5.PMID: 37797948

[Naegel 2023] Alteration of skeletal muscle energy metabolism assessed by 31 P MRS in clinical routine: Part 2. Clinical application. NMR Biomed. 2023 Dec;36(12):e5031. doi: 10.1002/nbm.5031. Epub 2023 Oct 5. PMID: 37797947

[Wang 2023] StrainNet: Improved Myocardial Strain Analysis of Cine MRI by Deep Learning from DENSE. Radiol Cardiothorac Imaging. 2023 May 4;5(3):e220196. doi: 10.1148/ryct.220196. eCollection 2023 Jun. PMID: 37404792

Equipe : CREATIS – MAGICS- CHUSE

Investigateur : Pr. Pierre Croisille

Financement: Tanenbaum Institute of Science for Sports (TISS) via CHU de Saint-Etienne.

Co-responsable  :Magalie Viallon, Pierre Croisille

Contacts : pierre.croisille@creatis.insa-lyon.fr ou magalie.viallon@creatis.insa-lyon.fr