Domaine et contexte scientifiques:
Les pathologies cardio-vasculaires sont la première cause de décès dans le monde. Il est donc essentiel de comprendre les multiples mécanismes déterminants la fonction cardiaque normale et pathologique. Les progrès effectués dans le domaine de l’imagerie médicale en font un outil précieux et incontournable pour la compréhension de l’anatomie, de la structure et du mouvement du cœur à un niveau aussi bien macroscopique que microscopique. L’Imagerie par Résonance Magnétique cardiaque (IRMC) est de ce point de vue très attrayante puisqu’elle peut apporter des informations anatomiques, architecturales (caractérisation des tissus voire de l’architecture fibreuse) et dynamiques (mécanique et fluides). Les travaux récents s’accordent à dire que l’étude des différents aspects [Wang, et al., 2012],[Taylor and Figueroa, 2009] implique des modèles multi-physiques capables de faire la transition entre les échelles spatiales (du nm au cm) et temporelles (de la ns à l’heure) [Trayanova and Rice, 2011]. Ces modèles intégrés sont amenés à être à la base de l’évaluation de nouvelles approches thérapeutiques (médicamenteuse ou chirurgicale) et diagnostiques. Notre équipe a acquis une expérience reconnue dans l’étude de l’anatomie, de l’architecture et de la dynamique cardiaque en IRMC. Nous avons ainsi développé des techniques de traitement et de modélisation pour l’extraction de l’anatomie du cœur [Rouchdy, et al., 2007, Schaerer, et al., 2010], le traitement de données IRMC de diffusion pour l’étude de l’architecture fibreuse du cœur humain [Bao, et al., 2009, Frindel, et al., 2009, Frindel, et al., 2010, Yang, et al., 2011], la construction d’atlas de cette architecture ([Lombaert, et al., 2012, Lombaert, et al., 2011, Yang, et al., 2012]) et la quantification du mouvement en IRM de marquage tissulaire [Arts, et al., 2010] et par transport optimal [Clarysse, et al., 2011, Clarysse, et al., 2010]. La thèse en cours de finalisation de C. Casta a 2 objectifs complémentaires : 1) l’intégration de contraintes supplémentaires dans le modèle de Gabarit Déformable Elastique (GDE) dynamique pour l’extraction et le suivi du cœur dans des séquence IRMC dynamiques avec notamment la prescription de points anatomiques et de déplacements, et l’intégration de la propriété d’anisotropie dans le modèle via l’orientation des fibres [Casta, et al., 2011, Casta, et al., 2010], et 2) l’investigation de la déformation 3D dans la direction des fibres chez des sujets normaux en collaboration avec le Auckland Bioengineering Institute [Wang, et al., 2012].
Objectif:
L’objectif de ce projet de recherche est de développer une méthodologie complète de modélisation patient spécifique de la structure et de la cinétique cardiaque à partir de données issues de l’IRMC anatomique, structurelle (architecture fibreuse du coeur) et fonctionnelle (mouvement). Cette modélisation permettra de caractériser le tissu myocardique, d’accéder à la distribution des déformations dans le myocarde et aussi des contraintes exercées aux interfaces.
Méthodologie et programme de recherche:
Les données sont issues d’acquisitions en IRMC dynamique (ex : marquage tissulaire). Des examens de références seront réalisés sur des sujets sains avec une densité de coupes plus grande qu’en clinique. Les examens sur patients comporteront moins de niveau de coupes. Les examens intégreront aussi, quand c’est possible, une imagerie tissulaire (nécrose et rehaussement tardif) et structurelle (IRMC de diffusion). Le travail de recherche concerne la généralisation du modèle GDE dynamique multi-contraint en 3D dynamique pour la modélisation patient spécifique de la structure et de la cinétique cardiaque avec un objectif d’utilisation dans des conditions proches de la clinique en IRMC. La configuration éparse des données est d’autant plus marquée en 3D avec un nombre de plans de coupes pouvant être réduit à seulement 3 niveaux (apical, médian, basal) en clinique. Nous proposons de palier la disparité des données en espace et en temps par transport optimal [Clarysse, et al., 2011, Clarysse, et al., 2010], [Benamou and Brenier, 2000]. Une information structurelle de l’organisation des fibres sera intégrée au travers d’un atlas statistique de l’architecture fibreuse que nous avons développé [Yang, et al., 2012] et/ou de mesures réalisées en IRMC pondérée en diffusion. En particulier, nous nous intéresserons à la reconfiguration de l’architecture fibreuse au cours du cycle cardiaque chez le sujet normal et pathologique pour laquelle il n’existe à notre connaissance aucune étude à l’heure actuelle.
Collaborations/partenariats extérieurs :
- CREATIS Equipe 3-5 (P. Delachartre, P. Girard) : estimation de mouvement et algèbre de Clifford
- J. Pousin, ICJ, Lyon : Transport optimal et calcul numérique.
- ANR TecSan 3DStrain (2011-2015)
- Possibilité d'un séjour doctoral dans une université étrangère travaillant sur le sujet
Profil du candidat recherché (prérequis) :
- Bonnes connaissances en mathématiques appliquées et traitement d’images.
- Compétences en programmation, notamment c/c+, et calcul scientifique
Compétences développées au cours de la thèse et perspective professionnelle: L’étudiant sera amené à développer ses compétences en traitement d’images, modélisation numérique et calcul scientifique intensif dans un domaine applicatif très dynamique.
Bibliographie sur le sujet :
[Arts, et al., 2010] T. Arts, F. W. Prinzen, T. Delhaas, J. R. Milles, A. C. Rossi, and P. Clarysse, "Mapping Displacement and Deformation of the Heart With Local Sine-Wave Modeling," IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 29, no. 5, pp. 1114 - 1123, 2010.
[Bao, et al., 2009] L. J. Bao, Y. M. Zhu, W. Y. Liu, P. Croisille, Z. B. Pu, M. Robini, and I. E. Magnin, "Denoising human cardiac diffusion tensor magnetic resonance images using sparse representation combined with segmentation," Phys Med Biol, vol. 54, no. 6, pp. 1435-56, Mar 21 2009.
[Benamou and Brenier, 2000] J. Benamou and Y. Brenier, "A computational fluid mechanics solution to the Monge–Kantorovich mass transfer problem," Numer.Math, vol. 84, pp. 375–393, 2000.
[Casta, et al., 2010] C. Casta, P. Clarysse, J. Pousin, J. Schaerer, P. Croisille, and Y.-M. Zhu, "Incorporating low-level constraints for the retrieval of personalised heart models from dynamic MRI," presented at the Statistical Atlases and Computational Models of the Heart: Mapping Structure and Function (STACOM), MICCAI 2010 Workshop, Bejing, China, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010, pp. 174-183.
[Casta, et al., 2011] C. Casta, P. Clarysse, J. Pousin, J. Schaerer, P. Croisille, and Y.-M. Zhu, "Driving Dynamic Cardiac Model Adaptation with MR-Tagging Displacement Information," presented at the Functional Imaging and Modeling of the Heart (FIMH), New-York, USA, Springer-Verlag, 2011, pp. 137–144.
[Clarysse, et al., 2010] P. Clarysse, B. Delhay, M. Picq, and J. Pousin, "Optimal extended optical flow subject to a statistical constraint," Journal of Computational and Applied Mathematics, vol. 234, no. 4, pp. 1291-1302, Jun 15 2010.
[Clarysse, et al., 2011] P. Clarysse, M. Picq, and J. Pousin, "Optimal extended optical flow and statistical constraints: A result of convergence," Journal of Computational and Applied Mathematics, vol. 235, no. 7, pp. 1840-1848, 2011.
[Frindel, et al., 2009] C. Frindel, M. Robini, P. Croisille, and Y. M. Zhu, "Comparison of regularization methods for human cardiac diffusion tensor MRI," Medical Image Analysis, vol. 13, no. 3, pp. 405-418, Jun 2009.
[Frindel, et al., 2010] C. Frindel, M. Robini, J. Schaerer, P. Croisille, and Y. M. Zhu, "A graph-based approach for automatic cardiac tractography," Magn Reson Med, vol. 64, no. 4, pp. 1215-29, Oct 2010.
[Lombaert, et al., 2011] H. Lombaert, J.-M. Peyrat, P. Croisille, S. Rapacchi, L. Fanton, P. Clarysse, H. Delingette, and N. Ayache, "Statistical Analysis of the Human Cardiac Fiber Architecture from DT-MRI," presented at the Functional Imaging and Modeling of the Heart (FIMH), New-York, USA, Springer-Verlag, 2011, pp. 171-179.
[Lombaert, et al., 2012] H. Lombaert, J.-M. Peyrat, P. Croisille, S. Rapacchi, L. Fanton, F. Cheriet, P. Clarysse, I. Magnin, H. Delingette, and N. Ayache, "Human Atlas of the Cardiac Fiber Architecture: Study on a Healthy Population," IEEE Transactions on Medical Imaging, p. Submitted, 2012.
[Rouchdy, et al., 2007] Y. Rouchdy, J. Pousin, J. Schaerer, and P. Clarysse, "A nonlinear elastic deformable template for soft structure segmentation: application to the heart segmentation in MRI," Inverse Problems, vol. 23, pp. 1017-1035, 2007.
[Schaerer, et al., 2010] J. Schaerer, C. Casta, J. Pousin, and P. Clarysse, "A dynamic elastic model for segmentation and tracking of the heart in MR image sequences " Medical Image Analysis, vol. 14, no. 6, pp. 738-749, 2010.
[Taylor and Figueroa, 2009] C. A. Taylor and C. A. Figueroa, "Patient-Specific Modeling of Cardiovascular Mechanics," Annual Review of Biomedical Engineering, vol. 11, no. 1, pp. 109-134, 2009/08/01 2009.
[Trayanova and Rice, 2011] N. A. Trayanova and J. J. Rice, "Cardiac Electromechanical Models: From Cell to Organ," Frontiers in Physiology, vol. 2, 2011-August-11 2011.
[Wang, et al., 2012] V. Y. Wang, C. Casta, P. Croisille, P. Clarysse, Y.-M. Zhu, B. R. Cowan, A. A. Young, and M. P. Nash, "ESTIMATION OF IN VIVO HUMAN MYOCARDIAL FIBRE STRAIN BY INTEGRATING DIFFUSION TENSOR AND TAGGED MRI USING FE MODELLING," presented at the International Symposium of Biomedical Imaging, Barcelone, Spain, IEEE, 2012, p. Accepted.
[Yang, et al., 2011] F. Yang, Y. M. Zhu, S. Rapacchi, J. H. Luo, M. Robini, and P. Croisille, "Interpolation of vector fields from human cardiac DT-MRI," Phys Med Biol, vol. 56, no. 5, pp. 1415-30, Mar 7 2011.
[Yang, et al., 2012] F. Yang, P. Clarysse, P. Croisille, J. Pousin, and Y. M. Zhu, "Comparison of Magnetic Resonance Diffusion Weighted and tensor based atlas of the fiber architecture of the heart," Medical Image Analysis, p. in preparation, 2012.