Développement d’un protocole pour la caractérisation des gradients de champ magnétique utilisés en Imagerie par Résonance Magnétique
Recrutement: 
Recrutement en cours/passé: 
Recrutement en cours
Periode: 
2 mois en 2018
Contact: 
Laurent Mahieu-Williame : mahieu@creatis.insa-lyon.fr Olivier Beuf : olivier.beuf@creatis.insa-lyon.fr
Fichiers: 

La plateforme PILoT (Plateforme d’Imagerie multimodale sur Lyon Tech) possède unsystème d’IRM préclinique à 4,7 Tesla. La réalisation d’une image IRM est basée surl’application de gradients de champs magnétiques variables suivant les trois directions del’espace. La connaissance des caractéristiques de ces gradients et en particulier leurlinéarité spatiale est essentielle pour déterminer la résolution spatiale effective. Noussommes couramment amenés à acquérir des volumes en haute résolution spatiale (50μmisotrope) pour caractériser les propriétés de fantômes ou de tissus biologiques in vivo ouin vitro, comme par exemple, pour générer un atlas du cerveau chez l’animal [1] ouévaluer l’épaisseur de la paroi colique sur des modèles murins [2].Le but du stage est de mettre en place un protocole de caractérisation des gradients basésur les travaux du CABI « Centre for Advanced Biomedical Imaging » de l’UniversityCollege London. Ce laboratoire a développé un protocole de quantification de la nonlinéarité des gradients pour mesurer les déformations de l’objet dans l’image et lescorriger [3]. Le protocole consiste à imprimer en 3D un fantôme contenant une grilletridimensionnelle et en faire une représentation dans un scanner à rayon X (CT) puis dansl’IRM avec différentes conditions expérimentales (FOV, force des gradients, ...). Levolume acquis par IRM est alors recalé sur le volume de référence obtenu en CT à l’aided’un programme de recalage développé par le CABI.Nous avons en notre possession le fichier STL qu’il faudra adapter aux caractéristiquesde notre matériel. Nous avons aussi la possibilité d’acquérir le volume 3D en CT pourobtenir le volume de référence. Nous possédons les codes source en C du programme derecalage, il faudra éventuellement l’adapter pour obtenir la matrice 3D du champ dedéformation. Enfin le stagiaire devra développer un « pipeline » permettant d’appliquerde manière transparente cette correction sur les images acquises en routine.Compétences requises: Compétences en programmation C nécessaires. Notions enrecalage d’images 3D rigide, affine et non-rigide souhaitables. Notions en imagerie RMNsouhaitables mais pas obligatoire.[1] Eric Van Reeth et al. Amélioration de résolution spatiale et SNR d’images cérébrales pondérées T2 derat : application de la super-résolution. 2ème Congrès de la SFRMBM, Mar 2015, Grenoble, France[2] Hugo Dorez et al. Endoluminal high-resolution MR imaging protocol for colon walls analysis in amouse model of colitis. Magn. Reson. Mater. Phys, Biol. Med., 29, 4, pp 657–669, 2016.[3] James O’Callaghan et al. Is Your System Calibrated? MRI Gradient System Calibration for Pre-Clinical, High-Resolution Imaging. PLOS ONE, 9, 5, p. 1, May 2014.