Diffusion MRI processing for multi-compartment characterization of brain pathology
Caractérisation de pathologies cérébrales par l’analyse de modèles multi-compartiment en IRM de diffusion
Résumé
Diffusion weighted imaging (DWI) is a specific type of MRI acquisition
based on the direction of diffusion of the brain water molecules. It allows, through
several acquisitions, to model the brain microstructure, as white matter, which is
significantly smaller than the voxel-resolution.
To acquire a large number of images in a clinical setting, very-fast acquisition
techniques are required as single-shot imaging. However these acquisitions suffer
locally large distortions. We propose a block-matching registration method based
on the acquisition of images with opposite phase-encoding directions (PED). This
technique specially designed for Echo-Planar Images (EPI) robustly correct images
and provides a deformation field. This field is applicable to an entire DWI series
from only one reversed EPI allowing distortion correction with a minimal acquisition
time cost. This registration algorithm has been validated both on phantom and on
in vivo data and is available in our source medical image processing toolbox Anima.
From these diffusion images, we are able to construct multi-compartments mod-
els (MCM) which can represent complex brain microstructure. Doing registration,
averaging and atlas creation on these MCM images is required to perform studies
and statistic analyses. We propose a general method to interpolate MCM as a sim-
plification problem based on spectral clustering. This technique, which is adaptable
for any MCM, has been validated on both synthetic and real data. Then, from a
registered dataset, we performed a patient to population analysis at a voxel-level
computing statistics on MCM parameters. Specifically designed tractography can
also be used to make analysis, following tracks, based on individual anisotropic com-
partments. All these tools are designed and used on real data and contribute to the
search of biomakers for brain diseases such as multiple sclerosis.
L’imagerie pondérée en diffusion est un type d’acquisition IRM spéci-
fique basé sur la direction de diffusion des molécules d’eau dans le cerveau. Cela per-
met, au moyen de plusieurs acquisitions, de modéliser la microstructure du cerveau,
comme la substance blanche qui a une taille très inférieure à la résolution du voxel.
L’obtention d’un grand nombre d’images nécessite, pour un usage clinique, des
techniques d’acquisition ultra rapides tel que l’imagerie parallèle. Malheureuse-
ment, ces images sont entachées de larges distortions. Nous proposons une méthode
de recalage par blocs basée sur l’acquisition d’images avec des directions de phase
d’encodage opposées. Cette technique spécialement conçue pour des images écho
planaires, mais qui peut être générique, corrige les images de façon robuste tout en
fournissant un champ de déformation. Cette transformation est applicable à une
série entière d’images de diffusion à partir d’une seule image b 0 renversée, ce qui
permet de faire de la correction de distortion avec un temps d’acquisition supplé-
mentaire minimal. Cet algorithme de recalage, qui a été validé à la fois sur des
données synthétiques et cliniques, est disponible avec notre logiciel de traitement
d’images Anima.
A partir de ces images de diffusion, nous sommes capables de construire des
modèles de diffusion multi-compartiment qui représentent la microstructure com-
plexe du cerveau. Pour pouvoir produire des analyses statistiques sur ces modèles,
nous devons être capables de faire du recalage, du moyennage, ou encore de créer un
atlas d’images. Nous proposons une méthode générale pour interpoler des modèles
multi-compartiment comme un problème de simplification basé sur le partition-
nement spectral. Cette technique qui est adaptable pour n’importe quel modèle, a
été validée à la fois sur des données synthétiques et réelles. Ensuite à partir d’une
base de données recalée, nous faisons des analyses statistiques en extrayant des
paramètres au niveau du voxel. Une tractographie, spécifiquement conçue pour les
modèles multi-compartiment, est aussi utilisée pour faire des analyses en suivant les
fibres de substance blanche. Ces outils sont conçus et appliqués à des données réelles
pour contribuer à la recherche de biomarqueurs pour les pathologies cérébrales.
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