Computational diffusion & perfusion MRI in brain imaging

Résumé : Les techniques d'imagerie par résonance magnétique de Diffusion (IRMd) et de Perfusion (IRMp) permettent la détection de divers aspects importants et complémentaires en imagerie cérébrale. Le travail effectué dans cette thèse présente des contributions théoriques et méthodologiques sur les modalités d'IRM basées sur des images pondérées en diffusion, et sur des images de perfusion par injection de produit de contraste. Pour chacune des deux modalités, les contributions de la thèse sont liées au développement de nouvelles méthodes pour améliorer la qualité, le traitement et l'exploitation des signaux acquis. En IRM de diffusion, la nature complexe du signal est étudiée avec un accent sur l'information de phase. Le signal complexe est ensuite exploité pour corriger le biais induit par le bruit d'acquisition des images, améliorant ainsi l'estimation de certaines métriques structurelles. En IRM de perfusion, le traitement du signal est revisité afin de tenir compte du biais dû à la dispersion du bolus. On montre comment ce phénomène, qui peut empêcher la correcte estimation des métriques de perfusion, peut aussi donner des informations importantes sur l'état pathologique du tissu cérébral. Les contributions apportées dans cette thèse sont présentées dans un cadre théorique et méthodologique validé sur de nombreuses données synthétiques et réelles.
Type de document :
Thèse
Other. Université Côte d'Azur, 2017. English. 〈NNT : 2017AZUR4017〉
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mardi 24 octobre 2017 - 15:06:15
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 16:54:47

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Marco Pizzolato. Computational diffusion & perfusion MRI in brain imaging. Other. Université Côte d'Azur, 2017. English. 〈NNT : 2017AZUR4017〉. 〈tel-01536335v2〉

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