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Programme des cours
Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les notions de connectivité structurelle, fonctionnelle et effective.
- Identifier les techniques d’IRM permettant de cartographier la connectivité cérébrale.
- Connaitre les principes d’acquisition et traitement de données d’IRM fonctionnelle de repos (contraste BOLD) pour la cartographie des réseaux fonctionnels.
- Connaitre les possibilités (avantages et limites) d’application pour l’étude des pathologies cérébrales en clinique et préclinique.
Messages à retenir :
- Le cerveau humain est organisé sur le plan anatomique et fonctionnel en réseaux complexes qui permettent la ségrégation et l’intégration de l’information.L’IRM fonctionnelle de repos (en contraste BOLD) permets l’étude de l’activité intrinsèque du cerveau et la cartographie des réseaux fonctionnelles chez l’homme et chez l’animal. Dans ce cadre la connectivité fonctionnelle représente la corrélation statistique des fluctuations BOLD (< 0.1Hz) entre régions distantes du cerveau.
- Afin d’extraire ces réseaux, différentes méthodes sont disponibles : méthodes « seed-based « où l’on étudie la connectivité d’une région « graine » avec le reste du cerveau ; les analyses en composantes principales (Principal Component Analysis) et l’analyse en composante indépendantes (Independent Components Analysis (ICA)).
- L’IRM de diffusion et la tractographie de fibres permets d’étudier la connectivité structurelle
- Il existe des correspondances mais aussi des divergences entre l’architecture des réseaux anatomiques et fonctionnels
- Les modifications d’architecture des réseaux cérébraux peuvent constituer des biomarqueurs d’une pathologie cérébrale. Néanmoins, chez l’animal l’effet de l’anesthésie sur la connectivité fonctionnelle reste difficile à quantifier.
Objectifs pédagogiques
- Connaître et comprendre les principes de l’IRM fonctionnelle de diffusion (DfMRI)
- Connaître et comprendre les principes de l’IRM fonctionnelle en contraste BOLD
- Comprendre les différences entre BOLD et DfMRI
- Comprendre la promesse et les limites de l'IRM fonctionnelle de diffusion
Messages à retenir
- L'IRM fonctionnelle en contraste BOLD et l’IRM fonctionnelle de diffusion reposent sur des mécanismes différents
- Le contraste dans l’IRM fonctionnelle de diffusion est basé sur la modification de la diffusion des molécules d’eau au cours de l’activation neuronale
- Le contraste BOLD est basé sur la détection des variations locales de flux et d'oxygénation du sang induit par l'activité neuronale
- L'IRM fonctionnelle de diffusion peut être utilisée lorsque le couplage neuro-vasculaire est altéré
Objectifs pédagogiques
- Connaître et comprendre le fonctionnement des approches de type "Arterial Spin Labeling"
- Connaître et comprendre les possibilité de quantification de la perfusion et des paramètres associés
- Connaître quelques applications, chez l'homme et chez l'animal
Messages à retenir
- Les séquences en marquage de spin artériel pseudo continu sont devenues les séquences de référence chez l'homme
- Chez l'animal, il faut prendre garde à l'échauffement des tissus; les approches avec antenne de marquage dédiées sont préférables, notamment à haut champ
- Les expériences de validation donnent de bons résultats
- Les débits sanguins faibles (substance blanche, lésion) restent difficile à mesurer
Objectifs pédagogiques
- Comprendre la relation entre la mobilité moléculaire (e.g. liquide vs. solide) et l'ordre de grandeur du temps de relaxation transversal (T2)
- Connaître et comprendre le fonctionnement des séquences de transfert d’aimantation (MT)
- Comprendre l’intérêt de la modélisation biophysique pour extraire des paramètres quantitatifs dans les approches qMT
- Connaitre les scénarios expérimentaux usuels nécessaires à l'estimation des paramètres quantitatifs dans les approches qMT
- Comprendre les sources de biais associé à l'estimation de paramètres basée sur des modèles biophysiques simples
Messages à retenir
- L'imagerie du transfert d’aimantation permet de visualiser de façon indirecte les tissus avec un T2 très court (<< 1 ms) en échange avec l'eau libre.
- Le contenu macromoléculaire des tissus peut êtrevisualisé et caractérisé avec les séquences MT.
- Les approches quantitatives du transfert d’aimantation qMT permettent une évaluation quantitative des tissus étudiés (i.e. reproductible et comparable d'individu à individu ou de site à site).
- Le transfert d’aimantation et les approches quantitative associées permettent d’améliorer la spécificité du signal IRM pour la microstructure tissulaire sous-jacente.
Réferences
- Magnetization transfer in MRI: a review. R.M. Henkelman, G.J. Stanisz and S.J. Graham, NRM in BIomed. 2001; 14: pp57-64
- Modelling and interpretation of magnetization transfer imaging in the brain. J.G. Sled, NeuroImage 2018; 182: pp128-135
- Quantitative Interpretation of Magnetization Transfer. R.M. Henkelman et al., MRM 1993; 29: pp759-766
- Quantitative Interpretation of Magnetization Transferin Spoiled Gradient Echo MRI Sequences. J.G. Sled and G.B. Pike, JMR 2000; 145: pp24-36
Objectifs pédagogiques
- Connaître et comprendre le principe du contraste CEST.
- Comprendre le paramétrage des séquences CEST.
- Connaître les différentes modalités offertes par l’IRM-CEST.
- Connaître les principales applications des séquences CEST pour l’étude des maladies neurodégénératives.
Messages à retenir
- Le contraste CEST permet de détecter des molécules très diluées invisibles en IRM classique.
- L’avantage principal de l’IRM-CEST est la très bonne résolution spatiale.
- L’IRM-CEST est une modalité d’imagerie translationnelle.
- La multitude de molécules détectables en IRM-CEST permet d’étudier les maladies neurodégénératives.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre ce qu'est la phase en IRM et comment générer des images de phase exploitables.
- Comprendre les paramètres biophysiques pouvant être quantifiés par l'image de phase.
- Connaitre un exemple d'application de l'imagerie de phase
Messages à retenir
- L'image de phase nécessite quelques précautions lors de sa génération, notamment pour les antennes multi-élément.
- L'image de phase permet l'estimation de paramètres biophysique variés comme la vitesse, la température, ou encore la susceptibilité magnétique.
- Certains paramètres sont mesurables en temps réel, d'autres nécessitent un traitement spécifique.
Objectifs pédagogiques
- Connaître les trois étapes fondamentales de l’Elastographie par Résonance Magnétique (ERM), i.e., la génération d’une onde mécanique dans le milieu à étudier, l’encodage par IRM de cette onde, et la reconstruction des propriétés mécaniques.
- Découvrir les applications majeures de l’ERM, aussi bien cliniques que technologiques
- Comprendre les difficultés techniques majeures de mise en œuvre de l’ERM
- Connaître les méthodes d’accélération de l’acquisition ERM, et les avancées techniques récentes
Messages à retenir
- L’ERM permet de mesurer les propriétés mécaniques des tissus et leurs altérations lors de pathologies (fibrose hépatique, tumeurs, maladies neurodégénératives, …)
- L’ERM repose sur trois étapes fondamentales :
- La génération d’une onde mécanique harmonique,
- L’utilisation d’une séquence permettant d’encoder cette onde sur la phase du signal IRM, et
- la reconstruction des cartes d’élasticité des tissus à partir des images d’ondes mécaniques.
- Les propriétés mécaniques mesurées varient en fonction de la fréquence de l’onde mécanique.
- Au-delà de son utilité pour le diagnostic, l’ERM est un outil très intéressant pour la caractérisation biomécanique des tissus mous
- Les séquences d’ERM sont complexes car elles doivent être synchronisées à l’onde mécanique.
Réferences
- Mariappan YK, Glaser KJ, Ehman RL. Magnetic resonance elastography: A review. Clinical Anatomy. 2010;23(5):497‑511.
- Glaser KJ, Manduca A, Ehman RL. Review of MR elastography applications and recent developments. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 2012;36(4):757–774.
- Vappou J. Magnetic Resonance− and Ultrasound Imaging−Based Elasticity Imaging Methods: A Review. Critical ReviewsTM in Biomedical Engineering. 2012;40(2):121‑34.
- Guenthner C, Kozerke S. Encoding and readout strategies in magnetic resonance elastography. NMR in Biomedicine 2018. doi: 10.1002/nbm.3919.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre l'histoire et la genèse de l'imagerie UTE
- Comprendre le principe et l'intérêt de séquences type UTE
- Connaître le panel de séquences type UTE existant
- Comprendre les différents contrastes générés par les séquences UTE et leurs applications
Messages à retenir
- Les séquences UTE permettent la visualisation de tissus à T2 très courts (< 1 ms)
- L'imagerie UTE s'avère complémentaire et/ou substitutive à l'imagerie conventionnelle et quantitative
- L'imagerie d'espèces à T2 court nécessite la prise en compte d'effets jusqu'ici négligés en imagerie conventionnelle (e.g. relaxation/excitation, TE ultracourt)
- La technique comporte ses limitations : RSB, temps d'acquisition, SAR selon l'application, performances du système d'imagerie
Objectifs pédagogiques
- Comprendre le principe des séquences à acquisition simultanée.
- Connaitre les ingrédients des séquences sur lesquels cela repose.
- Connaître et comprendre les limitations potentielles.
Messages à retenir
- Simultaneous Multi-Slice (acquisition simultanée de plusieurs coupes) est une innovation récente en IRM qui permet d'accélèrer considérablement l’imagerie - grâce à l’excitation et à la lecture simultanées de plusieurs coupes comme son nom l’indique.
- Contrairement à l’imagerie parallèle dans le plan, l’accélération de l'acquisition n'a qu’une incidence marginale sur le rapport signal / bruit intrinsèque
- Pour certaines mises en œuvre, les techniques SMS peuvent réduire le dépôt de puissance radiofréquence (RF).
- La technique repose sur 1) la mise en place d'impulsions RF particulières et 2) une reconstruction spécifique permet de démêler les images multislices condensées à l'aide de la phase des impulsions de l'émetteur, des impulsions de gradient bien entendues et, comme en imagerie parallèle, exploitent les caractéristiques des bobines réceptrices multicanaux.
- Des solutions commerciales sont désormais disponibles en fMRI, Diffusion, et sur la plupart des séquences TSE.
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