Développement d'un protocole d'acquisition et de reconstruction multi-orientation pour la cartographie quantitative de la susceptibilité (QSM) : vers une précision cliniquement accessible

Contexte : La Cartographie de Susceptibilité Quantitative (QSM) est une technique d’imagerie par résonance magnétique (MRI) émergente avec un potentiel considérable dans le domaine clinique. Cette technique permet de mesurer avec précision la susceptibilité magnétique des tissus. En tant que biomarqueur, la QSM pourrait jouer un rôle essentiel dans l’évaluation des changements dans la composition des tissus cérébraux, offrant ainsi une opportunité majeure pour la détection précoce et la surveillance des maladies dégénératives. Toutefois, l’équation sous-jacente à la QSM présente intrinsèquement une division par zéro, ce qui la rend mal conditionnée et complexe à résoudre. Au fil des dernières années, diverses techniques ont été développées afin de contraindre ce problème. La méthode de référence dans ce domaine, le Calcul de la Susceptibilité par Échantillonnage à Plusieurs Orientations (COSMOS), présente toutefois des limites majeures. Cette méthode exige des acquisitions chronophages à partir de plusieurs orientations, ce qui entrave sa faisabilité clinique. En réponse à ce défi, plusieurs approches à orientation unique ont été précédemment proposées. Elles reposent sur l’intégration de techniques de régularisation et d’optimisation pour résoudre ce problème. Cependant, ces méthodes à acquisition unique nécessitent des ajustements minutieux des paramètres, des ressources informatiques considérables et peuvent être sensibles aux artéfacts ou à un surlissage. De plus, elles génèrent des valeurs de susceptibilité très variables, limitant leur reproductibilité et compromettant leur fiabilité.

Abstract

Context: Quantitative Susceptibility Mapping (QSM) is an emerging magnetic resonance imaging (MRI) technique with significant clinical potential. This method allows for the quan-tification of tissue magnetic susceptibility, opening the door to numerous potential clinical applications. Among these applications, QSM could play a crucial role in the early detection and monitoring of degenerative diseases, serving as a biomarker to assess changes in the com-position of brain tissues, for example. However, the underlying equation of QSM inherently involves a division by zero, making it ill-conditioned and complex to solve. Over the past years, various techniques have been developed to address this issue. The reference method in this field, Constrained Optimization of Susceptibility Contrast by Multiple Orientation Sampling (COSMOS), nevertheless, has significant limitations. This method requires time-consuming acquisitions using multiple head orientations, which hinders its clinical feasibility. In response to this challenge, several single-orientation approaches have been previously pro-posed. They rely on regularization and optimization techniques to solve this problem. Nev-ertheless, these single-acquisition methods require meticulous parameter tuning, substantial computational resources, and may be sensitive to artifacts or over-smoothing. Moreover, they yield highly variable susceptibility quantifications, limiting reproducibility and compromising their reliability.