Conception d'une plateforme de développement rapide pour évaluer la pertinence de la méthode algorithmique COSMOS en imagerie IRM néonatale

La susceptibilité magnétique est la propriété physique d’un matériau décrivant sa capacité à s’aimanter lorsque celui-ci est soumis à un champ magnétique externe. Dans le cas particulier des tissus biologiques et organes, la susceptibilité magnétique diffère en fonction de leur composition. C’est le cas du cerveau qui est constitué de différentes sources de susceptibilité magnétique telles que la myéline, l’eau ou le fer. L’Imagerie Quantitative de la Susceptibilité magnétique (QSM) est une technique d’imagerie récemment développée dont le but est de cartographier la distribution de la susceptibilité magnétique lorsqu’un objet ou un échantillon est soumis à un examen d’imagerie par résonance magnétique (IRM). Ainsi, à partir du calcul des variations de susceptibilité magnétique, il est possible d’imager le cerveau d’un patient. La méthode de calcul de la susceptibilité magnétique à partir de plusieurs échantillons d’orientations différentes (COSMOS) est la technique QSM la plus précise actuellement. Au lieu d’utiliser des données IRM prises sous un seul angle, la qualité de la reconstruction d’une image cérébrale est nettement améliorée en capturant différentes positions angulaires de la tête du patient. Cet algorithme de calcul est actuellement utilisé dans le domaine médical pour des patients adultes. Cependant, son utilisation demeure limitée en raison de la longueur de l’examen IRM et l’inconfort qu’il entraîne pour le patient. En revanche, ces limitations sont moins préoccupantes en néonatologie, car l’examen IRM d’un nouveau-né peut être réalisé durant son sommeil. Toutefois, aucune méthode de positionnement d’un nourrisson dans un scanneur n’existe présentement rendant l’acquisition de données IRM multiangulaires, et par extension l’utilisation de l’algorithme COSMOS pour la réalisation d’images QSM, impraticable en néonatologie.

Abstract

Magnetic susceptibility quantifies the magnetization of a material when put under an external magnetic field. Biological tissues’ magnetic susceptibility can differ depending on their compositions. For instance, the brain is mainly composed of myelin, water and iron which are components of different magnetic susceptibility. Quantitative Susceptibility Mapping (QSM) is an imagery technique recently developed which maps the distribution of magnetic susceptibility when an object or sample is placed under an MRI magnetic field. Thus, calculating magnetic susceptibility variations from MRI data allows to precisely image a patient’s brain. Different mathematical QSM methods are available, and this thesis focuses on one particularly: calculating magnetic susceptibility through multiple orientations sampling (COSMOS). It is the most precise QSM algorithm to date. Instead of using MRI data taken through a single orientation, the quality of QSM brain imaging is enhanced by combining multiple MRI scans of the patient taken with different head orientations. COSMOS has already been used in the medical field with adult patients, but applying this method tends to prolong the duration of an MRI scan session and discomfort patients, making it impractical. These limitations are less worrying when dealing with neonates since they are usually napping/sleeping during an MRI session. However, no methods or tools have been developed for positioning and rotating a newborn patient inside an MRI machine yet. Consequently, acquiring multi-angular MRI data and using COSMOS to produce QSM images is currently unfeasible in neonatology. This master thesis’ main objective is to design a rapid development platform to assess the relevance of using COSMOS in neonatology. A major focus of the project is to conceptualize a motorized device capable of modifying securely and precisely the angular orientation of a newborn inside an MRI scanner as well as developing a method to evaluate the performance of COSMOS in neonatology.