The Diffusion Bubble Model: A Spectrum-Based Diffusion MRI Framework for Neonatal Brain Segmentation, Developmental Assessment, and Injury Characterization

La naissance prématurée (≈ 10% des naissances vivantes) expose le cerveau néonatal à un risque élevé de lésions et de handicaps à long terme, soulignant la nécessité urgente de biomarqueurs microstructuraux à la fois biologiquement spécifiques et cliniquement ap-plicables. L’imagerie par résonance magnétique de diffusion (IRMd) se prête bien à cette tâche ; toutefois, les modèles tensoriels classiques confondent divers processus en quelques moyennes globales, tandis que de nombreuses approches basées sur le spectre nécessitent des acquisitions longues et sensibles au mouvement, peu adaptées aux soins néonatals. Cette thèse introduit le Diffusion Bubble Model (DBM), un cadre d’analyse fondé sur le spectre qui reconstruit le spectre de diffusivité isotropique et fournit des métriques compactes et interprétables allant au-delà des moyennes tensorielles. Le DBM minimise la dépendance à l’orientation et localise les variations le long de l’axe de diffusivité, en distinguant les fluctuations de la composante à diffusion rapide de celles du pic dominé par les tissus. Validé par simulations et in vivo auprès de 248 nouveau-nés (prématurés modérés à tardifs jusqu’à 43 semaines d’âge post-menstruel), le DBM montre une forte concordance avec les métriques scalaires établies tout en ajoutant une localisation spectrale révélant des signatures tissulaires spécifiques et des évolutions dépendantes de l’âge.