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Master Thesis

Évaluation de la qualité diagnostique de séquences optimisées 3D FLAIR CAIPIRINHA et 3D T1 Compressed Sensing dans le suivi de la sclérose en plaques

Résumé : La sclérose en plaques (SEP) est la maladie inflammatoire la plus fréquente du système nerveux central. Depuis les années 1990, sa prévalence ne cesse d’augmenter dans certaines régions et l’IRM est par ailleurs devenue une pierre angulaire du diagnostic et du suivi de cette pathologie. Les patients atteints de sclérose en plaque doivent de fait réaliser de plus en plus d’IRM. C’est pourquoi l’accent est autant mis sur la réduction du temps d’acquisition des images que sur l’amélioration de leur qualité diagnostique. Les techniques d’imagerie parallèle associées à des techniques de reconstruction d’images permettent de réduire considérablement le temps d’acquisition. Le but de ce travail était d’évaluer la valeur diagnostique de deux séquences d’acquisition optimisées, 3D FLAIR CAIPIRINHA et 3D T1 MPRAGE CS dans le suivi de la sclérose en plaque. Matériels et méthodes : dans cette étude prospective, 44 patients atteints de sclérose en plaque confirmée ont été inclus et ont réalisé une IRM encéphalique comportant le protocole standard recommandé par l’Observatoire Français de la Sclérose en Plaque (OFSEP) incluant un 3D T1 MPRAGE et un 3D T2 FLAIR (durée d’acquisition : 10 min 32 s) et un protocole optimisé comportant un 3D T1 CS et un 3D T2 FLAIR CAIPIRINHA (durée d’acquisition : 4 min 34 s). Les images obtenues par les séquences anatomiques des deux 3D T1 ont été segmentées de manière automatique, pour estimer le volume cérébral total et régional, en utilisant le logiciel MorphoBox. Le volume et le nombre des hyperintensités lésionnelles extraits de chaque combinaison des deux séquences 3D FLAIR et des deux séquences 3D T1 ont été estimés par le logiciel de segmentation automatique NeuroDeg. Ensuite, afin d’évaluer la capacité de détection lésionnelle des nouvelles séquences optimisées en routine clinique ainsi que les performances de segmentation lésionnelle du logiciel de segmentation NeuroDeg, les segmentations automatiques ont été revues et ajustées par un radiologue. L’outil MRQC a permis d’estimer les métriques de contrôle qualité de l’ensemble des séquences. Nous avons réalisé la comparaison des segmentations anatomiques, de la charge lésionnelle et des métriques de qualité d’imagerie par un coefficient de concordance de Lin pour l’ensemble des combinaisons de séquences 3D T1 et 3D FLAIR. Nous avons réalisé une approche identique pour comparer la segmentation automatique ajustée manuellement et la segmentation automatique seule dans l’estimation de la charge lésionnelle. Résultats : les volumes lésionnels sont concordants entre les deux séquences FLAIR, que ce soit par segmentation automatique ou après ajustement manuel (coefficient de concordance de Linn (CC Lin) = 0.99). Pour un même FLAIR, une très bonne concordance volumique lésionnelle est également observée entre les deux techniques de segmentation (CC Lin = 0.99). En revanche, il existe une moins bonne concordance concernant le nombre total de lésions (CC Lin < 0.95), que ce soit entre les deux séquences FLAIR ou entre les deux techniques de segmentation. La concordance des volumes totaux intracrâniens entre les deux séquences T1 est presque parfaite (CC Lin = 0.99) mais une hétérogénéité est retrouvée dans l’analyse régionale. Conclusion : les séquences optimisées 3D FLAIR et 3D T1 sont aussi performantes dans l’évaluation de la charge lésionnelle et l’atrophie cérébrale que les séquences standards, dans le suivi de la sclérose en plaques.
Document type :
Master Thesis
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https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03592708
Contributor : Faculté de Médecine Um Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Thursday, April 14, 2022 - 11:45:20 AM
Last modification on : Wednesday, April 27, 2022 - 3:16:05 AM

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  • HAL Id : dumas-03592708, version 1

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Mathilde Carriere. Évaluation de la qualité diagnostique de séquences optimisées 3D FLAIR CAIPIRINHA et 3D T1 Compressed Sensing dans le suivi de la sclérose en plaques. Human health and pathology. 2020. ⟨dumas-03592708⟩

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