Acquisitions d'IRM de diffusion à haute résolution spatiale : nouvelles perspectives grâce au débruitage spatialement adaptatif et angulaire

Abstract

Le début des années 2000 a vu la cartographie du génome humain se réaliser après 13 ans de recherche. Le défi du prochain siècle réside dans la construction du connectome humain, qui consiste à cartographier les connexions du cerveau en utilisant l’imagerie par résonance magnétique (IRM) de diffusion. Cette technique permet en effet d’étudier la matière blanche du cerveau de façon complètement non invasive. Bien que le défi soit monumental, la résolution d’une image d’IRM se situe à l’échelle macroscopique et est environ 1000 fois inférieure à la taille des axones qu’il faut cartographier. Pour aider à pallier à ce problème, ce mémoire propose une nouvelle technique de débruitage spécialement conçue pour l’imagerie de diffusion. L’algorithme Non Local Spatial and Angular Matching (NLSAM) se base sur les principes du block matching et du dictionary learning pour exploiter la redondance des données d’IRM de diffusion. Un seuillage sur les voisins angulaire est aussi réalisé à l’aide du sparse coding, où l’erreur de reconstruction en norme l2 est bornée par la variance locale du bruit. L’algorithme est aussi conçu pour gérer le biais du bruit Ricien et Chi non centré puisque les images d’IRM contiennent du bruit non Gaussien. Ceci permet ainsi d’acquérir des données d’IRM de diffusion à une plus grande résolution spatiale que présentement disponible en milieu clinique. Ce travail ouvre donc la voie à un meilleur type d’acquisition, ce qui pourrait contribuer à révéler de nouveaux détails anatomiques non discernables à la résolution spatiale présentement utilisée par la communauté d’IRM de diffusion. Ceci pourrait aussi éventuellement contribuer à identifier de nouveaux biomarqueurs permettant de comprendre les maladies dégénératives telles que la sclérose en plaques, la maladie d’Alzheimer et la maladie de Parkinson.