Imagerie quantitative du muscle squelettique en corps entier par Magnetic Resonance Fingerprinting

Les maladies neuromusculaires présentent des atteintes systémiques et hétérogènes des muscles squelettiques, pouvant éventuellement entraîner la mort par insuffisance respiratoire ou cardiaque. Cela rend le suivi de l'évolution de la maladie crucial, mais particulièrement complexe. L'IRM multiparamétrique quantitative permet d'évaluer précisément la structure et la composition des tissus musculaires, mais est compliquée à mettre en application dans un contexte clinique en raison des longs temps d'acquisition et de reconstruction, ainsi que du mouvement physiologique pour les muscles respiratoires. Dans cette thèse, nous avons développé un protocole IRM clinique corps entier permettant de suivre l'évolution systémique des tissus musculaires, en mesurant conjointement la fraction de graisse, un marqueur de la progression de la maladie, et le T1 de l'eau, un marqueur de l'activité de la maladie. L'acquisition a été optimisée en utilisant une séquence 3D "MR Fingerprinting", un paradigme récent pour réaliser de l'IRM quantitative rapide. Un framework d'optimisation de séquences MR Fingerprinting entraîné sur une base de données de fantômes numériques réalistes a été développé pour réduire le temps d'acquisition. La reconstruction a été accélérée 360 fois en utilisant une méthode bicomposante pour la projection sur les signaux du dictionnaire. Pour la correction du mouvement, nous avons introduit MoCo MRF T1-FF, un protocole modulaire utilisant le réseau de neurone VoxelMorph pour l'estimation des champs de déformation entre les différentes phases respiratoires. MoCo MRF T1-FF ouvre la voie à l'évaluation conjointe du potentiel de la fraction de graisse et du T1 de l'eau dans des muscles rarement évalués, tels que le diaphragme, et à l'évaluation multisystémique des maladies neuromusculaires (système musculaire, foie, rein,...).