Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Analyse automatisée des données 4D en imagerie par résonance magnétique
Directrice de thèse:
Nadjia KACHENOURA (LIB)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Récemment, les facteurs de risque vasculaires ont été associés aux altérations cognitives ou à la survenue d’une démence, qu’elles soient vasculaires ou dégénératives . Ces considérations sont majeures dans le cadre de l'hypertension artérielle, qui est une pathologie fréquente dont l'interaction avec l'âge et les autres facteurs de risque cardiovasculaires accélère l’altération des grandes et petites artères, impactant ainsi les fonctions cérébrales.
Au cours du vieillissement ou en cas d’hypertension, l’altération des propriétés viscoélastiques des grosses artères est responsable d’une élévation des pressions artérielles et de leur effet pulsatile qui est néfaste pour le cœur et nos organes très vascularisés tels que le cerveau et les reins.
L’Imagerie par Résonance Magnétique (IRM), modalité d’imagerie non-irradiante et non invasive, fournit aujourd’hui l’unique solution permettant une imagerie dynamique et anatomo-fonctionnelle de l’aorte thoracique ainsi que de la vélocimétrie des flux sanguins y circulant. Cette imagerie de la vitesse est aujourd’hui possible dans l’ensemble du volume aortique au cours du cycle cardiaque fournissant ainsi des données 3D+t. Cependant il est important de souligner que l’accès à des indices reproductibles et robustes d’élasticité de l’aorte, de propagation et de désorganisation du flux sanguin requiert des méthodes de traitement d’images fiables. Ces méthodes devraient aussi être automatiques et rapides pour pouvoir s’intégrer facilement dans un « work-flow » clinique.
Doctorant.e: Houriez--Gombaud-Saintonge Sophia