Literatura científica selecionada sobre o tema "Imagerie par flux vectoriel"

Ces dernières années, le CESBIO a mis en place un Observatoire Spatial Régional (OSR), dispositif d'observation couplant mesures de terrain et télédétection dans le sud-ouest de la France. L'OSR se base sur des acquisitions mensuelles de données satellitaires à résolution décamétrique depuis 2002 et sur des sites expérimentaux lourdement instrumentés (mesures en continu de flux d'eau et de carbone) à partir de 2004. Ce dispositif a été reconnu service d'observation par l'INSU/CNRS en 2007 et site Kalideos par le CNES fin 2009 sous le nom de « OSR MiPy ». Le site atelier correspond à l'emprise d'une image Spot, soit environ 50 x 50 km, et couvre une grande diversité de milieux (pédologie, topographie), d'occupation et d'utilisation des sols, de pratiques et de modalités de gestion (agricole, forestière…) et de conditions climatiques (fort gradient de déficits hydriques estivaux).Pour la télédétection, ce site a servi la préparation de SMOS et soutient maintenant en priorité la préparation des missions VENµS et Sentinel-2. Les aspects radar, imagerie thermique et les approches multi-capteurs se développent depuis peu. Le traitement du signal, la physique de la mesure et l'amélioration de la qualité des données constituent le premier axe de recherche. Au niveau thématique, le CESBIO a pour priorité le suivi et la modélisation des agrosystèmes de grandes cultures. L'implication récente d'autres partenaires scientifiques ou de gestionnaires a permis d'initier des travaux sur d'autres aspects, comme la biodiversité, l'aménagement du territoire, le suivi de l'extension urbaine, les risques environnementaux, la santé des forêts, l'enfrichement, la diversité et la productivité des prairies. La valorisation des 10 années d'archives 2002-2011 débute et semble très pertinente pour la caractérisation en haute et en basse résolution des conséquences d'années climatiques atypiques (2003, 2011) sur les éco-agro-systèmes. L'extrapolationdes résultats obtenus sur ce site atelier à toute la région Midi-Pyrénées ou à la chaine des Pyrénées est aussi initiée.

Alors que l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle est toujours à ce jour la modalité d’imagerie cérébrale profonde de référence, une nouvelle technique d’imagerie émergente, développée dans notre laboratoire permet d’augmenter considérablement la sensibilité de l’imagerie ultrasonore aux flux sanguins dans les petits vaisseaux chez les rongeurs. Cette modalité peut, du fait de sa grande sensibilité, son excellente résolution spatiale (100 µm) et temporelle (200 ms) identifier les variations subtiles de flux sanguin lors de l’activité cérébrale. Elle donne ainsi accès à l’activité de zones cérébrales, spinales ou du ganglion trigéminal fonctionnellement activées par une tâche ou une stimulation sensorielle chez le rongeur. Du fait de sa petite taille et de sa versatilité, ces études peuvent être réalisées chez l’animal (rongeur, ferret et macaque non humain) éveillé, calme ou au cours de tâches comportementales, évitant ainsi les biais connus de l’anesthésie lors des études fonctionnelles cérébrales. Dans le domaine d’étude de la douleur, elle a le potentiel d’étudier de façon plus facile et sensible le réseau de zones activées par des stimuli sensoriels ou nociceptifs, mais également la dynamique des réseaux neuronaux impliqués dans la transmission, l’intégration et la modulation des informations douloureuses (via l’étude de la connectivité fonctionnelle). Après une brève introduction sur cette modalité technique et les avancées qu’elle a permis d’apporter à ce jour dans le domaine des neurosciences, cet article fait le point sur les études précliniques de notre équipe dans le domaine de la douleur et conclut par les perspectives ouvertes par cette technologie en clinique humaine.

Le cœur, en tant qu'organe central du système cardiovasculaire, est responsable de pomper le sang vers les cellules et tissus de l'organisme. L'évaluation de la santé cardiaque est cruciale pour la prévention précoce des maladies cardiovasculaires. L'échocardiographie, en raison de sa portabilité et de son coût abordable, est couramment utilisée pour évaluer l'efficacité du cœur pendant le remplissage (fonction diastolique) et l'éjection (fonction systolique). Alors que la fonction systolique est mesurée par des paramètres tels que la fraction d’éjection, la fonction diastolique repose sur des métriques liées aux vitesses de la valve mitrale et de l’anneau mitral, ce qui peut parfois donner des résultats de diagnostic discordants. La cartographie du flux vectoriel intraventriculaire (iVFM) offre une alternative en reconstruisant les flux sanguins vectoriels à partir des acquisitions Doppler couleur. Cette méthode permet l'évaluation des schémas de flux sanguin intracardiaque et des caractéristiques de vortex, offrant potentiellement une quantification plus précise de la fonction diastolique. Cependant, l'iVFM nécessite des étapes de prétraitement chronophages, telles que la segmentation du ventricule gauche et la correction des artefacts d'aliasing. Cette thèse propose des techniques d'apprentissage profond (DL) pour automatiser ces processus. Tout d'abord, des modèles 3D de DL ont été développés pour obtenir une segmentation temporellement cohérente du ventricule gauche. Ensuite, des méthodes basées sur le DL ont été entraînées pour corriger les artefacts d'aliasing grâce à des techniques de segmentation et de “deep unfolding”. Enfin, l'iVFM a été réalisé en utilisant des réseaux de neurones informés par la physique (PINNs) et une méthode supervisée guidée par la physique. Les approches proposées basées sur les réseaux de neurones ont montré des performances comparables à l’iVFM original, avec l'avantage supplémentaire que la méthode guidée par la physique est indépendante des conditions aux limites explicites. Ces résultats soulignent le potentiel des PINNs dans l'imagerie Doppler couleur ultrarapide, avec l'intégration les équations de la dynamique des fluides pour améliorer la précision de la reconstruction. L'automatisation de l’iVFM avec des réseaux de neurones renforce sa fiabilité, ouvrant la voie à des applications cliniques et à l'exploration de nouveaux biomarqueurs basés sur les flux
The heart, as the central organ of the cardiovascular system, is responsible for pumping blood to all the body’s cells and tissues. Assessing cardiac health is crucial for the early detection and prevention of cardiovascular diseases. Echocardiography, due to its portability and affordability, is commonly used to evaluate the heart’s efficiency during filling (diastolic function) and ejection (systolic function). While systolic function is typically assessed using parameters like the ejection fraction, diastolic function is often measured through mitral valve and annular velocities, which can sometimes result in inconsistent diagnoses. Intraventricular vector flow mapping (iVFM) offers an alternative approach by reconstructing vector blood flow from color Doppler acquisitions. This method allows for the evaluation of intracardiac blood flow patterns and vortex characteristics, providing potentially more accurate quantification of diastolic function. However, iVFM involves time-consuming preprocessing steps, such as left ventricular segmentation and aliasing correction. This thesis introduces deep learning (DL) techniques to automate these processes. First, 3D DL models were developed to achieve temporally consistent left ventricular segmentation. Next, DL-based methods were applied to address aliasing artifacts through segmentation and deep unfolding techniques. Finally, iVFM was performed using physics-informed neural networks (PINNs) and a physics-guided supervised method. The proposed neural network approaches demonstrated performance on par with the original iVFM technique, with the added benefit of the physics-guided method being independent of explicit boundary conditions. These findings underscore the potential application of PINNs in ultrafast color Doppler imaging with the integration of fluid dynamics equations to enhance reconstruction accuracy. Automating the iVFM pipeline with neural networks enhances its reliability, paving the way for clinical applications and the exploration of new flow-based biomarkers

Deux techniques sont presentees: les images a contraste de phase (reelles, imaginaires et de phase) qui permettent d'etudier les mouvements des parois cardiaques et l'angiographie irm obtenue par soustraction de deux images dans lesquelles les fluides en ecoulement donnent une intensite de signal differente. Trois methodes sont comparees. Une technique de "cine" irm basee sur la sequence echo de gradient ainsi que ses applications pour caracteriser les pathologies valvulaires est presentee

La mesure du débit en utilisant l'Imagerie par Résonance Magnétique en contraste de phase a été étudiée au niveau hépatique pour le tronc porte et l’artère hépatique propre. Après modification d'un logiciel de traitement d'images médicales développé localement, cette méthode d'IRM de flux a été validée chez des témoins et comparée à l’examen Doppler. Les variations des mesures vélocimétriques et de débit apparaissent significativement plus faibles et plus reproductibles en IRM par rapport à l’examen échographique Doppler. L'application de la technique sur des populations de patients a permis de confirmer les données physiologiques communément admises et permettent donc une exploration fonctionnelle non invasive en routine clinique au cours d’un examen IRM morphologique standard. De nouveaux développements apparaissent alors envisageables : quantification et évolution de la fibrose hépatique ou réponses aux traitements anti-angiogénique entre autres exemples
Flow measurements using Phase Contrast Magnetic Resonance Imaging was evaluated at the hepatic level for the portal trunk and the proper hepatic artery. After modification of a medical image processing software developed in-situ, this method of flow IRM was validated for healthy subjects and was compared to Doppler examinations. The variabilities of velocities and flow measurements significantly appear weaker and more reproducible using IRM compared to Doppler ultrasound examination. The application of the technique for pathological populations made it possible to confirm commonly known physiological data and thus allow a non-invasive functional exploration in clinical practice during a standard morphological MRI examination. New developments then appear possible: quantification and evolution of the hepatic fibrosis stages or clinical responses to anti-antigenic therapies as possible examples

Dans le but d'etudier les profils de vitesse in vivo sur les veines peripheriques, l'imagerie de flux rmn a ete utilisee. Dans un premier temps, cette technique a ete appliquee a un montage experimental d'ecoulement d'un fluide non-newtonien. Un circuit a pompe avec ecoulement de carbopol a ete mis en place dans un imageur rmn de 2,5 tesla. La visualisation de l'ecoulement et la mesure des profils de vitesse ont valide la methode en retrouvant les resultats classiques. L'imagerie de flux rmn a permis ensuite de visualiser l'ecoulement veineux peripherique et d'obtenir des profils de vitesse in situ. Le resultat principal est l'obtention des profils de vitesse irreguliers. Ceci pose le probleme de l'interpretation des modeles hemorheologiques

En imagerie cardiovasculaire, un biomarqueur est une information quantitative permettant d'établir une corrélation avec la présence ou le développement d'une pathologie cardiovasculaire. Ces biomarqueurs sont généralement obtenus grâce à l'imagerie de l'anatomie et du flux sanguin. Récemment, la séquence d'acquisition d'IRM de flux 4D a ouvert la voie à la mesure du flux sanguin dans un volume 3D au cours du cycle cardiaque. Or, ce type d'acquisition résulte d'un compromis entre le rapport signal sur bruit, la résolution et le temps d'acquisition. Le temps d'acquisition est limité et par conséquent les données sont bruitées et sous-résolues. Dans ce contexte, la quantification de biomarqueurs est difficile. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la quantification de biomarqueurs et en particulier du cisaillement à la paroi. Deux stratégies ont été mises en œuvre pour atteindre cet objectif. Une première solution permettant le filtrage spatio-temporel du champ de vitesse a été proposée. Cette dernière a révélé l'importance de la paroi dans la modélisation d'un champ de vitesse. Une seconde approche, constituant la contribution majeure de cette thèse, s'est focalisée sur la conception d'un algorithme estimant le cisaillement à la paroi. L'algorithme, nommé PaLMA, s'appuie sur la modélisation locale de la paroi pour construire un modèle de vitesse autour d'un point d'intérêt. Le cisaillement est évalué à partir du modèle de la vitesse. Cet algorithme intègre une étape de régularisation a posteriori améliorant la quantification du cisaillement à la paroi. Par ailleurs, une approximation du filtre IRM est utilisée pour la première fois pour l'estimation du cisaillement. Enfin, cet algorithme a été évalué sur des données synthétiques, avec des écoulements complexes au sein de carotides, en fonction du niveau de bruit, de la résolution et de la segmentation. Il permet d'atteindre des performances supérieures à une méthode de référence dans le domaine, dans un contexte représentatif de la pratique clinique
In cardiovascular imaging, a biomarker is quantitative information correlated with an existing or growing cardiovascular pathology. Biomarkers are generally obtained by anatomy and blood flow imaging. Recently, the 4D Flow MRI sequence opened new opportunities in measuring the blood flow within a 3D volume along the cardiac cycle. However, this sequence is a compromise between signalto-noise ratio, resolution and acquisition time. Allocated time being limited, velocity measurements are noisy and low resolution. In that context, biomarkers' quantification is challenging. This thesis's purpose is to enhance biomarkers' quantification and particularly for the wall shear stress (WSS). Two strategies have been investigated to reach that objective. A first solution allowing the spatiotemporal filtering of the velocity field has been proposed. It revealed the importance of the wall for the velocity field modelization. A second approach, being the major contribution of this work, focused on the design of a WSS quantification algorithm. This algorithm, named PaLMA, is based on the local modelization of the wall to build a velocity model near a point of interest. The WSS is computed from the velocity model. This algorithm embeds an a posteriori regularization step to improve the WSS quantification. Besides, a blurring model of 4D Flow MRI is used for the first time in the WSS quantification context. Finally, this algorithm has been validated over synthetic datasets, with carotids' complex flows, concerning the signal-to-noise ratio, the resolution, and the segmentation. The performances of PaLMA are superior to a reference solution in that domain, within a clinical routine context

Le but de ce travail etait de determiner si la presence d'une chaine aliphatique longue - a la place du groupement methyle - sur la rhodamine 123 (r123), pouvait modifier la localisation intracellulaire de cette sonde. Cela devait permettre d'une part de mieux connaitre les mecanismes d'internalisation de la r123 dans les cellules, et d'autre part de determiner les facultes d'entrainement par la r123 de molecules jusqu'aux mitochondries. La premiere partie de ce travail a consiste a synthetiser de nouvelles molecules derivees de la r123. La purification de ces produits, apres leur synthese, a ete realisee par chromatographie sur colonne ouverte et leur structure a ete confirmee par spectrometrie de resonance magnetique nucleaire (rmn). Les proprietes spectroscopiques de ces nouvelles sondes fluorescentes ont ensuite ete etudiees en solution. Puis, l'etude de leur accumulation intracellulaire a ete realisee par videofluorimetrie. Il a ainsi pu etre montre que ces molecules - bien que portant une longue chaine aliphatique - marquaient, tout comme la r123, les mitochondries de cellules vivantes. Une deuxieme partie de ce travail a consiste a etudier l'accumulation intracellulaire de la r110, homologue acide de la r123, reputee d'apres la litterature ne pas marquer les cellules. Or, il a ete montre que non seulement la r110 etait capable de marquer les cellules mais que, de plus, elle marquait egalement les mitochondries de ces cellules avec toutefois une specificite beaucoup plus faible que la r123. L'ensemble de ce travail a donc permis de mettre en evidence une affinite tres forte du cycle anthranoyle de la r123 pour les mitochondries et aussi une importante faculte d'entrainement par la r123 de molecules jusqu'aux mitochondries. Cette etude a ensuite ete completee par une etude comparee de l'accumulation intracellulaire de la r123, des derivees de la r123 et de la r110 dans les cellules sensibles et dans les cellules presentant une resistance mdr.

Ces travaux de thèse portent sur le développement de nouvelles modalités d’imagerie cardiovasculaire basé sur l’utilisation de l'imagerie ultrarapide 2D et 3D. Les modalités d’imagerie développées dans cette thèse appartiennent au domaine de de l’élastographie par onde de cisaillement et de l'imagerie Doppler des flux sanguins.Dans un premier temps, la technique de l’élastographie par onde de cisaillement du myocarde a été développée pour les applications cliniques. Une approche d'imagerie non-linéaire a été utilisée pour améliorer l’estimation de vitesse des ondes de cisaillement (ou la rigidité des tissus cardiaques) de manière non invasive et localisée. La validation de cette nouvelle approche de « l’imagerie par sommation cohérente harmonique ultrarapide » a été réalisée in vitro et la faisabilité in vivo a été testée chez l’humain. Dans un second temps, nous avons utilisé cette technique sur des patients lors de deux essais cliniques, chacun ciblant une population différente (adultes et enfants). Nous avons étudié la possibilité d’évaluer quantitativement la rigidité des tissus cardiaques par élastographie chez des volontaires sains, ainsi que chez des malades souffrant de cardiomyopathie hypertrophique. Les résultats ont montré que l’élastographie pourrait devenir un outil d'imagerie pertinent et robuste pour évaluer la rigidité du muscle cardiaque en pratique clinique. Par ailleurs, nous avons également développé une nouvelle approche appelée « imagerie de tenseur élastique 3-D » pour mesurer quantitativement les propriétés élastiques des tissus anisotropes comme le myocarde. Ces techniques ont été testées in vitro sur des modèles de de gels isotropes transverses. La faisabilité in vivo de l’élastographie par onde cisaillement à trois-dimensions a été également évaluée sur un muscle squelettique humain.D'autre part, nous avons développé une toute nouvelle modalité d’imagerie ultrasonore des flux coronariens basée sur l’imagerie Doppler ultrarapide. Cette technique nous a permis d'imager la circulation coronarienne avec une sensibilité élevée, grâce notamment au développement d’un nouveau filtre adaptatif permettant de supprimer le signal du myocarde en mouvement, basé sur la décomposition en valeurs singulières (SVD). Des expériences à thorax ouvert chez le porc ont permis d'évaluer et de valider notre technique et les résultats ont montré que la circulation coronaire intramurale, peut être évaluée sur des vaisseaux de diamètres allant jusqu’à 100 µm. La faisabilité sur l’homme a été démontrée chez l’enfant en imagerie clinique transthoracique.Enfin, nous avons développé une nouvelle approche d’imagerie des flux sanguins, « l’imagerie ultrarapide 3-D des flux», une nouvelle technique d'imagerie quantitative des flux. Nous avons démontré que cette technique permet d’évaluer le débit volumétrique artériel directement en un seul battement cardiaque, indépendamment de l'utilisateur. Cette technique a été mise en place à l'aide d'une sonde matricielle 2-D et d’un prototype d’échographe ultrarapide 3-D développé au sein du laboratoire. Nous avons évalué et validé notre technique in vitro sur des fantômes artériels, et la faisabilité in vivo a été démontrée sur des artères carotides humaines
This thesis was focused on the development of novel cardiovascular imaging applications based on 2-D and 3-D ultrafast ultrasound imaging. More specifically, new technical and clinical developments of myocardial shear wave elastography and ultrafast blood flow imaging are presented in this manuscript.At first, myocardial shear wave elastography was developed for transthoracic imaging and improved by a non-linear imaging approach to non-invasively and locally assess shear wave velocity measurements, and consequently tissue stiffness in the context of cardiac imaging. This novel imaging approach (Ultrafast Harmonic Coherent Compounding) was tested and validated in-vitro and the in vivo feasibility was performed in humans for biomechanical evaluation of the cardiac muscle wall, the myocardium. Then, we have translated shear wave elastography to the clinical practice within two clinical trials, each one with a different population (adults and children). In both clinical trials, we have studied the capability of shear wave elastography to assess quantitatively myocardial stiffness in healthy volunteers and in patients suffering from hypertrophic cardiomyopathy. The results in the adult population indicated that shear wave elastography may become an effective imaging tool to assess cardiac muscle stiffness in clinical practice and help the characterization of hypertrophic cardiomyopathy. Likewise, we have also translated Shear Wave Elastography into four-dimensions and we have developed a new approach to map tissue elastic anisotropy in 3-D. 3-D Elastic Tensor Imaging allowed us to estimate quantitatively in a single acquisition the elastic properties of fibrous tissues. This technique was tested and validated in vitro in transverse isotropic models. The in-vivo feasibility of 3D elastic tensor imaging was also assessed in a human skeletal muscle.In parallel, we have developed a novel imaging technique for the non-invasive and non-radiative imaging of coronary circulation using ultrafast Doppler. This approach allowed us to image blood flow of the coronary circulation with high sensitivity. A new adaptive filter based on the singular value decomposition was used to remove the clutter signal of moving tissues. Open-chest swine experiments allowed to evaluate and validate this technique and results have shown that intramural coronary circulation, with diameters up to 100 µm, could be assessed. The in-vivo transthoracic feasibility was also demonstrated in humans in pediatric cardiology.Finally, we have developed a novel imaging modality to map quantitatively the blood flow in 3-D: 3-D ultrafast ultrasound flow imaging. We demonstrated that 3-D ultrafast ultrasound flow imaging can assess non-invasively, user-independently and directly volumetric flow rates in large arteries within a single heartbeat. We have evaluated and validated our technique in vitro in arterial phantoms using a 2-D matrix-array probe and a customized, programmable research 3-D ultrafast ultrasound system, and the in-vivo feasibility was demonstrated in human carotid arteries

Nous présentons ici un système de classification audio parole/musique tirant parti des excellentes propriétés statistiques des Machines à Vecteurs de Support. Ce problème pose les trois questions suivantes : comment exploiter efficacement les SVM, méthode d'essence discriminatoire, sur un problème à plus de deux classes, comment caractériser un signal audio de manière pertinente, et enfin comment traiter l'aspect temporel du problème ? Nous proposons un système hybride de classification multi-classes tirant parti des approches un-contre-un et par dendogramme, et permettant l'estimation de probabilités a posteriori. Ces dernières sont exploitées pour l'application de méthodes de post-traitement prenant en compte les interdépendances entre trames voisines. Nous proposons ainsi une méthode de classification par l'application de Modèles de Markov Cachés (HMM) sur les probabilités a posteriori, ainsi qu'une approche basée sur la détection de rupture entre segments au contenu acoustique "homogène". Par ailleurs, la caractérisation du signal audio étant opérée par une grande collection des descripteurs audio, nous proposons de nouveaux algorithmes de sélection de descripteurs basés sur le récent critère d'Alignement du noyau ; critère que nous avons également exploité pour la sélection de noyau dans le processus de classification. Les algorithmes proposés sont comparés aux méthodes les plus efficaces de l'état de l'art auxquelles elles constituent une alternative pertinente en termes de coût de calcul et de stockage. Le système construit sur ces contributions a fait l'objet d'une participation à la campagne d'évaluation ESTER 2, que nous présentons, accompagnée de nos résultats
We present here a system for speech/music audio classification, that relies on the excellent statistical properties of Support Vector Machines. This problems raises three questions : how can the SVM, by essence discriminative, be used effeciently on a problem involving more than two classes, how can an audio signal be characterized in a relevant way, and how can the temporel issue be adressed ? We propose a hybrid system for multi-class classification, based on a combination of One-vs-One and dendogram-based approaches, and allowing the estimation of posterior probabilities. The latter are used for the application of post-processing methods that take into account the neighboring frames' inter-dependancies. We thus propose a classification scheme based on the application of Hidden Markov Models on the posterior probabilities, along with an approach based on change detection between segments with "homogeneous" acoustic content. Concerning the audio signal characterization, since it involves a great amount of audio descriptors, we propose new algorithms for feature selection, based on the recent Kernel Alignement criterion. This criterion is also used for the kernel selection step in the classification process. The proposed algorithms are compared to the state-of-the-art, and constitute a relevant alternative in terms of computational cost and storage. The system built from these contributions has been used for a participation to the ESTER 2 evaluation campaign, that we present, along with our results

Nous présentons ici un système de classification audio parole/musique tirant parti des excellentes propriétés statistiques des Machines à Vecteurs de Support. Ce problème pose les trois questions suivantes : comment exploiter efficacement les SVM, méthode d'essence discriminatoire, sur un problème à plus de deux classes, comment caractériser un signal audio de manière pertinente, et enfin comment traiter l'aspect temporel du problème ? Nous proposons un système hybride de classification multi-classes tirant parti des approches un-contre-un et par dendogramme, et permettant l'estimation de probabilités a posteriori. Ces dernières sont exploitées pour l'application de méthodes de post-traitement prenant en compte les interdépendances entre trames voisines. Nous proposons ainsi une méthode de classification par l'application de Modèles de Markov Cachés (HMM) sur les probabilités a posteriori, ainsi qu'une approche basée sur la détection de rupture entre segments au contenu acoustique "homogène". Par ailleurs, la caractérisation du signal audio étant opérée par une grande collection des descripteurs audio, nous proposons de nouveaux algorithmes de sélection de descripteurs basés sur le récent critère d'Alignement du noyau ; critère que nous avons également exploité pour la sélection de noyau dans le processus de classification. Les algorithmes proposés sont comparés aux méthodes les plus efficaces de l'état de l'art auxquelles elles constituent une alternative pertinente en termes de coût de calcul et de stockage. Le système construit sur ces contributions a fait l'objet d'une participation à la campagne d'évaluation ESTER 2, que nous présentons, accompagnée de nos résultats.