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Le travail effectué au cours de cette thèse, axée sur le développement de séquences et de méthode de quantification pour la spectroscopie de corrélation localisée à visée in vivo, a permis le développement des séquences LCOSY et L-CTCOSY et leurs applications. À travers différentes applications, l’intérêt de la spectroscopie 2D, et plus particulièrement de la LCOSY d’un point de vue de l’identification des composés et de leur quantification dans le spectre a été démontré.
La LCOSY et la LCTCOSY ont un handicap inhérent à leur motif de séquence : leur signal par unité de temps est beaucoup moins élevé qu’une séquence JPRESS. Le rapport de signal entre une séquence JPRESS et LCOSY/LCTCOSY est théoriquement de deux. Cependant, en pratique rapport tend à s'abaisser du fait du schéma de localisation et des impulsions utilisées. Une possibilité de gain de signal serait l’utilisation d’un autre motif de localisation de la LCOSY, en utilisant des techniques de saturation du volume extérieur ou utilisant des impulsions adiabatiques [122], proposant une solution à l’artefact de déplacement chimique. Aussi les séquences de corrélation laissent moins de latitude quant au choix du nombre d’incréments (dans un schéma d’échantillonnage régulier dans la dimension indirecte par rapport à la JPRESS. L’analyse de leurs performances quantitatives a été réalisée à travers une étude in vitro et via la théorie des Cramér Rao utilisant des simulations par mécanique quantique des signaux générés par ces séquences. Il a ; cependant, été démontré que la quantification LCOSY peut présenter, en théorie et pour certains métabolites couplés (e.g. GABA, Gln) des CRBs plus faibles que celles obtenues pour la quantification JPRESS, pour des conditions de temps d’acquisition équivalentes. Ce résultat est valide dans le cas d’estimateur efficace ; en pratique l’algorithme de minimisation utilisé, sa convergence, le modèle utilisé et la qualité du spectre acquis peuvent induire des biais de quantification et s’éloigner du cadre théorique de l’application des bornes de Cramér Rao. Du point de vue de la quantification la LCTCOSY est désavantagée par une la forte pondération en T2 dû à la constante de temps constant (>70ms). Cependant, l’usage de cette constante de temps présente un intérêt dans l’étude de systèmes couplés tel le GABA, le Gln et Glu qui n’a pas été complètement exploré.
La mise en place de notre procédure de quantification s’est effectuée dans le prolongement des méthodes existantes : à savoir une optimisation non linéaire des paramètres d’un signal modèle décrivant un signal acquis. Cette approche peut être améliorée par l’usage d’algorithme génétique généralisé. Notre approche multi itérative avec des contraintes présentée en chapitre 3 est proche d’un algorithme génétique dans le sens ou les paramètres très éloignés de la solution sont pénalisés fortement, dans un algorithme génétique l’approche est similaire : le paramètre trouvé ne satisfaisant pas le critère
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d’optimum aura sa lignée pénalisé et à force d’itération une solution optimale est obtenue. Notre approche quantitative se base sur un modèle paramétrique où les phénomènes de relaxation ont été simplifiés en une pondération de forme exponentielle décroissante affectant de la même façon tout un système de spins couplés ou non. Or il est possible de simuler les différents effets dus à la relaxation des différents spins de notre spectre avec SPINACH en incluant une matrice de relaxation par système de spins et être plus prêt de la physique du signal. L’optimisation se fera alors via une approche de dictionnaire, c'est-à-dire avec la génération de plusieurs matrices de relaxation alimentant la base de connaissance a priori.
L’un des principaux défauts de la spectroscopie 2D est son temps d’acquisition. Ce dernier est dépendant de la dimension indirecte à encoder. Il existe des méthodes d’acquisition dite ultrarapide permettant l’acquisition d’un spectre 2D en quelques secondes [52][123]. Ces méthodes récentes commencent à être étudié plus en détail, notamment pour leur application in vivo [53]. L’un des principaux barrages à ces séquences est leur rapport signal à bruit très faibles. L’utilisation de technique d’hyperpolarisation permettrait de franchir cet obstacle. Ces méthodes demandent encore beaucoup de réflexion et de travail avant une application in vivo. Il existe un moyen exposé au chapitre 4, permettant une réduction du temps d’acquisition en limitant le nombre d’incrément à utiliser en 2D : les techniques d’encodage irrégulier ou NUS (non uniforme sampling). Ces techniques sont prometteuses car demandent peu de développement de séquence spécifique. De plus, nous avons montré que la LCOSY en NUS est quantifiable sans modification profonde de notre procédure de quantification. Pour ce qui est des méthodes ultrarapides et/ou utilisant l’hyperpolarisation, une méthode spécifique de quantification, différente de l’approche présentée ici doit être développée.
Les résultats obtenus in vivo semblent cohérents avec la littérature mais doivent encore être éprouvés via une étude quantitative à plus grande échelle, comme cela a été réalisé pour les différents algorithmes de quantification utilisés en clinique tel LCModel, Tarquin, ProFit. Nous avons vu qu’en plus de l’utilisation pour l’exploration du métabolisme cérébral, l’utilisation de la SRM 2D, notamment la LCOSY apportait une contribution significative à l’exploration et quantification des lipides du foie et des tissus adipeux sous cutanés. Récemment, le groupe de M. Albert Thomas (UCLA, Department of Radiology) a exploré les possibilités offertes par cette séquence pour son application clinique pour d’autres organes : le sein [124] , le muscle [125] , la prostate [126] et récemment la vésicule biliaire[127]. Ces études démontrent tous les avantages la LCOSY pour l’identification des différents métabolites et leur rôle dans le métabolisme. À cette identification, une procédure de
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quantification dédiée, comme celle présentée dans cette thèse, apporterait beaucoup au déploiement de cette technique dans un cadre de recherche clinique in vivo.
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