Optimisation du traitement des données

Choix du type de données à exporter

Différents formats d’export des données IRM Philips sont possibles : PAR-REC, NIfTI, DICOM et RAW. Le première question a été de déterminer quel type de format utiliser afin d’obtenir une carte de phase correcte, et un protocole de traitement optimal.

Les données brutes, ou RAW, de par leur gros volume, sont difficiles à stocker dès lors qu’on acquière plusieurs dynamiques. Concernant les données NIfTI, les cartes de phases exportées directement à la console, via l’outil

Chapitre 9 Développement pour la thermométrie IRM PRFS

Philips intégré, présentaient des problèmes d’ordre dans l’indexation des échos, comme le montre la Figure 9.1.2a. Dans ce cas, on n’obtient qu’une seule carte de phase avec plusieurs échos mélangés, et la reconstruction d’une carte de phase par écho est difficile.

Des outils existent pour convertir un format DICOM au format NIfTI, tel que Dcm2nii proposé par MRIcron (McCausland Center for Brain Imaging). Dans la Figure 9.1.2b, un profil coronal d’un volume NIfTI est repré-senté. On constate que pour chaque écho, le volume contient les quatre types de données, Module, partie Réelle, partie Imaginaire, Phase (MRIP). Or, il serait préférable d’obtenir un fichier NIfTI pour chaque écho, mais aussi pour chaque type de données. Tout comme pour les NIfTII obtenu par Philips, l’indexation de MRIcron ne convenait donc pas.

(a) NIfTI directement obtenu via l’outil d’ex-port Philips : dans cette carte de phase, les coupe sont mélangées.

(b) NIfTI obtenu via DCM2nii : chaque vo-lume contient les données MRIP pour cha-cun des échos.

Figure9.1.2 – Exemple de cartes obtenues avec deux outils d’export et de conversion.

La solution a été de passer du format PAR-REC au format NIfTI via le logiciel libre r2aGUI (Utrecht University Medical Center & Helmholtz Institute, Utrecht University, the Netherlands), adapté en interne pour gérer un panel de signaux reconstruits plus large. Afin de rendre la conversion automatique, un Batch de traitement hiérarchique de données cliniques, créé par un ancien stagiaire de l’équipe, Pierre-Loup Schaefer, a été modifié pour pouvoir intégrer l’outil r2aGUI. En partant des PAR-REC, le système de Batch les convertit de manière systématique en respectant l’ordre fourni par l’Examcard. On obtient ainsi des fichiers NIfTI distincts pour chaque type de données MRIP, à chaque temps d’écho.

Traitement des cartes de phase

Le traitement des données est représentée dans la Figure 9.1.3. Une fois les cartes de phase correctement obtenues au format NIfTI, il a été nécessaire de les déballer, i.e. de supprimer les sauts de phases existants. Pour cela, le logiciel FSL (FMRIB Software Library, Oxford, UK) a été utilisé. FSL intègre un module de déballage de phase 3D très performant, appelé Prélude. L’entrée peut être soit une seule image complexe NIfTI, ou une paire d’images NIfTI réelles donnant les valeurs de phase et de module séparément. En sortie, on obtient des cartes de phase déballées pour chaque écho (Figure 9.1.3).

Figure9.1.3 – Protocole de traitement des données de PRFS implémenté

Un traitement plus performant et plus simple consisterait en la division des cartes complexes afin de réaliser l’étape de soustraction de phase sans nécessité de déballage préalable. Tant que le déballage fonctionne bien, ce qui est le cas ici, les deux approches donnent strictement le même résultat. Une fois chaque carte de phase obtenue, les différences de phase sont calculées pour chacune des trois paires d’échos possibles (écho 3 - écho 1, écho 3 - écho 2, écho 2 - écho 1), et pour chaque acquisition dynamique. La variation de la différence de phase par rapport à une acquisition de référence séparée qui définit la ligne de base de température (∆φpre) est ensuite calculée. Cette différence totale △Φ est ensuite directement reliée à la variation de température via l’équation 5.5.1.

Choix des temps d’écho optimaux

Les résultats de l’expérience présentée plus haut, permet de comparer les variations de température mesurées avec le capteur thermique avec celles issues des cartes de températures obtenues à partir des trois paires de TE. Le gel injecté avait une température initiale dans le tube de 51°C, et le fantôme était à une température homogène d’environ 19°C. Grâce à l’acquisition haute résolution (voir Figure 9.1.1), la position exacte du capteur de température est déterminée, et les variations de températures dans les différentes cartes sont extraites à cette même position via l’utilisation de SPM8 (Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, UK). Ces variations sont comparées avec celles mesurées, comme le montre la Figure 9.1.4. Lors de l’injection, la température a vite augmenté localement, avant de décroître en quelques minutes à cause de la propagation du gel chaud dans le gel froid.

Chapitre 9 Développement pour la thermométrie IRM PRFS

Figure9.1.4 – Variations de la température après injection d’un gel chaud : mesures du capteur à fibre optique vs mesures par thermographie IRM PRFS à différents temps d’échos dans le voxel contenant le capteur de température.

Les temps d’échos T E1 = 2.20 ms et T E2 = 5.95 ms sont ceux qui permettent une meilleure évaluation des échauffements réels, avec une différence moyenne de 1.8°C ± 0.3°C par rapport à la mesure par capteur optique. L’impact de cette erreur sur l’utilisation de cette méthode dans l’étude de l’échauffement RF d’implant sera discuté dans la section suivante.