Thèse Cartographie des Propriétés Électriques du Corps Humain en Imagerie par Résonance Magnétique Irm H/F

Détail du poste Établissement : Université de Lorraine École doctorale : IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES Laboratoire de recherche : IADI - Imagerie Adaptative Diagnostique et Interventionnelle Direction de la thèse : Freddy ODILLE ORCID Début de la thèse : Date limite de candidature : 2026-09-15T23:59:59 Le projet de thèse vise à développer de nouvelles méthodes en imagerie par résonance magnétique (IRM) visant à l'acquisition, la reconstruction et l'analyse d'images pour la cartographie des propriétés électriques des tissus dans le corps humain. Les propriétés électriques (conductivité et permittivité) caractérisent le comportement du milieu en réponse à une stimulation électromagnétique, et sont influencées par la composition des tissus, leur structure, le contenu en eau, la concentration ionique etc... Les techniques récentes de cartographie en 3D par IRM offrent de nouvelles perspectives pour de nombreuses applications biomédicales diagnostiques, comme la caractérisation des lésions pathologiques/tumorales, ou interventionnelles, comme le calcul de la dose électromagnétique délivrée aux tissus (débit d'absorption spécifique, DAS) lors d'une procédure de thermo-ablation par micro-ondes. Ces techniques présentent néanmoins certaines limites, sur lesquelles le travail de thèse se concentrera : 1) la résolution spatiale effective des cartes de conductivité reste modeste (5 à 10 mm) au regard du potentiel de l'IRM (La connaissance des propriétés électriques est requise dans de nombreuses applications biomédicales et industrielles. Les propriétés électriques des tissus étant dépendantes de la structure des tissus et de leur composition (eau, concentration ionique, structure cellulaire...), elles peuvent être modifiées lors de l'altération du tissu suite à une pathologie (par exemple une tumeur ou un kyste dans le foie, cf Fig. 1) et ainsi fournir des informations diagnostiques, également appelées des biomarqueurs (1). De plus, lors de l'interaction entre un champ électromagnétique et un tissu biologique - comme c'est le cas en téléphonie mobile, ou lors d'un examen d'imagerie par résonance magnétique (IRM) - il est nécessaire d'estimer la quantité d'énergie électromagnétique absorbée (ou débit d'absorption spécifique, DAS) pour la sécurité de l'utilisateur ou du patient. De même, lors d'un traitement de thermo-ablation d'une lésion par micro-ondes, une modélisation plus précise de cette énergie délivrée à la lésion cible et aux tissus sains environnants est nécessaire pour optimiser l'efficacité du traitement. Ces estimations d'énergie absorbée requièrent de connaître précisément la conductivité des tissus (2). Figure 1 - Images IRM conventionnelles en pondération T1 (à gauche) et cartes de conductivité électrique reconstruites (à droite), chez un sujet présentant une tumeur hépatique bénigne (Subject 1) et un kyste (Subject 2). Travaux du laboratoire IADI, Z. He et al., ISMRM 2024. En raison de son principe physique fondée sur l'électromagnétisme, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) offre la possibilité d'imager ces propriétés électriques (3) et ceci à une résolution proche du centimètre, voire du millimètre. En IRM, des antennes radiofréquences (RF) émettant une impulsion RF à la fréquence de Larmor (64 MHz à 1.5 T, 128 MHz à 3 T) sont utilisées pour créer le signal IRM. Les images obtenues sont complexes (module et phase) et dépendent notamment de l'interaction électromagnétique entre l'onde RF émise et le sujet imagé. Cette « signature » RF dans les images IRM est fonction de la conductivité et de la permittivité des tissus, et toute l'essence de la Magnetic Resonance Electrical Properties Tomography (MR-EPT) consiste à extraire cette signature RF des images pour ainsi quantifier la conductivité et permittivité des tissus. Au cours des travaux précédents du laboratoire (cf Fig. 2), nous avons validé les mesures par IRM par rapport à la méthode de référence (4), et nous avons obtenu des résultats préliminaires concernant les valeurs observées in-vivo et leurs variations dans la population (5). Les limites des techniques précédemment développées sont : 1) la résolution spatiale effective des cartes de conductivité reste modeste (5 à 10 mm) au regard du potentiel de l'IRM ( L'objectif de la thèse est de développer de nouvelles méthodes d'acquisition et de reconstruction des images permettant d'optimiser la qualité des cartes de conductivité. Nous nous baserons sur les bases de données existantes et en cours d'acquisition pour établir un atlas des valeurs normales, puis nous étudierons de nouvelles applications des cartographies de conductivité électrique, telles que la sécurité du patient en IRM et la planification des interventions de thermo-ablation par micro-ondes. Le travail de thèse pourra être organisé autour de trois axes de recherche complémentaires. Axe 1 : Acquisition des images Dans cet axe on comparera différentes techniques d'acquisition par IRM des images du champ RF nécessaires à la reconstruction des propriétés électriques. La séquence d'acquisition actuellement utilisée est basé sur une technique appelée UTE (ultra-short time of echo), permettant de réceptionner le signal IRM le plus tôt possible après l'excitation RF. Dans les organes en mouvement (torso et abdomen), actuellement une acquisition courte, de résolution modeste (2 x 2 x 2.5 mm) est réalisée en apnée. Une acquisition plus longue, utilisant une synchronisation respiratoire, sera envisagée pour attendre une résolution s'approchant du millimètre, comme dans le cerveau. Une acquisition alternative (séquence bSSFP à cyclage de phase) a été développée au laboratoire et sera également adaptée pour les organes en mouvement. Les résultats seront comparés à la technique UTE. Axe 2 : Reconstruction des propriétés électriques Cet axe vise à l'optimisation des algorithmes de reconstruction sur les bases de données existantes (sujets sains et pathologiques). On se basera sur différents algorithmes de reconstruction précédemment développés au laboratoire. Dans sa version simplifiée (méthodes « phase-based » ou « complex-image-based »), la reconstruction repose sur l'estimation du laplacien de la cartographie acquise en 3D du champ RF. Une première approche repose sur une reconstruction basée sur une segmentation des différentes classes de tissus, de façon à estimer le laplacien à l'aide d'un support adaptatif, évitant ainsi les inconsistances aux frontières entre tissus (6). Une autre approche, plus générale, modélise de façon plus fidèle le comportement du champ RF aux frontières, et repose sur la résolution d'un problème inverse (7). Enfin une modélisation plus complète des équations de Maxwell est envisageable (8) - cette approche doit permettre, en théorie, d'améliorer encore les résultats, mais n'a pas encore été testée sur données réelles. Axe 3 : Post-traitement des images Une segmentation automatique des organes ou classes de tissus dans les images anatomiques permet de compléter l'analyse, et in fine de créer une base de données de patients virtuels disponibles pour la simulation électromagnétique du corps humain. En effet cette segmentation des tissus est nécessaire pour caractériser la distribution des propriétés électriques, à la fois dans le corps humain et dans la population. Ceci permet d'obtenir des valeurs moyennes par organes et de quantifier la variabilité en fonction de l'âge, du sexe, de la fraction graisseuse du sujet etc... Au cours de nos travaux précédents (5), une première segmentation a été proposée pour la tête (substance blanche et grise du cerveau) et pour les principaux organes du tronc (coeur, poumons, foie etc...). Nous complèterons ces données de façon à estimer les valeurs d'autres organes d'intérêt pour la modélisation électromagnétique du corps humain (applications en sécurité IRM), notamment les muscles périphériques. Une évaluation des modèles électromagnétiques ainsi générés sera également envisagée au moyen d'une simulation électromagnétique afin d'estimer le DAS dans une application donnée (échauffement RF lors d'un examen IRM, calcul de la dose délivrée lors d'une procédure d'ablation micro-ondes, etc...). Le profil recherché - Formation : M2 ou ingénieur dans une des disciplines suivantes : sciences de l'ingénieur, ingénierie biomédicale, physique, mathématiques, sciences des données. Une expérience (stage M2) dans le domaine de l'IRM ou de l'imagerie médicale est un plus.- Curieux, autonome, dynamique, présentant un vif intérêt pour la recherche et l'imagerie médicale.- Bonne maîtrise de l'anglais et des outils de programmation scientifique (notamment Matlab ou Python).- Bonnes capacités de communication.