Université de Rennes 1 Towards new means of performing multi T1-weighted contrast imaging and T1 mapping with the FLAWS magnetic resonance sequence Vers de nouvelles méthodes permettant l'acquisition d'images multi-contrastes pondérées T1 et de cartographies des temps de relaxation T1 avec la séquence d'imagerie par résonance magnétique FLAWS CerveauIRMFLAWSmulti-contrastecartographie T1 BrainMRIFLAWSmulti-contrastT1 mapping CerveauImagerie par résonance magnétique La séquence d’imagerie cérébrale par résonance magnétique FLAWS fourni deux images pondérées T1 respectivement caractérisées par une suppression du signal de substance blanche et du signal du liquide céphalorachidien. Le minimum entre ces deux images fourni une image spécifique de la substance grise. Au commencement de cette thèse, la séquence FLAWS était uniquement disponible pour de l’imagerie 3T. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d’optimisation basée sur la maximisation d’une fonction de profit sous contraintes et sur des informations à priori sur les temps de relaxation T1 des tissus cérébraux afin de déterminer les paramètres de la séquence FLAWS. Cette méthode fut utilisée afin de proposer des paramètres permettant l’acquisition de la séquence FLAWS à 1.5T et 7T. Une nouvelle combinaison des signaux FLAWS fut proposée afin de générer des images pondérées T1 caractérisées par une sensibilité réduite aux inhomogénéités du champ magnétique B1. De plus, cette nouvelle combinaison des signaux FLAWS fut utilisée pour générer des cartographies T1 des tissus cérébraux. Nous montrons que ces cartographies T1 sont caractérisées par une sensibilité réduite aux inhomogénéités du champ magnétique de transmission. Les méthodes présentées dans cette thèse furent validées par des expériences d’imageries sur un fantôme à 3T et sur des volontaires sains à 1.5T et 7T. The FLAWS brain magnetic resonance imaging sequence provides two coregistered T1-weighted contrasts characterized by a suppression of the white matter and cerebrospinal fluid signals, respectively. The computation of the minimum between these two images provides a GM-specific contrast. The contrasts provided by the FLAWS sequence are of interest for deep brain stimulation surgery planning applications and for brain lesion detection. When this thesis started, the FLAWS sequence was only available for 3T imaging. The work presented in this thesis proposes an optimization method based on the maximization of a profit function under constraints and prior information about the brain tissues T1 relaxation times to determine FLAWS sequence parameters. This method was used to propose sets of FLAWS sequence parameters for 1.5T and 7T imaging. A new combination of the FLAWS signals is proposed to generate T1-weighted images characterized by a reduced sentisitivity to the B1 magnetic field inhomogeneities. In addition, this new combination of FLAWS signals was used to generate T1 maps of the brain tissues. We show that the FLAWS T1 maps are characterized by a reduced sensitivity to the transmitted magnetic field inhomogeneities. The methods presented in this thesis were validated by performing experiments on a phantom at 3T and on healthy volunteers at 1.5T and 7T. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 8225 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/64d12482-24b0-4f07-8b64-29f80a430883 Beaumont Jérémy 1993-05-18 FR 256173516 jeremy.beaumont.2@gmail.com 2020REN1S106 http://www.theses.fr/2020REN1S106 2020-12-10 Signal, image, vision Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Commonwealth scientific and industrial research organization (Australie)thesis.degree.grantor_2 027938603 Doctorat non ouiGambarotaGiuliointervenant_1055776930FrippJurgenintervenant_2256173699 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image partenaireRecherche_1 177793767 ddc:620 GambarotaGiulioFrippJurgenUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieCommonwealth scientific and industrial research organization (Australie)MATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image ASCII PDF 8422606