Université de Rennes Optimisation des paramètres d'acquisition en IRM de diffusion pour la reconstruction de la connectivité cérébrale Optimization of diffusion MRI acquisition parameters for brain connectivity reconstruction IRM de diffusionMicrostructureAcquisition, OptimisationMatière blancheTractographie Diffusion MRIMicrostructureAcquisitionOptimizationWhite matterTractography Imagerie par résonance magnétique de diffusion Optimisation mathématique Traitement du signal L'IRM de diffusion est une méthode non invasive pour sonder la microstructure des tissus, en mesurant le déplacement des molécules d'eau. Toutefois, les informations extraites du signal dépendent fortement du schéma d'acquisition. Ce dernier doit trouver un équilibre entre la sensibilité aux caractéristiques de la microstructure et les contraintes pratiques telles que le temps d'acquisition et la qualité du signal. Cette thèse porte sur l'optimisation du protocole d'acquisition en IRM de diffusion, plus précisément dans le cadre d'acquisitions multidimensionnelles, où l'acquisition est encodée à l'aide de b-tenseurs. La principale contribution de ce travail est le développement d'un cadre adapté à la conception de protocoles d'acquisition maximisant la sensibilité aux paramètres d'intérêt. Une seconde contribution vise à comprendre la signification physique pour la microstructure d'un paramètre d'intérêt du modèle. Enfin, la génération de fantômes plus adaptés à l'estimation des effets de l'acquisition par b-tenseurs sur la tractographie par filtrage a été initiée. Diffusion MRI is a non-invasive method for probing tissue microstructure by measuring the displacement of water molecules. However, the information extracted from the signal strongly depends on the acquisition scheme. The latter must strike a balance between sensitivity to microstructural features and practical constraints such as acquisition time and signal quality. This thesis focuses on optimizing the acquisition protocol in diffusion MRI, more specifically within the framework of multidimensional acquisitions, where encoding is performed using b-tensors. The main contribution of this work is the development of a framework tailored to designing acquisition protocols that maximize sensitivity to parameters of interest. A second contribution aims to better understand the physical meaning, in terms of microstructure, of one of the model’s parameters of interest. Finally, the generation of phantoms better suited to estimating the effects of b-tensor encoding on tractography filtering has been initiated. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 63460 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/2ad88bcf-3951-4a7b-9b29-e6df29b08959 BOCQUILLON CONSTANCE ANNE 1999-06-26 fr constance.bocquillon@me.com 2026URENS031 http://www.theses.fr/2026URENS031 2026-06-30 Informatique Université de Rennesthesis.degree.grantor_1 26693823X Doctorat non ouiCaruyerEmmanuelintervenant_1237499789MaurelPierreintervenant_213063185XPouponCyrilintervenant_3057793050LiJing-Rebeccaintervenant_4176718370 MATISSEecoleDoctorale_1 267602553 IRISA partenaireRecherche_1 026386909 ddc:004 CaruyerEmmanuelMaurelPierrePouponCyrilLiJing-RebeccaUniversité de RennesMATISSE IRISA ASCII PDF 64982956