EP4511669A1 - Procédé de détermination automatique d'un ensemble d'au moins un paramètre caractéristique optimal d'une séquence d'acquisition par résonance magnétique - Google Patents

Procédé de détermination automatique d'un ensemble d'au moins un paramètre caractéristique optimal d'une séquence d'acquisition par résonance magnétique

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Publication number
EP4511669A1
EP4511669A1 EP23720299.9A EP23720299A EP4511669A1 EP 4511669 A1 EP4511669 A1 EP 4511669A1 EP 23720299 A EP23720299 A EP 23720299A EP 4511669 A1 EP4511669 A1 EP 4511669A1
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EP
European Patent Office
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characteristic
optimal
image
acquisition
images
Prior art date
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Pending
Application number
EP23720299.9A
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German (de)
English (en)
Inventor
Aurélien MAILLOT
Aurélien BUSTIN
Hubert COCHET
Matthias Stuber
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Centre Hospitalier Universitaire Vaudois CHUV
Centre Hospitalier Universitaire de Bordeaux
Universite de Bordeaux
Fondation Bordeaux Universite
Original Assignee
Centre Hospitalier Universitaire Vaudois CHUV
Centre Hospitalier Universitaire de Bordeaux
Universite de Bordeaux
Fondation Bordeaux Universite
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Publication date
Application filed by Centre Hospitalier Universitaire Vaudois CHUV, Centre Hospitalier Universitaire de Bordeaux, Universite de Bordeaux, Fondation Bordeaux Universite filed Critical Centre Hospitalier Universitaire Vaudois CHUV
Publication of EP4511669A1 publication Critical patent/EP4511669A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5602—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution by filtering or weighting based on different relaxation times within the sample, e.g. T1 weighting using an inversion pulse
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5607—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution by reducing the NMR signal of a particular spin species, e.g. of a chemical species for fat suppression, or of a moving spin species for black-blood imaging

Definitions

  • the medical signal acquisition sequence is an acquisition sequence in black blood by late gadolinium enhancement.
  • the characteristic zone includes only parts of the myocardium and blood.
  • the characteristic set is an inversion time.
  • the method comprises determining the intensity threshold, this step comprising:
  • the method comprises the selection of characteristic images of the characteristic area in images of the area to be imaged.
  • the method comprises the following series of steps:
  • the sequence of steps and the selection of the optimal characteristic image are repeated with inversion times different from those of the acquisition sequences when the optimal inversion time is a maximum or minimum inversion time of the sequences. acquisition.
  • the invention also relates to a method for generating a medical image of the area to be imaged comprising the determination of the optimal set of at least one characteristic parameter by the method according to the invention.
  • This method further comprises acquiring medical signals by the medical acquisition sequence having the optimal characteristic set and generating the medical image from the medical signals.
  • the invention relates to a processing system comprising a processor configured to implement the steps of the method according to the invention.
  • the invention also relates to a computer program product comprising instructions which, when the program is executed by a computer, lead it to implement the steps of the method according to the invention.
  • the invention further relates to a computer-readable recording medium comprising instructions which, when executed by a computer, cause it to implement the method according to the invention.
  • the invention relates to a magnetic resonance imaging system comprising a magnetic resonance system comprising a static magnetic field generator, a gradient, a radio frequency device and a processing and control system configured to implement the calculation steps of the method according to the invention and to control the magnetic resonance system so that the imaging system implements the method according to the 'invention.
  • Fig. 5 a flowchart of the steps of an example of carrying out an overall process according to the invention.
  • the radiofrequency device 3 comprises coils or solenoids and is capable of generating MRI acquisition sequences comprising 180° inversion pulses, preparatory modules for the magnetization of the area to be imaged and modules for reading signals from of the area to be imaged.
  • the acquisition sequence is composed of subsequences called modules each comprising at least one radio frequency pulse of predetermined and adjustable frequency, shape, duration, phase, amplitude.
  • the reading module is configured to measure the magnetization of the area to be imaged resulting from the preparation module.
  • Set A advantageously comprises an electrocardiograph 4 intended to acquire an electrocardiogram of the patient.
  • the processing and control system C comprises a processing and control module 10 configured to generate commands intended for the MRI device B, in particular intended for the RF device 3, to generate the acquisition sequences and to generate two-dimensional images in gray levels of the area to be imaged from the signals measured by the RF magnetic field generator by reconstruction techniques known to those skilled in the art.
  • the longitudinal magnetization of the scars is significantly greater than zero.
  • the method according to the invention is a computer-implemented method for determining the optimal inversion time Tl op t from a plurality of characteristic images IKj of a characteristic zone of the zone to be imaged generated by applying acquisition sequences differing from each other only by their respective inversion times Th.
  • This optimal inversion time Tl op t is advantageously stored in a memory of system C and used, by the processing and control module 10, to generate a command intended for system A, in particular for the RF device 3 so that it acquires so-called medical signals, by a so-called medical acquisition sequence, whose inversion time Tl is the optimal inversion time Tl op t so that the processing and control device generates an image at from these signals.
  • the intensity threshold SI is the intensity of the global maximum M of the HISTi histograms.
  • Each HISTi histogram contains, for each of the N possible values of intensity I, the number of pixels in the image having this intensity I.
  • the process then includes the following steps:
  • the optimal inversion time Tl op t is the inversion time of the acquisition sequence by means of which the signals used to generate the optimal characteristic image IK op t having the greatest number of pixels of lower intensity or equal to the intensity threshold SI.
  • the proposed method makes it possible to select the image which has the most low intensity pixels.
  • Calculating the intensity threshold SI from the characteristic images IKj makes it possible to adapt the threshold according to the patient and to select a reliable optimal inversion time.
  • the intensity threshold SI constitutes data used by the method according to the invention.
  • This intensity threshold SI is, for example, previously stored in a memory of system C. The method is then devoid of steps 22 and 23.
  • the acquisition sequence to simultaneously acquire significantly impaired signals from at least one tissue of the characteristic zone.
  • the tissue(s) concerned present(s) simultaneously a substantially zero longitudinal magnetization at the time of the reading sequence, that is to say that the image of this tissue(s) (s) reconstructed from the signals from this tissue(s) measured during the acquisition sequence is black or substantially black.
  • the process according to the invention is then very reliable. Indeed, in this case, the acquisition sequence is configured to substantially simultaneously cancel the longitudinal magnetizations of the healthy myocardium and the blood.
  • the area of interest is the part of the myocardium affected by the scars. This area is in the minority, the image will be predominantly noticeably black.
  • the acquisition sequence is configured to significantly cancel the signal from the myocardium and other tissues such as back and chest muscles, unlike that from blood.
  • a contrast product for example gadolinium, is advantageously injected intravenously and the acquisition sequence is implemented early so that the blood appears white (bright) on the images.
  • the method then uses characteristic images of the characteristic zone acquired by respective acquisition sequences differing only by their characteristic sets, that is to say by values of the characteristic parameters of the set.
  • the characteristic set may in particular comprise at least one parameter taken from: the inversion time Tl, the preparatory module, a parameter of the preparatory module, for example the duration TSL of the module in Tip, the number of draws of the preparatory module, 'temporal spacing between two consecutive pulses of the preparatory module, the intensity, the phase shift, the frequency, the amplitude of each pulse, the shape, the duration, the phase, of at least one or each of the pulses of the module of preparation.
  • a parameter of the preparatory module for example the duration TSL of the module in Tip, the number of draws of the preparatory module, 'temporal spacing between two consecutive pulses of the preparatory module, the intensity, the phase shift, the frequency, the amplitude of each pulse, the shape, the duration, the phase, of at least one or each of the pulses of the module of preparation.
  • a contrast product for example gadolinium
  • the overall process then includes the following steps:
  • signals are acquired during step 130 making it possible to generate, during step 140, several medical images according to different section planes.
  • the gradient generator generates different gradients during the acquisition sequences.
  • the invention also relates to the system A, C configured to implement the method according to the invention.
  • the acquisition step 113 is implemented between 10 and 15 minutes after the injection of gadolinium in the non-limiting case of BL-LGE imaging. It is triggered and controlled by the commands generated during step 112.
  • the signals from the area to be imaged are acquired, during step 113, by means of respective acquisition sequences differing from each other only by their respective characteristic sets. Furthermore, the other acquisition conditions, namely the magnetic field generated by the static magnetic field generator 1 and the gradient generated by the gradient generator, are the same during these sequences.
  • the acquisition sequences are advantageously synchronized, by the processing and control module 10, with the heart rate, using the signals measured by the electrocardiograph 4, so as to be implemented during respective consecutive heart beats. An acquisition sequence is implemented for each heartbeat.
  • Such a segmentation step is, for example, described in the following document “Automated Deep-Learning-based Inversion Time Selection for Cardiac Late Gadolinium Enhancement Imaging, ISMRM 2020, Seung Su Yoon, Michaela Schmidt, Bernd J Wintersperger, Teodora Chitiboi, Vietnameseet Sharma , Christoph Tillmanns, Andreas Maier, and Jens Wetzl", the algorithm to be trained by images acquired by a BL-LGE acquisition sequence in the case of BL-LGE imaging and in the following document "Dark blood ischemic LGE segmentation using a deep learning approach » C. Torlasco and Al, European Heart Journal - Cardiovascular Imaging, Volume 22, Issue Supplement_2, June 2021).
  • the selection 115 comprises the acquisition of a position of the center of the section of the heart in the cutting plane of the images on one of the images IMj and the determination, by the processing and control module 10, a portion of the image IMj centered on the image and of predefined size stored in a memory of system C.
  • the selection step 115 allows, in cardiac imaging, to select a part of the image IMj comprising only blood and the myocardium. It does not require the implementation of precise heart segmentation algorithms.
  • the characteristic images IKj are the global images IMj or the portions of images POi.
  • Step 116 of determining the optimal set or more specifically the optimal inversion time Tl op t is implemented as described previously, by the processing and control module 10.
  • the sequence of steps 112 to 116 of the method is repeated with inversion sequences having respective acquisition times of which the minimum inversion time is the maximum inversion time of the acquisition sequences used to generate the images IKj, or respectively the time maximum inversion time is the minimum inversion time of the acquisition sequences used to generate the IKj images. This makes it possible to find the truly optimal inversion time.
  • the processing and control system C represented in Figure 1, can be seen as a calculator interacting with a computer program product.
  • System C is a computer, for example, a microcomputer, a computer network, an electronic component, a tablet, a smartphone or a personal digital assistant (PDA).
  • PDA personal digital assistant
  • the system C comprises the processing and control module 10.
  • This processing and control module comprises, for example, one or more processors capable of interpreting instructions in the form of a computer program, a programmable logic circuit, such as a circuit application-specific integrated circuit (ASIC), field programmable gate array (FPGA), programmable logic device (PLD), and programmable logic networks (PLA), a system on chip (SOC)), an electronic card in which the steps of the method according to the invention are implemented in hardware elements. Steps of the method according to the invention can be executed by a processor, simultaneously or sequentially and/or by one or more processors.
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • FPGA field programmable gate array
  • PLD programmable logic device
  • PDA programmable logic networks
  • SOC system on chip
  • the processing and control module 10 comprises a data processing circuit for performing calculations, a memory operationally coupled to the data processing circuit, a computer-readable medium and optionally a reader adapted to read the computer-readable medium.
  • System C also includes the HMI 11 comprising an input device, an output device and a communication device.
  • Each function of the system C is executed by causing the data processing circuit to read a predetermined program on hardware such as the memory of the processing and control module 10 such that the data processing circuit executes calculations, controls communications carried out by the communication device and reading and/or writing data in the memory of the calculation module and the computer-readable medium.
  • the process is executed on a single computer or on a system distributed between several computers (in particular via the use of cloud computing).
  • the memory is a computer-readable recording medium, and can be configured with, for example, at least one of the following elements: a read-only memory (ROM), an erasable read-only memory and programmable (EPROM, from English Erasable Programmable Read-Only Memory), a programmable and electrically erasable read-only memory (ÉEPROM, from English ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory), a random access memory (RAM, from English Random Access Memory) and another suitable storage medium.
  • the memory can include an operating system and load the programs according to the invention. It includes registers adapted to record parameter variables created and modified during the execution of the aforementioned programs.
  • the program product may include the computer-readable recording medium which is a tangible device, not being a transient signal per se, may be configured with, for example, at least one of the following: removable media, e.g. example, without limitation, a magneto-optical disc (for example, a read-only compact disc (CD-ROM, from English Compact Disc Read-Only Memory), a versatile digital disc or DVD (from English Digital Versatile Disc), a removable disk, a hard disk drive, a smart card, a flash memory device (e.g., a card, a key), a magnetic tape, a database, a server, and a other suitable storage medium.
  • removable media e.g. example, without limitation, a magneto-optical disc (for example, a read-only compact disc (CD-ROM, from English Compact Disc Read-Only Memory), a versatile digital disc or DVD (from English Digital Versatile Disc), a removable disk, a hard disk drive, a smart card, a flash memory device (e.
  • program instructions are taken from an external source and downloaded over a network.
  • the computer program product comprises a computer-readable data carrier on which the program instructions are stored or a data carrier signal on which the program instructions are encoded.
  • the form of the program instructions is, for example, a source code form, a computer executable form or any intermediate form between a source code and a computer executable form, such as the form resulting from the conversion of the source code via a interpreter, assembler, compiler, linker or locator.
  • the program instructions are microcode, firmware instructions, state definition data, integrated circuit configuration data (e.g. VHDL), or object code.
  • Program instructions are written in any combination of one or more programming languages, for example, object-oriented programming language (C++, JAVA, Python), procedural programming language (C language for example).
  • the output device is designed to return information to a user, sensory or electrical, such as, for example, visually or audibly.
  • the output interface includes, for example, a graphical interface.
  • the output interface can be the input device, for example, in the case of a touchscreen tablet.
  • the set of at least one communication device allows communication between the elements of system C and possibly between at least one element of the system and a device external to system C, for example system A.
  • This communication device can establish a physical link between elements of system C and/or between an element of system C and a device external to system C and/or a remote (wireless) communication link between elements of system C and/or between an element of system and a device external to the system C.

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Abstract

Procédé de détermination d'un ensemble caractéristique optimal (TIopt) d'au moins un paramètre caractéristique d'une séquence d'acquisition d'une image d'une zone à imager par résonance magnétique configurée pour annuler sensiblement des signaux médicaux provenant d'au moins un tissu prédéterminé, le procédé comprenant la sélection, mise en œuvre par ordinateur, d'une image caractéristique optimale présentant un plus grand nombre de pixels d'intensité inférieure ou égale à un seuil d'intensité donné (SI) parmi une pluralité d'images caractéristiques (IKi) d'une zone caractéristique de la zone à imager générées au moyen de séquences d'acquisition respectives présentant des ensembles d'au moins un paramètre caractéristique respectifs distincts (TIi), l'ensemble caractéristique optimal (TIopt) étant l'ensemble caractéristique (TIi) de la séquence acquisition au moyen de laquelle l'image caractéristique optimale a été générée.

Description

Description
Titre : PROCÉDÉ DE DÉTERMINATION AUTOMATIQUE D’UN ENSEMBLE D’AU MOINS UN PARAMÈTRE CARACTÉRISTIQUE OPTIMAL D’UNE SÉQUENCE D’ACQUISITION PAR RÉSONANCE MAGNÉTIQUE
Domaine de l’invention
L’invention concerne le domaine de l’imagerie par résonance magnétique (IRM), notamment, l’imagerie par résonance magnétique cardiaque.
Elle concerne l’imagerie par résonance magnétique dans laquelle on configure une séquence d’acquisition pour annuler un signal d’au moins un tissu prédéterminé comme par exemple l’imagerie par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium ou LGE, en référence à l’expression anglo-saxonne « Late Gadolinium Enhancement ».
La technique de référence pour l'évaluation de la formation de cicatrices régionales et de la fibrose myocardique est l’imagerie par rehaussement tardif du gadolinium en sang blanc ou BR-LGE (pour bright- blood LGE). Dans ce type d’imagerie, on provoque l'annulation du signal myocardique viable à l'aide d'impulsions d’inversion-récupération ce qui permet de visualiser des cicatrices avec un contraste élevé entre le tissu myocardique sain et les cicatrices. Cependant, pour les cicatrices myocardiques adjacentes aux cavités sanguines du cœur (ventricules droit et gauche), l’intensité élevée du signal issu du sang empêche la visualisation claire et la délimitation précise des cicatrices, en particulier des cicatrices subendocardiques. Afin de contourner ce problème, des techniques d'imagerie LGE en sang noir (BL-LGE) ont été proposées. Elles permettent d’annuler simultanément les signaux du myocarde sain et du sang fournissant ainsi un contraste élevé à la fois entre les cicatrices et entre le sang et entre les cicatrices et le myocarde sain.
L’annulation du signal du sang, pour obtenir un contraste "sang noir", est obtenue en appliquant, à une zone à imager d’un patient, une séquence radiofréquence (RF) d’inversion-récupération comprenant une impulsion de 180° suivie d’un module préparatoire T1 -rho et d’un module de lecture. La durée séparant l’impulsion de 180° et le module de lecture est appelée le temps d’inversion.
On cherche à acquérir les signaux pour générer l’image de la zone à imager avec une séquence d’acquisition telle que le temps d’inversion de la séquence est optimal de sorte qu’au moment de la lecture des aimantations longitudinales, les aimantations longitudinales du sang et du myocarde sain s’annulent ce qui permet d’obtenir l’image IRM présentant le meilleur contraste entre les cicatrices et le sang et le myocarde sain adjacent. Le choix du temps d’inversion est fondamental dans la mesure où le contraste de l’image a un impact direct sur la visualisation, la détection et la délimitation des cicatrices et donc sur le diagnostic et le pronostic du patient.
Or, ce temps d’inversion dépend du patient, du champ magnétique statique, ainsi que de la durée séparant la séquence d’acquisition de l’injection du produit de contraste. Il est donc nécessaire de déterminer le temps d’invention optimal, pour chaque patient, avant l’acquisition des images médicales du myocarde sur lesquelles un spécialiste ou un programme de détection est destiné à détecter ou visualiser et à localiser les cicatrices du myocarde.
État de la technique
On connaît des procédés de détermination automatique du temps d’inversion optimal à partir d’images IRM acquises au moyen de séquences d’acquisition de type inversion-récupération présentant des temps d’inversion respectifs distincts en imagerie IRM BR-LGE, basés sur des techniques d’intelligence artificielle.
On connaît notamment un procédé basé sur l’analyse des caractéristiques spatiales et temporelles des différentes images par un réseau de neurones. On connaît également un procédé basé sur une technique de segmentation par un réseau de neurones convolutif suivie de l’analyse des intensités de pixels dans une région d’intérêt obtenue par la segmentation.
Toutefois, l’utilisation de ces procédés en clinique n’est pas simple, car leur installation sur un dispositif d’imagerie IRM est complexe (des librairies de calcul et logiciels spécifiques doivent être installés pour que ces procédés puissent fonctionner) et reste actuellement principalement utilisée à des fins de recherche sur des sites dédiés. Le brevet US9104783B2 divulgue un système de détermination automatique de paramètres d’imagerie pour l’imagerie BL-LGE basé sur un modèle reliant le temps d’inversion à l’électrocardiogramme (ECG). Ce procédé est cependant complètement dépendant de l’acquisition ECG, de la présence du flux sanguin, non fonctionnel en présence de sang stagnant sur les parois, et restreint aux applications 2D.
Un but de l’invention est de limiter au moins un des inconvénients précités.
A cet effet l’invention a pour objet un procédé de détermination d’un ensemble caractéristique optimal d’au moins un paramètre caractéristique d’une séquence d’acquisition de signaux médicaux pour la génération d’une image médicale d’une zone à imager par résonance magnétique, la séquence d’acquisition étant configurée pour annuler sensiblement des signaux médicaux provenant d’au moins un tissu prédéterminé, le procédé comprenant la sélection, mise en œuvre par ordinateur, d’une image caractéristique optimale présentant un plus grand nombre de pixels d’intensité inférieure ou égale à un seuil d’intensité donné parmi une pluralité d’images caractéristiques d’une zone caractéristique de la zone à imager générées à partir de signaux acquis par des séquences d’acquisition respectives présentant des ensembles d’au moins un paramètre caractéristique respectifs distincts, l’ensemble caractéristique optimal étant l’ensemble caractéristique de la séquence acquisition de signaux au moyen desquels l’image caractéristique optimale a été générée.
Dans un mode particulier de réalisation, la séquence d’acquisition de signaux médicaux est une séquence d’acquisition en sang noir par réhaussement tardif du gadolinium.
Dans un mode particulier de réalisation, la zone caractéristique comprend uniquement des parties du myocarde et du sang.
Dans une réalisation particulière, l’ensemble caractéristique est un temps d’inversion.
Dans une réalisation particulière, le procédé comprend la détermination du seuil d’intensité, cette étape comprenant :
- calcul d’histogrammes des images caractéristiques de la zone caractéristique, - détermination d’une intensité du maximum global des histogrammes.
Dans une réalisation particulière, le procédé comprend la sélection des images caractéristiques de la zone caractéristique dans des images de la zone à imager.
Dans une réalisation particulière, le procédé comprend la suite d’étapes suivantes :
- acquisition des signaux au moyen des séquences d’acquisition respectives,
- génération des images caractéristiques à partir des signaux. Avantageusement, on répète la suite d’étape et la sélection de l’image caractéristique optimale avec des temps d’inversion différents de ceux des séquences d’acquisitions lorsque le temps d’inversion optimal est un temps d’inversion maximal ou minimal des séquences d’acquisition.
L’invention se rapporte également à un procédé de génération d’une image médicale de la zone à imager comprenant la détermination de l’ensemble optimal d’au moins un paramètre caractéristique par le procédé selon l’invention. Ce procédé comprend en outre l’acquisition de signaux médicaux par la séquence d’acquisition médicale présentant l’ensemble caractéristique optimal et la génération de l’image médicale à partir des signaux médicaux.
L’invention se rapporte à un système de traitement comprenant un processeur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.
L’invention se rapporte également à un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.
L’invention se rapporte en outre à un support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’invention.
Par ailleurs, l’invention se rapporte à un système d’imagerie par résonance magnétique comprenant un système de résonance magnétique comprenant un générateur de champ magnétique statique, un générateur de gradient, un dispositif radiofréquence et un système de traitement et de commande configuré pour mettre en œuvre les étapes de calcul du procédé selon l’invention et pour commander le système de résonance magnétique de sorte que système d’imagerie mette en œuvre le procédé selon l’invention.
Avantages
Le procédé selon l’invention permet de déterminer le temps d’inversion de façon fiable, robuste, peu coûteuse en termes de calculs, reproductible et simple.
Il est facilement intégrable à un dispositif IRM existant sans modification notable des séquences d’acquisition existantes.
Par ailleurs, ce procédé ne donne pas de charge de travail supplémentaire au manipulateur.
En outre, le procédé est rapide (de l’ordre de quelques dizaines de ms) ce qui est avantageux dans la mesure où le temps d’inversion optimal est susceptible d’évoluer lors de l’examen compte tenu de la cinétique d’élimination du gadolinium.
Le procédé selon l’invention permet le choix du pas entre les temps d’inversion ou, de façon plus générale, entre les valeurs des paramètres des différents ensembles caractéristiques des différentes séquences d’acquisition ce qui permet d’obtenir le temps d’inversion optimal ou l’ensemble optimal avec une bonne précision ce qui est, in fine, favorable à la bonne détection et à la localisation précises des caractéristiques.
Brève description des figures
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent :
Fig. 1 : une représentation schématique du système d’imagerie IRM selon l’invention,
Fig. 2 : une représentation schématique d’une séquence d’acquisition IRM BL- LGE,
Fig. 3 : une représentation schématique des étapes du procédé selon un premier mode de réalisation, Fig. 4 : un ordinogramme des étapes d’un procédé d’acquisition d’images IRM selon l’invention,
Fig. 5 : un ordinogramme des étapes d’un exemple de réalisation d’un procédé global selon l’invention.
Description invention
L’invention se rapporte au domaine de l’imagerie par résonance magnétique ou IRM.
Elle concerne plus particulièrement l’imagerie IRM dans laquelle on souhaite configurer une séquence d’acquisition de signaux médicaux pour obtenir un signal sensiblement nul pour un ou plusieurs tissus prédéterminés. Autrement dit, on souhaite configurer la séquence d’acquisition de signaux médicaux pour générer une image sensiblement noire d’un tissu prédéterminé.
Elle concerne, par exemple, l’imagerie IRM en sang noir.
L’invention concerne notamment l’imagerie par résonance magnétique nécessitant l’injection d’un produit de contraste, par exemple le gadolinium.
Elle concerne, par exemple, l’imagerie par rehaussement tardif du gadolinium en sang noir (BL-LGE).
L’invention s’applique à l’imagerie cardiaque, mais également à l’angiographie.
Système IRM
La figure 1 représente schématiquement un système d’imagerie par résonance magnétique selon l’invention comprenant un ensemble A d’équipements d’excitation et de mesure et un système de traitement et de commande C.
De façon connue en soit, l’ensemble A d’équipements d’excitation et de mesure comprend un dispositif d’imagerie IRM B comprenant un générateur de champ magnétique statique 1 comprenant un aimant principal de polarisation, un générateur de gradient 2 et un dispositif radiofréquence 3.
Le générateur de champ magnétique statique 1 comprend un aimant principal de polarisation destiné à générer un champ magnétique statique de polarisation sensiblement uniforme dans une zone de polarisation (généralement un tunnel) destinée à comprendre la zone à imager du patient, par exemple le cœur.
Le générateur de gradient 2 comprend trois bobines ou solénoïdes de gradient disposées et configurées pour faire varier l’intensité du champ magnétique dans la zone de polarisation selon des axes respectifs orthogonaux classiquement notés x, y et z fixes par rapport à la zone de polarisation. Le choix des intensités circulant dans ces bobines permet de sélectionner, parmi plusieurs possibles, une épaisseur et un plan de coupe dans lequel va être mesurée l’aimantation de la zone à imager du patient reçu dans la zone de polarisation.
Le dispositif radiofréquence 3 comprend des bobines ou solénoïdes et est apte à générer des séquences d’acquisition IRM comprenant des impulsions d’inversion de 180°, des modules préparatoires de l’aimantation de la zone à imager et des modules de lecture de signaux issus de la zone à imager.
De façon générale, la séquence d’acquisition est composée de sous-séquences appelés modules comprenant chacun au moins un puise radiofréquence de fréquence, de forme, durée, phase, amplitude prédéterminée et réglable.
Le module préparatoire est configuré pour exciter, c’est-à-dire modifier la direction de l’aimantation des tissus de zone à imager.
Le module de lecture est configuré pour mesurer l’aimantation de la zone à imager résultant du module de préparation.
L’ensemble A comprend avantageusement un électrocardiographe 4 destiné à acquérir un électrocardiogramme du patient.
Le système de traitement et de commande C comprend un module de traitement et de commande 10 configuré pour générer des commandes à destination du dispositif IRM B, notamment à destination du dispositif RF 3, pour générer les séquences d’acquisition et pour générer des images bidimensionnelles en niveaux de gris de la zone à imager à partir des signaux mesurés par le générateur de champ magnétique RF par des techniques de reconstruction connues de l’homme du métier.
L’image générée est une image matricielle en niveau de gris. Elle comprend un ensemble de pixels caractérisé chacun par une intensité I susceptible de prendre un ensemble de N valeurs (N étant un nombre entier fini supérieur à 1 ) correspondant à N niveaux de gris allant de 0 et N-1. Par exemple, cette valeur peut prendre 256 valeurs comprises entre 0 et 255 mais N n’est pas limité à 256.
Des représentations des images générées par le module de traitement et de commande 10 sont destinées à être affichées sur un écran de l’interface homme-machine 11 du système de traitement et de commande C.
Séquence d’acquisition
La figure 2 représente un exemple d’une séquence d’acquisition IRM en sang noir d’une image du myocarde. Une représentation schématique d’un électrocardiogramme (ECG) susceptible d’être acquis par l’électrocardiographe 4 lors d’un battement cardiaque ainsi que la séquence d’acquisition appliquée à la zone à imager sont représentés en partie haute de la figure 2. La partie basse de la figure 2 représente la variation de l’aimantation longitudinale des tissus de la zone à imager en fonction du temps t ainsi qu’une image I reconstruite à partir de signaux acquis lors d’un module de lecture débutant à un instant t= te correspondant à l’annulation des aimantations longitudinales du sang et du myocarde sain.
Pour l’acquisition IRM BL-LGE, un produit de contraste à base de Gadolinium est avantageusement injecté par voie intraveineuse chez le patient, de 10 à 15 minutes avant l’application des séquences d’acquisition de façon à obtenir des images présentant un contraste maximal entre les cicatrices et les tissus sains et le sang. Au niveau du cœur, le contraste est rapidement éliminé du myocarde sain, mais s’accumule de façon prolongée dans les cicatrices myocardiques. L’effet du gadolinium a pour effet de raccourcir le temps de relaxation T1 des tissus où il s’accumule. La relaxation de l’aimantation des cicatrices suite à une impulsion est ainsi plus rapide que celle du sang et du myocarde sain.
On cherche à générer des images présentant un contraste en sang noir. Dans une image de ce type, l’intensité des pixels correspondant au sang est nulle (pixels noirs) ou sensiblement nulle du fait qu’elle est acquise lorsque l’aimantation longitudinale du sang est nulle.
Afin de générer une telle image, le dispositif RF 3 génère une séquence d’acquisition d’inversion-récupération. Cette séquence d’acquisition comprend un module préparatoire comprenant une impulsion d’inversion notée 180° sur la figure 2, qui fait basculer l’aimantation longitudinale des tissus de la zone imager dans la direction opposée, c’est-à-dire qui inverse l’aimantation longitudinale. Sur la figure 2, on constate que l’aimantation de la zone à imager passe de Mz à -Mz sous l’effet de l’impulsion d’inversion. Du fait de la relaxation longitudinale, l’aimantation longitudinale des différents tissus présents dans la zone à imager croît pour revenir à sa valeur initiale, en passant par la valeur nulle. Naturellement, la cinétique de relaxation des différents tissus est différente.
De façon connue en soi, le module préparatoire comprend, par exemple, un module adiabatique en T1 -rho (Tip) de durée notée TSL (acronyme de l’expression anglo-saxonne « Time of Spin Lock ») ou un module pondéré en T2, ou de type MTC (acronyme de l’expression anglo- saxonne « Magnetisation Transfert Contrast ».)
Le module préparatoire (180°, Tip) est configuré de sorte que l’aimantation longitudinale du sang et celle du myocarde sain s’annulent au même instant te.
À ce même instant te, l’aimantation longitudinale des cicatrices est nettement supérieure à zéro. En faisant l’acquisition des signaux issus de la zone à imager à cet instant te, on obtient une image présentant un contraste très élevé entre les pixels correspondant au sang et au myocarde sain qui sont noirs et les pixels correspondant aux cicatrices, globalement blancs.
La séquence d’inversion-récupération comprend ensuite un module de lecture LE comprenant une impulsion de 90° appliquée à l’instant te et un gradient de lecture pour lire l’aimantation transversale de la zone à imager.
Le temps d’inversion Tl est la durée séparant l’impulsion de 180° du module de lecture, c’est-à-dire du premier instant d’acquisition de l’image dans le domaine de Fourier. Afin d’obtenir le meilleur contraste entre les cicatrices myocardiques et le sang et le myocarde sain, on cherche à faire débuter la séquence de lecture à l’instant te où les aimantations longitudinales du sang et du myocarde s’annulent afin de générer l’image présentant le meilleur contraste. Le temps d’inversion est alors optimal, il est noté Tlopt sur la figure 2.
Détermination du temps d’inversion optimal Tlopt Sur la figure 3, on a représenté les étapes du procédé selon l’invention.
Le procédé selon l’invention est un procédé mis en œuvre par ordinateur de détermination du temps d’inversion optimal Tlopt à partir d’une pluralité d’images caractéristiques IKj d’une zone caractéristique de la zone à imager générées en appliquant des séquences d’acquisition différant les unes des autres uniquement par leurs temps d’inversion Th respectifs.
Comme visible en figure 3, les images caractéristiques IKj présentent des contrastes différents (avec i = 1 à K, K étant au moins égal à 2 et égal à 11 dans l’exemple non limitatif de la figure 3).
Ce temps d’inversion optimal Tlopt est avantageusement mémorisé dans une mémoire du système C et utilisé, par le module de traitement et de commande 10, pour générer une commande à destination du système A, en particulier du dispositif RF 3 afin qu’il réalise l’acquisition de signaux dits médicaux, par une séquence d’acquisition dite médicale, dont le temps d’inversion Tl est le temps d’inversion optimal Tlopt de façon que le dispositif de traitement et de commande génère une image à partir de ces signaux.
Selon l’invention, le procédé de détermination automatique du temps d’inversion optimal Tlopt comprend, comme visible sur la figure 3, la sélection, mise en œuvre par ordinateur, d’une image caractéristique optimale IKopt, qui présente un plus grand nombre de pixels d’intensité inférieure ou égale à un seuil d’intensité donné SI, dans la pluralité d’images caractéristiques IKj avec i = 1 à K. Le seuil d’intensité SI utilisé est le même pour toutes les images IKj avec i = 1 à K.
Le temps d’inversion optimal Tlopt est le temps d’inversion Th de la séquence d’acquisition au moyen de laquelle l’image élémentaire optimale IKopt a été générée.
Nous allons maintenant décrire plus en détail un mode préféré de réalisation de l’étape de sélection, représentée en figure 4, de l’image élémentaire optimale IKopt qui est l’image élémentaire IKj qui présente un plus grand nombre de pixels d’intensité inférieure ou égale à un seuil d’intensité SI, parmi les images élémentaires IKj.
Cette étape comprend avantageusement les étapes suivantes, étant chacune mise en œuvre par ordinateur, par le module de traitement et de commande 10 : - calcul 21 d’histogrammes HISTi des images caractéristiques IKj pour i = 1 à K,
- détermination 22 du maximum global M des histogrammes HISTi par une méthode classique de détection d’un maximum global,
- détermination 23 d’une intensité SI du maximum global M
Le seuil d’intensité SI est l’intensité du maximum global M des histogrammes HISTi.
Chaque histogramme HISTi contient, pour chacune des N valeurs possible de l’intensité I, le nombre de pixels de l’image ayant cette intensité I.
Pour des raisons de clarté, les histogrammes figurant sur la figure 3, sont partiels. Seules les portions de ces histogrammes concernant les valeurs d’intensité (niveau de gris) comprises entre 0 et 60 sont représentées sur la figure 3.
Le procédé comprend ensuite les étapes suivantes :
- calcul 24, pour chaque image caractéristique IKj du nombre Nh de pixels de l’image IKj présentant une intensité inférieure ou égale au seuil d’intensité SI,
- détermination 25 de l’image caractéristique optimale IKopt présentant, parmi les images IKj avec i = 1 à K, le plus grand nombre Nh de pixels d’intensité inférieure ou égale à SI.
Le temps d’inversion optimal Tlopt est le temps d’inversion de la séquence d’acquisition au moyen de laquelle les signaux utilisés pour générer l’image caractéristique optimale IKopt présentant le plus grand nombre de pixels d’intensité inférieure ou égale au seuil d’intensité SI.
Autrement dit, le procédé proposé permet de sélectionner l’image qui présente le plus de pixels de basse intensité.
Le fait de calculer le seuil d’intensité SI à partir des images caractéristiques IKj permet d’adapter le seuil en fonction du patient et de sélectionner un temps d’inversion optimal fiable.
Par ailleurs, il est à noter que dans les images comprenant uniquement le myocarde et du sang, seules les cicatrices présentent normalement une haute intensité sur l’image obtenue à partir d’une séquence d’acquisition présentant le Tlopt. Il peut arriver que l’image présente des artefacts de haute intensité. Le seuil d’intensité SI utilisé dans le procédé selon l’invention n’est pas affecté par la valeur de ces pixels ce qui aurait été différent avec un seuil égal à la valeur moyenne des maximums des histogrammes.
En variante, le seuil d’intensité SI constitue une donnée utilisée par le procédé selon l’invention. Ce seuil d’intensité SI est, par exemple, préalablement mémorisé dans une mémoire du système C. Le procédé est alors dépourvu des étapes 22 et 23.
Images caractéristiques
Avantageusement, on souhaite configurer la séquence d’acquisition pour acquérir simultanément des signaux sensiblement nuis d’au moins un tissu de la zone caractéristique. Autrement dit, le(s) tissu(s) concerné(s) présente(nt) simultanément une aimantation longitudinale sensiblement nulle au moment de la séquence de lecture, c’est-à-dire que l’image de ce(s) tissu(s) reconstruite à partir des signaux issus de ce(s) tissu(s) mesurés lors de la séquence d’acquisition est noire ou sensiblement noire.
Avantageusement, la zone caractéristique comprend ce(s) tissu(s). Lorsqu’il est appliqué à l’imagerie cardiaque BL-LGE, le procédé selon l’invention utilise avantageusement des images caractéristiques IKj d’une zone caractéristique comprenant uniquement une partie du myocarde et du sang.
Le procédé selon l’invention est alors très fiable. En effet, dans ce cas, la séquence d’acquisition est configurée pour sensiblement annuler simultanément les aimantations longitudinales du myocarde sain et du sang. La zone d’intérêt est la partie du myocarde touchée par les cicatrices. Cette zone est minoritaire, l’image va être majoritairement sensiblement noire.
En angiographie, on souhaite à visualiser les vaisseaux et donc le sang. La séquence d’acquisition est configurée pour annuler sensiblement le signal du myocarde et d’autres tissus comme les muscles du dos et de la poitrine, contrairement à celui du sang. On injecte avantageusement un produit de contraste, par exemple du gadolinium, par voie intraveineuse et on met en œuvre la séquence d’acquisition de façon non tardive de sorte que le sang apparaisse blanc (brillant) sur les images.
Avantageusement, la zone caractéristique comprend uniquement des tissus dont on souhaite acquérir des signaux sensiblement nuis au moyen de la séquence d’acquisition. Avantageusement, la zone caractéristique comprend uniquement des tissus dont on souhaite acquérir des signaux sensiblement nuis au moyen de la séquence d’acquisition et du sang et majoritairement les tissus dont on souhaite acquérir des signaux sensiblement.
Détermination d’un ensemble caractéristique
L’invention se rapporte plus généralement à un procédé de détermination automatique d’un ensemble caractéristique optimal. L’ensemble caractéristique est constitué d’un ou plusieurs paramètres caractéristiques d’une séquence d’acquisition IRM. Le but de l’invention est de déterminer l’ensemble caractéristique optimal comprenant des valeurs respectives des paramètres caractéristiques telles que le contraste de l’image acquise au moyen d’une séquence d’acquisition caractérisée par cet ensemble caractéristique est maximum.
Les étapes du procédé mises en œuvre sont les mêmes que les étapes décrites en référence à la figure 4.
Le procédé utilise alors des images caractéristiques de la zone caractéristique acquises par des séquences d’acquisition respectives différant uniquement par leurs ensembles caractéristiques, c’est-à-dire par des valeurs des paramètres caractéristiques de l’ensemble.
L’ensemble caractéristique peut notamment comprendre au moins un paramètre pris parmi : le temps d’inversion Tl, le module préparatoire, un paramètre du module préparatoire, par exemple la durée TSL du module en Tip, le nombre de puises du module préparatoire, l’espacement temporel entre deux puises consécutifs du module préparatoire, l’intensité, le déphasage, la fréquence , l’amplitude de chaque puise, la forme, la durée, la phase, d’au moins un ou de chacun des puises du module de préparation.
Chaque paramètre caractéristique est susceptible de prendre différentes valeurs. Autrement dit, chaque paramètre caractéristique est réglable par le système IRM A, C.
Le choix de la valeur de chacun des paramètres caractéristiques a une influence sur l’évolution de valeur de l’aimantation longitudinale de chaque tissu présent dans l’image en fonction du temps et donc contraste de l’image.
Ces paramètres peuvent être indépendants les uns des autres ou non. L’ensemble caractéristique optimal est le temps d’inversion de la séquence d’acquisition de signaux au moyen desquels l’image IKopt présentant le plus grand nombre de pixels d’intensité inférieure ou égale au seuil d’intensité SI a été générée.
Procédé global
L’invention se rapporte également à un procédé global de génération d’images médicales d’une zone à imager dont les étapes sont représentées en figure 5.
Ce procédé global comprend un procédé de détermination d’un ensemble caractéristique optimal comprenant par exemple :
- éventuelle injection 111 d’un produit de contraste, par exemple du gadolinium, par voie intraveineuse chez le patient,
- génération 112 d’une commande d’acquisition de signaux de la zone à imager au moyen de K séquences d’acquisition respectives différant uniquement par leur ensemble caractéristique d’au moins un paramètre caractéristique, par le module de traitement et de commande 10,
- acquisition 113 des signaux de la zone à imager au moyen de Ks séquences d’acquisition par le dispositif RF 3,
- génération 114 de K images globales bidimensionnelles IMj (i = 1 à K) de la zone à imager au moyen de signaux acquis lors de l’étape 112, par le module de traitement et de commande 10,
- sélection 115 des K images caractéristiques IKj (i = 1 à K) étant des portions des images globales IMj respectives, par le module de traitement et de commande 10,
- détermination 116 de l’ensemble optimal, par exemple le temps d’inversion optimal Tlopt au moyen du procédé de détermination de l’ensemble optimal précédemment décrit à partir des images caractéristiques IKj, par le module de traitement et de commande 10. Le procédé global comprend ensuite les étapes suivantes :
- génération 120, par le module de traitement et de commande 10 d’une commande d’acquisition pour acquérir les signaux dits médicaux pour la génération d’un ensemble d’au moins une image médicale de la zone à imager à partir d’au moins une séquence d’acquisition caractérisée par l’ensemble caractéristique optimal,
- acquisition 130, par le dispositif RF, 3, des signaux médicaux de la zone à imager au moyen de la ou des séquences d’acquisition caractérisées par l’ensemble caractéristique optimal,
- génération 140, par le module de traitement et de commande 10, de l’ensemble d’au moins une image médicale de la zone à imager à partir des signaux médicaux de la zone à imager acquis lors de l’étape 130,
- affichage 150 de représentations des images médicales, par l’interface homme-machine 11 .
Avantageusement, on acquiert, lors de l’étape 130 des signaux permettant de générer, lors de l’étape 140, plusieurs images médicales selon différents plans de coupes. A cet effet, le générateur de gradient génère des gradients différents lors des séquences d’acquisition.
L’invention se rapporte également au système A, C configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention.
Avantageusement, l’étape 113 d’acquisition est mise en œuvre entre 10 et 15 minutes après l’injection de gadolinium dans le cas non limitatif de l’imagerie BL-LGE. Elle est déclenchée et commandée par les commandes générées lors de l’étape 112.
Les signaux de la zone à imager sont acquis, lors de l’étape 113, au moyen de séquences d’acquisition respectives différant les unes des autres uniquement par leurs ensembles caractéristiques respectifs. Par ailleurs, les autres conditions d’acquisition à savoir le champ magnétique généré par le générateur de champ magnétique statique 1 et le gradient généré par le générateur de gradient sont les mêmes pendant ces séquences. Les séquences d’acquisition sont avantageusement synchronisées, par le module de traitement et de commande 10, avec le rythme cardiaque, en utilisant les signaux mesurés par l’électrocardiographe 4, de sorte à être mises en œuvre lors de battements cardiaques consécutifs respectifs. Une séquence d’acquisition est mise en œuvre à chaque battement cardiaque.
Ainsi, les images globales IMj sont des images du cœur réalisées selon un même plan de coupe de la zone à imager.
En imagerie cardiaque, le plan de coupe est, par exemple, un plan de coupe petit axe. Ce plan de coupe présente l’avantage de permettre la visualisation de l’ensemble du myocarde en coupe et favorise donc la détection et la visualisation de cicatrices myocardiques.
D’autres plans de coupes peuvent être avantageux pour d’autres types de détection, par exemple pour l’imagerie fonctionnelle.
Avantageusement, dans le cas de l’imagerie cardiaque BL-LGE, les séquences d’acquisition comprennent des temps d’inversion respectifs allant de 60 ms à 160 ms lorsque le champ magnétique statique est de 1 ,5 Tesla. En effet, la demanderesse a constaté, au moyen de tests effectués chez différents patients, que les temps d’inversion sont classiquement compris entre 60 ms et 160 ms pour ce type d’imagerie.
De façon générale, les temps d’inversion respectifs peuvent être compris entre 0 sec et 300 ms.
Par exemple, les séquences d’acquisition comprennent différents temps d’inversion allant de 60 ms et 160ms et séparés deux à deux d'un pas.
Le pas par exemple égal à 10 ms.
En variante, le pas est inférieur ou supérieur à 10ms. Le choix du pas dépend du compromis choisi entre le temps d'acquisition (plus le pas est petit plus le nombre d'images est grand) et la précision avec laquelle on souhaite définir le temps d’inversion optimal sachant qu’en dessous d’un certain pas, le gain en précision sur le Tl optimal et donc en contraste sur l’image médicale n’est pas perceptible à l’œil nu sur les images médicales pour le diagnostic.
Le pas peut être fixe ou variable sur l’intervalle.
L’étape 114 de génération d’images globales bidimensionnelles est réalisée au moyen de techniques de reconstruction d’images IRM connues de l’homme du métier. On connaît notamment les algorithmes de reconstruction parallèle comme par exemple l’algorithme GRAPPA ou SENSE (acronyme de l’expression anglo-saxonne « SENSitivity Encoding »).
L’étape 115 de sélection des images caractéristiques IKj c’est-à- dire des portions des images IMj peut être réalisée de différentes façons.
Dans un mode de réalisation particulier, l’étape 114 de sélection, mise en œuvre par ordinateur, par exemple par le système C comprend deux étapes :
- sélection, sur chaque image IM i d’une portion d’image POi de l’image IMj, cette portion d’image POi est représentée en deuxième ligne de la figure 3 et correspond à la portion POi de l’image IMj délimitée par le cadre blanc représenté sur l’image IMi,
- sélection, pour chaque image portion d’image POi, de l’image caractéristique I Kj étant une portion de la portion d’image POi cette image caractéristique IKj est représentée en troisième ligne de la figure 3 et correspond à la portion de l’image POi délimitée par le cadre blanc représenté sur la portion d’image POi.
La sélection de la portion d’image POi comprend, par exemple, l’acquisition, par le module de traitement et de commande 10 des coordonnées, dimensions et orientation d’un premier cadre entourant et délimitant complètement la portion d’image POi. Ce cadre est le cadre blanc représenté sur les images IMi de la figure 3.
En imagerie cardiaque, ce cadre est avantageusement centré sur le cœur, délimite la coupe du cœur dans le plan de coupe et contient la totalité de la coupe cœur située dans le plan de coupe. Avantageusement, le cadre est un polygone, par exemple un rectangle, dont chacun des côtés délimite la coupe du cœur dans le plan de coupe.
Ce cadre est, par exemple, tracé par un opérateur sur une représentation d’une des images IMi affichée sur un écran de l’IHM 11 au moyen d’un élément de l’IHM, par exemple une souris de l’IHM dont le déplacement entraîne le déplaçant un curseur sur l’écran de l’IHM.
Ce cadre est, par exemple, une boîte de Shim, habituellement tracée par l’utilisateur sur une des images pour sélectionner la portion POi au sein de laquelle le champ magnétique doit être homogénéisé. Le coordonnées dimensions et orientation de ce cadre dans le repère de l’image sont calculées par le module de traitement et de commande 10 à partir des position, orientation et dimension du cadre sur l’écran et mémorisées dans une mémoire du système C. Le module de traitement 10 sélectionne les portions POi des images IMj à partir des coordonnées, dimensions et orientation du cadre. Les portions POi sont mémorisées dans la mémoire du système C.
Avantageusement, la sélection de l’image caractéristique IKj est la sélection d’une portion centrale de la portion d’image POi étant égale à la taille de la portion de l’image POi divisée par un facteur prédéterminé.
En imagerie cardiaque, le facteur est avantageusement défini de façon que l’image caractéristique IKj comprenne uniquement du sang et une partie du myocarde.
Le facteur est, par exemple, compris entre 2 et 3. Il est par exemple égal à 2,5. La demanderesse a testé différentes valeurs du facteur sur différents patients afin d’obtenir ce facteur.
En variante, la sélection 115 des K images caractéristiques IKj (i = 1 à K) comprend une étape de segmentation connue de l’homme du métier mise en œuvre par le module de traitement et de commande 10 de sorte à sélectionner la portion POi de l’image qui entoure complètement et délimite la coupe du cœur dans le plan de coupe. Une telle étape de segmentation est, par exemple décrite dans le document suivant « Automated Deep-Learning- based Inversion Time Selection for Cardiac Late Gadolinium Enhancement Imaging, ISMRM 2020, Seung Su Yoon, Michaela Schmidt, Bernd J Wintersperger, Teodora Chitiboi, Puneet Sharma, Christoph Tillmanns, Andreas Maier, and Jens Wetzl », l’algorithme devant être entraîné par des images acquises par une séquence d’acquisition BL-LGE dans le cas de l’imagerie BL-LGE et dans le document suivant « Dark blood ischemic LGE segmentation using a deep learning approach » C. Torlasco and Al, European Heart Journal - Cardiovascular Imaging, Volume 22, Issue Supplement_2, June 2021 ).
En variante, la sélection 115 comprend l’acquisition d’une position du centre de la coupe du cœur dans le plan de coupe des images sur une des images IMj et la détermination, par le module de traitement et de commande 10, d’une portion de l’image IMj centrée sur l’image et de taille prédéfinie mémorisée dans une mémoire du système C.
L’étape de sélection 115 permet, en imagerie cardiaque, de sélectionner une partie de l’image IMj comprenant uniquement du sang et le myocarde. Elle ne nécessite pas la mise en œuvre d’algorithmes précise de segmentation du cœur.
En variante, les images caractéristiques IKj sont les images globales IMj ou les portions d’images POi.
L’étape 116 de détermination de l’ensemble optimal ou plus spécifiquement du temps d’inversion optimal Tlopt est mise en œuvre comme décrit précédemment, par le module de traitement et de commande 10.
Avantageusement, lorsque le temps d’inversion optimal Tlopt est le temps d’inversion maximal, ou respectivement le temps d’inversion minimal, des séquences d’acquisitions des signaux utilisées pour générer les images caractéristiques IKj, alors la suite d’étapes 112 à 116 du procédé est répétée avec des séquences d’inversion présentant des temps d’acquisition respectifs dont le temps d’inversion minimal est le temps d’inversion maximal des séquences d’acquisition utilisées pour générer les images IKj, ou respectivement le temps d’inversion maximal est le temps d’inversion minimal des séquences d’acquisition utilisées pour générer les images IKj. Cela permet de trouver le temps d’inversion réellement optimal.
Partie matérielle
D’un point de vue matériel, le système de traitement et de commande C, représenté en figure 1 , peut être vu comme un calculateur interagissant avec un produit-programme d’ordinateur.
Le système C est un ordinateur, par exemple, un micro-ordinateur, un réseau d’ordinateurs, un composant électronique une tablette, un smartphone ou un assistant numérique personnel (PDA).
Le système C comprend le module de traitement et de commande 10. Ce module de traitement et de commande comprend, par exemple, un ou plusieurs processeurs aptes à interpréter des instructions sous forme de programme informatique, un circuit logique programmable, tel qu’un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables in situ (FPGA), un dispositif logique programmable (PLD) et des réseaux logiques programmables (PLA), un système sur puce (SOC)), une carte électronique dans laquelle les étapes du procédé selon l’invention sont implémentées dans des éléments matériels. Des étapes du procédé selon l’invention peuvent être exécutées par un processeur, de façon simultanée ou séquentielle et/ou par un ou plusieurs processeurs.
Le module de traitement et de commande 10 comprend un circuit de traitement de données pour effectuer des calculs, une mémoire couplée opérationnellement au circuit traitement de données, un support lisible par ordinateur et éventuellement un lecteur adapté à lire le support lisible par ordinateur.
Le système C comprend également l’IHM 11 comprenant un dispositif d’entrée, un dispositif de sortie et un dispositif de communication.
Chaque fonction du système C est exécutée en amenant le circuit de traitement de données à lire un programme prédéterminé sur un matériel tel que la mémoire du module de traitement et de commande 10 de telle sorte que le circuit de traitement de données exécute des calculs, commande des communications effectuées par le dispositif de communication et à lise et/ou écrive des données dans la mémoire du module de calcul et le support lisible par ordinateur.
Le procédé est exécuté sur un ordinateur unique ou sur un système distribué entre plusieurs ordinateurs (notamment via l’utilisation de l’informatique en nuage).
La mémoire est un support d'enregistrement lisible par ordinateur, et peut être configurée avec, par exemple, au moins l'un des éléments suivants : une mémoire morte (ROM, de l'anglais Read-Only Memory), une mémoire morte effaçable et programmable (EPROM, de l'anglais Erasable Programmable Read-Only Memory), une mémoire morte programmable et effaçable électriquement (ÉEPROM, de l'anglais ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory), une mémoire vive (RAM, de l'anglais Random Access Memory) et un autre support de stockage adéquat. La mémoire peut comporter un système d’exploitation et charger les programmes selon l’invention. Elle comporte des registres adaptés à enregistrer des variables de paramètres créés et modifiés eu cours de l’exécution des programmes précités. Le produit-programme peut comprendre le support d’enregistrement lisible par ordinateur qui est un dispositif tangible, n’étant pas un signal transitoire en soi, peut être configuré avec, par exemple, au moins un des éléments suivants : un support amovible, par exemple, de façon non limitative, un disque magnéto-optique (par exemple, un disque compact à lecture seule (CD-ROM, de l'anglais Compact Disc Read-Only Memory), un disque numérique polyvalent ou DVD (de l'anglais Digital Versatile Disc), un disque amovible, une unité de disque dur, une carte à puce, un dispositif à mémoire flash (par exemple, une carte, une clé), une bande magnétique, une base de données, un serveur, et un autre support de stockage adéquat.
En variante, les instructions du programme sont issues d’une source externe et téléchargées via un réseau. C’est notamment le cas pour les applications. Dans ce cas, le produit programme d'ordinateur comprend un support de données lisible par ordinateur sur lequel sont stockées les instructions de programme ou un signal de support de données sur lequel sont codées les instructions de programme.
L’invention se rapporte à un produit programme d’ordinateur comprenant le support lisible par ordinateur contenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le circuit de traitement de données, amènent le système C à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.
La forme des instructions de programme est, par exemple, une forme de code source, une forme exécutable par ordinateur ou toute forme intermédiaire entre un code source et une forme exécutable par ordinateur, telle que la forme résultant de la conversion du code source via un interpréteur, un assembleur, un compilateur, un éditeur de liens ou un localisateur. En variante, les instructions de programme sont un microcode, des instructions firmware, des données de définition d’état, des données de configuration pour circuit intégré (par exemple du VHDL) ou un code objet. Les instructions de programme sont écrites dans n’importe quelle combinaison d’un ou de plusieurs langages de programmation, par exemple un langage de programmation orienté objet (C++, JAVA, Python), un langage de programmation procédural (langage C par exemple).
L’interface utilisateur ou IHM 11 comprenant dispositif d’entrée et un dispositif de sortie. L'interface utilisateur 11 comprend un dispositif d'entrée pour permettre à utilisateur de saisir des données ou des commandes, par exemple la boîte de Shim, de façon à pouvoir interagir avec les programmes selon l’invention. Le dispositif d’entrée comprend, par exemple, un clavier ou une interface de pointage, tel qu’une souris, un crayon optique, un pavé tactile, une télécommande, un dispositif de reconnaissance vocale, un dispositif haptique.
Le dispositif de sortie est conçu pour restituer des informations à un utilisateur, de façon sensorielle ou électrique, comme, par exemple de façon visuelle ou sonore. L’interface de sortie comprend, par exemple, une interface graphique. L’interface de sortie peut être le dispositif d’entrée, par exemple, dans le cas d’une tablette tactile.
L’étape d’affichage est mise en œuvre par le dispositif de sortie.
L’ensemble d’au moins un dispositif de communication permet une communication entre les éléments du système C et éventuellement entre au moins un élément du système et un dispositif extérieur au système C, par exemple le système A. Ce dispositif de communication peut établir un lien physique entre des éléments du système C et/ou entre un élément du système C et un dispositif extérieur au système C et/ou un lien en communication à distance (sans fil) entre des éléments du système C et/ou entre un élément du système et un dispositif extérieur au système C.

Claims

REVENDICATIONS Procédé de détermination d’un ensemble caractéristique optimal (Tlopt) d’au moins un paramètre caractéristique (Tl) d’une séquence d’acquisition de signaux médicaux pour la génération d’une image médicale d’une zone à imager par résonance magnétique, la séquence d’acquisition étant configurée pour annuler sensiblement des signaux médicaux provenant d’au moins un tissu prédéterminé, le procédé comprenant la sélection, mise en œuvre par ordinateur, d’une image caractéristique optimale (IKopt) présentant un plus grand nombre de pixels d’intensité inférieure ou égale à un seuil d’intensité (SI) donné parmi une pluralité d’images caractéristiques (IKj) d’une zone caractéristique de la zone à imager générées à partir de signaux acquis par des séquences d’acquisition respectives présentant des ensembles d’au moins un paramètre caractéristique respectifs distincts (Th), l’ensemble caractéristique optimal (Tlopt) étant l’ensemble caractéristique (Th) de la séquence acquisition de signaux au moyen desquels l’image caractéristique optimale (IKopt) a été générée. Procédé selon la revendication 1 , dans lequel la séquence d’acquisition de signaux médicaux est une séquence d’acquisition en sang noir par réhaussement tardif du gadolinium. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la zone caractéristique comprend uniquement des parties du myocarde et du sang. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’ensemble caractéristique est un temps d’inversion. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant la détermination du seuil d’intensité (SI) comprenant :
■ calcul (21 ) d’histogrammes (HISTj) des images caractéristiques (IKj) de la zone caractéristique,
■ détermination (22) d’une intensité du maximum global (M) des histogrammes (HISTj). 6. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant la sélection des images caractéristiques (IKj) de la zone caractéristique dans des images de la zone à imager (IMj).
7. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant la suite d’étapes suivantes :
■ acquisition des signaux au moyen des séquences d’acquisition respectives,
■ génération des images caractéristiques ( I Kj) à partir des signaux.
8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel on répète la suite d’étape et la sélection de l’image caractéristique optimale avec des temps d’inversion différents de ceux des séquences d’acquisitions lorsque le temps d’inversion optimal est un temps d’inversion maximal ou minimal des séquences d’acquisition.
9. Procédé de génération d’une image médicale de la zone à imager comprenant la détermination de l’ensemble optimal d’au moins un paramètre caractéristique par le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, et l’acquisition de signaux médicaux par une séquence d’acquisition médicale présentant l’ensemble caractéristique optimal et la génération de l’image médicale à partir des signaux médicaux.
10. Système de traitement (C) comprenant un processeur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque de revendications 1 à 6.
11. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui- ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Système d’imagerie par résonance magnétique comprenant un système de résonance magnétique (A) comprenant un générateur de champ magnétique statique (1 ), un générateur de gradient (2), un dispositif radiofréquence (3) et un système de traitement et de commande (C) configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 et 6 et pour commander le système de résonance magnétique (A) de sorte que système d’imagerie mette en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 7 à 9.
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