[en] Magnetic resonance imaging is commonly used as a complement to the ultrasound gold-standard to investigate equivocal patterns in the developing fetal brain. However, stochastic motion of the fetus may alter the image quality and subsequent diagnostic. Several post-processing techniques have been developed to mitigate the resultant motion artefacts, but their evaluation requires a ground truth. FaBiAN is an open source Fetal Brain magnetic resonance Acquisition Numerical phantom that simulates clinical T2-weighted magnetic resonance images of the in utero fetal brain throughout maturation. However, this controlled environment was originally built on a three-class model of the fetal brain (white matter, gray matter and cerebrospinal fluid) which does not take into account key maturation processes that occur in the white matter throughout gestation. To overcome this limitation, we present in this work a new numerical fetal brain model that accounts for magnetic resonance signal changes in the white matter over development. We show that unsupervised segmentation methods such as Gaussian Mixture Models or FAST-FSL tool are effective in identifying local variations of water content within white matter, thus making it possible to fine-tune the relaxometric properties of the tissues accordingly. Thanks to the resulting structural heterogeneity of the proposed model, two neuroradiologists assessed from an overall point of view that these new simulations are closer to real magnetic resonance acquisitions than the images generated by the first version of the framework.

[es] La resonancia magnética se utiliza habitualmente como complemento de la ecografía de referencia para investigar patrones equívocos en el cerebro fetal en desarrollo. Sin embargo, el movimiento estocástico del feto puede alterar la calidad de la imagen y el diagnóstico posterior. Se han desarrollado varias técnicas de posprocesamiento para mitigar los artefactos de movimiento resultantes, pero su evaluación requiere unas imagenes en las que basarse. FaBiAN es un entorno numérico de adquisición de resonancia magnética del cerebro fetal de código abierto que simula imágenes clínicas de resonancia magnética ponderada en T2 del cerebro fetal (dentro del utero) a lo largo de su maduración. Sin embargo, este entorno controlado se construyó originalmente sobre un modelo de tres clases del cerebro fetal (materia blanca, materia gris y líquido cefalorraquídeo) que no tiene en cuenta los procesos de maduración clave que ocurren en la materia blanca a lo largo de la gestación. Para superar esta limitación, presentamos en este trabajo un nuevo modelo numérico de cerebro fetal que tiene en cuenta los cambios de la señal de resonancia magnética en la materia blanca a lo largo del desarrollo. Demostramos que los métodos de segmentación no supervisados, como las Gaussian Mixture Model o la herramienta FAST-FSL, son eficaces para identificar las variaciones locales del contenido de agua dentro de la materia blanca, lo que permite afinar las propiedades relaxométricas de los tejidos en consecuencia. Gracias a la heterogeneidad estructural resultante del modelo propuesto, dos neurorradiólogos evaluaron desde un punto de vista global que estas nuevas simulaciones se acercan más a las adquisiciones reales por resonancia magnética que las imágenes generadas por la primera versión del simulador.