FR 3024944 A1 20160226 FR 1457945 A 20140822 SP56807EA 1 MÉTHODE D'IMAGERIE MEG ASSISTÉE PAR IRM DE DIFFUSION DESCRIPTION DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne de manière générale le domaine de l'imagerie et plus particulièrement de l'imagerie du tissu cérébral. La méthode d'imagerie classique du tissu cérébral est celle par résonance magnétique nucléaire ou IRM. On rappelle que la résonance magnétique nucléaire exploite le fait que certains atomes, comme l'hydrogène, possèdent un moment magnétique de spin. Sur application d'un champ magnétique statique de forte intensité, les spins atomiques sont animés d'un mouvement rapide de précession (précession de Larmor), autour de la direction du champ magnétique, dénommée conventionnellement direction longitudinale. Si l'on excite les atomes avec une onde électromagnétique radiofréquence à une fréquence prédéterminée, dite fréquence de Larmor, les moments magnétiques s'écartent progressivement de la direction longitudinale pour se placer dans le plan orthogonal à cette direction. L'application d'un champ magnétique statique uniforme ne permet pas d'obtenir une résolution spatiale du signal. Aussi superpose-t-on à ce champ uniforme un champ magnétique directionnel présentant un gradient dans une direction prédéterminée. Ce gradient code spatialement la fréquence de Larmor. Lorsque l'on interrompt l'onde radiofréquence, les moments magnétiques qui se sont écartés de la direction longitudinale, reviennent progressivement s'aligner dans cette direction, avec un temps de relaxation dit temps de relaxation longitudinale, noté Ti. De même, après excitation par l'onde RF, les moments magnétiques d'un même isotope situé dans un même champ statique doivent en théorie tourner de manière cohérente autour de l'axe longitudinal, autrement dit tourner de manière synchrone autour de cet axe, en conservant des différences de phase constantes entre eux. Après l'excitation, l'agitation moléculaire conduit à une décohérence de précession des différents moments et à une 3024944 SP56807EA 2 diminution du signal de réponse. Le temps caractéristique de la décohérence est encore dénommé temps de relaxation transversale, noté T2. Les temps de relaxation T1 et T2 dépendent du tissu que l'on analyse. En modifiant les paramètres d'acquisition IRM, notamment la période de répétition 5 des impulsions du signal RF d'excitation et le retard entre l'impulsion d'excitation et la fenêtre temporelle dans laquelle on analyse l'écho, on peut discriminer des tissus ayant des temps de relaxation T1 ou T2 différents. En particulier, si l'on utilise une période de répétition courte avec un retard court, on obtient une image pondérée en T1. Cette image est également appelée image IRM anatomique. En particulier une image IRM pondérée en 10 T1 du cerveau permet de distinguer la substance blanche (axones) de la substance grise (cortex cérébral). L'imagerie IRM a fait l'objet de nombreuses évolutions ces dernières décennies. L'une d'entre elles est l'imagerie IRM de diffusion permettant de représenter les caractéristiques locales de diffusion moléculaire de différentes espèces chimiques et 15 principalement celles de l'eau. On pourra trouver une introduction à l'imagerie IRM de diffusion connue sous l'acronyme IRMD ou, selon la terminologie anglo-saxonne, DMRI (Diffusion Magnetic Resonance Imaging) dans l'article de S. Mori et al. intitulé « Diffusion magnetic resonance imaging: its principle and applications » publié dans la revue The Anatomical Record, No. 257, pp. 102-109, 1999. En bref, cette technique consiste à ne plus 20 additionner un seul champ magnétique directionnel au champ magnétique uniforme mais successivement deux impulsions de champ magnétique directionnel de même direction mais de gradients opposés. Le premier gradient de champ est appelé gradient de déphasage (car il crée une dispersion de phase des moments dans le mouvement de précession) et le second gradient de champ est appelé gradient de « rephasage » ou de 25 « refocalisation » (car il remet en phase les moments dans le mouvement de précession). En choisissant convenablement le temps séparant l'application des deux impulsions de champ magnétique directionnel on peut analyser la diffusion des espèces dans la direction de ce champ et en déduire la constante de diffusion dans cette direction. De manière générale, la IRMD permet de mesurer en chaque point (plus précisément pour chaque 30 voxel) le tenseur de diffusion local représenté par la matrice : 3024944 SP56807EA (D D D xx xy xz D= D D D yx yy yz D D D zx zy zz Cette matrice est symétrique et donc diagonalisable à l'aide d'une matrice de 5 passage orthogonale. En un point donné, le tenseur de diffusion peut alors être représenté par la surface d'un ellipsoïde dont les axes propres sont définis par les vecteurs propres (orthogonaux deux à deux) de la matrice D. Lorsque le milieu est isotrope, les trois valeurs propres de la matrice sont égales à la constante de diffusion D dans le milieu, telle que définie dans la 10 loi de Fick. En règle générale, le milieu n'est pas isotrope et l'on peut exprimer la diffusivité moyenne du milieu par la moyenne, X, des valeurs propres de la matrice de diffusion : 2=Tr(D)/3 (2) 15 où Tr(.) est la fonction trace. L'imagerie de diffusivité moyenne permet d'obtenir des informations très utiles sur le tissu cérébral. En particulier, elle permet d'identifier et de localiser un accident vasculaire cérébral (AVC). On peut également estimer en chaque point la fraction d'anisotropie ou FA 20 (Fractionnai Anisotropy), qui traduit l'écart à une diffusion isotrope en ce point. Plus précisément, la fraction d'anisotropie est définie par : FA = 711(111 -2)2±(112 -2)2±(113-2)2 (3) 2 Vili2±i1;+232 25 On remarquera que la fraction d'anisotropie est comprise en la valeur 0 (diffusion isotrope) et la valeur 1 (diffusion selon une seule direction). 3 (1) 3024944 SP56807EA 4 L'imagerie de diffusion, représentant la fraction anisotropique, permet de discriminer certaines régions du tissu cérébral et notamment les parties fibreuses, la diffusion des espèces ayant préférentiellement lieu le long des fibres. En revanche, l'imagerie par résonance magnétique, conventionnelle ou de 5 diffusion, ne permet pas d'estimer l'activité électrique cérébrale. On a pour ce faire recours à l'électroencéphalographie, l'électro-cortigraphie ou à la magnétoencéphalographie. L'électroencéphalographie (EEG) consiste à mesurer l'activité électrique cérébrale au moyen d'électrodes placées sur le scalp du sujet. L'électrocortigraphie (ECoG) est plus invasive: elle consiste à mesurer directement l'activité électrique cérébrale au moyen 10 d'électrodes placées directement sur la surface corticale. Enfin, la magnétoencéphalographie (MEG) consiste à mesurer indirectement l'activité électrique à partir des champs magnétiques engendrés par les courants dans le cerveau. Dans le cas de la MEG, les capteurs peuvent être des magnétomètres de précision (SQUIDs) capables de mesurer l'intensité du champ magnétiques et/ou des gradiomètres planaires capables de 15 mesurer le gradient du champ magnétique dans un plan donné. Par exemple, chaque capteur peut comprendre trois capteurs élémentaires voire plus: un magnétomètre de précision mesurant l'intensité du champ magnétique en un point et deux gradiomètres planaires, perpendiculaires entre eux mesurant deux composantes du gradient du champ magnétique en ce point. 20 L'intérêt de l'imagerie MEG réside principalement dans le pré-diagnostic et le suivi thérapeutique de l'épilepsie. Toutefois, les images MEG ne sont pas facilement interprétables pour diagnostiquer ou pronostiquer certaines neuropathologies, notamment les tumeurs cérébrales, l'épilepsie, les accidents vasculaires cérébraux (AVC) la sclérose en plaques, la gliose ou la nécrose de certaines zones du tissu cérébral. 25 Le but de la présente invention est de proposer une nouvelle méthode d'imagerie du tissu cérébral qui facilite le diagnostic, le pronostic, ou le suivi thérapeutique d'un certain nombre des neuropathologies précitées. 3024944 SP56807EA 5 EXPOSÉ DE L'INVENTION La présente invention est définie par une méthode d'imagerie par système de magnétoencéphalographie (MEG) dans laquelle : (a) on détermine pour chaque voxel du tissu cérébral, des vecteurs propres et 5 des valeurs propres d'une matrice de diffusion, au moyen d'un système d'IRM de diffusion; (b) on calcule une matrice d'observation de l'état des courants électriques dans les différents voxels, à partir d'images du tissu cérébral fournies par un système d'IRM anatomique, d'un modèle de propagation électromagnétique et des positions des capteurs du système MEG; 10 (c) on calcule une matrice de transition d'état d'un modèle spatio-temporel particulaire donnant l'évolution d'un vecteur d'état représentatif des courants électriques dans les différents voxels, la matrice de transition d'état étant calculée à partir des vecteurs et valeurs propres de diffusion déterminés à l'étape (b) ainsi qu'à partir de paramètres électriques relatifs à chaque voxel, les paramètres électriques des différents voxels formant 15 une particule du modèle spatio-temporel particulaire; (d) on estime au moyen d'un filtre de Kalman le vecteur d'état en un instant donné, à partir du vecteur d'état estimé en un instant précédent et d'un vecteur d'observation, représentatif des signaux physiologiques mesurés par les capteurs dudit système MEG au dit instant donné; 20 (e) on calcule la matrice de covariance de l'erreur a posteriori à partir du vecteur d'état estimé audit instant donné et du vecteur d'observation en cet instant; les étapes (c),(d),(e) étant effectuées pour une pluralité de particules du modèle spatio-temporel particulaire ; (f) on met à jour les poids des différentes particules en fonction des matrices 25 de covariance de l'erreur a posteriori calculées à l'étape (e), le poids d'une particule étant d'autant plus augmenté que la covariance de l'erreur correspondante est faible ; (g) on sélectionne la particule de plus fort poids parmi ladite pluralité de particules ; (h) on représente sous forme d'image, au moins l'un des paramètres électriques 30 de la particule de plus fort poids, pour les différents voxels du tissu cérébral. 3024944 SP56807EA 6 Les paramètres électriques relatifs à un voxel V comprennent avantageusement un paramètre de perte d'anisotropie, iJv, traduisant la perte d'anisotropie de propagation des courants électriques par rapport à l'anisotropie de diffusion, un paramètre de 5 connectivité, K , traduisant le degré de dépendance du courant électrique du voxel v par rapport aux voxels voisins, et un paramètre d'amplification ou d'atténuation spontanée, kv, v , traduisant l'amplification ou l'atténuation spontanée de courant électrique dans le voxel. Les éléments diagonaux de la matrice de changement d'état sont 10 avantageusement obtenus à partir des paramètres d'amplification ou d'atténuation spontanée des différents voxels. De préférence, un élément de la matrice de changement d'état, kvi , relatif à un couple de voxels voisins v,i est déterminé en modifiant les valeurs propres ( av,bv,cv ) de la matrice de diffusion à l'aide du facteur de perte d'anisotropie qv pour obtenir un 15 ellipsoïde de diffusion modifié, puis en appliquant un facteur d'homothétie égal au facteur de connectivité, K , à l'ellipsoïde de diffusion ainsi modifié, et en recherchant le volume d'intersection de l'ellipsoïde homothétique (E') ainsi obtenu avec le volume (g) dudit voxel voisin. Le volume d'intersection dudit ellipsoïde homothétique avec le volume du voxel 20 voisin peut être obtenu à l'aide d'une méthode de Monte Carlo. La matrice de covariance de l'erreur a posteriori 1%1 audit instant donné peut être obtenue par Ptnfr 13,nfr 1 - KMP,n1, où Ptult 1 est la matrice de covariance de l'erreur a priori audit instant donné, Ktn est le gain du filtre de Kalman et H est la matrice d'observation. Les poids des différentes particules 1-1, =1,...,L , peuvent être mis à jour à l'aide 25 d'une relation du type co,(t) oc co,e(t-1)[Tr(Pj1 1 où co,(t) est le poids de la particule audit instant donné, co,(t-1) est le poids de cette même particule à l'instant précédent, 3024944 SP56807EA 7 e est la matrice de covariance de l'erreur a posteriori associée à la particule ?, et Tr(.) tfr est la fonction trace. De préférence, lorsque le nombre de particules présentant un poids inférieur à un poids minimal prédéterminé est inférieur à un seuil prédéterminé, on procède à un 5 rééchantillonnage d'importance de ces particules. Le vecteur d'état du modèle spatio-temporel est avantageusement initialisé au moyen de îoio = HT (HHT + 2-1IN ) 11(0 où Îlo est la valeur initiale du vecteur d'état, Yo est un vecteur d'observation initial, H est la matrice d'observation, IN est la matrice identité de taille ArcxN, et 2 est un paramètre de régularisation prédéterminé. 10 Ladite image d'au moins l'un des paramètres électriques peut être avantageusement combinée avec une image fournie par le système d'IRM anatomique. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS 15 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture d'un mode de réalisation préférentiel de l'invention fait en référence aux figures jointes parmi lesquelles : La Fig. 1 illustre de manière schématique le passage d'un modèle de diffusion IRMD à un modèle de diffusion des potentiels d'action dans le cerveau ; 20 La Fig. 2 illustre de manière schématique une méthode d'imagerie MEG assistée par IRMD selon un mode de réalisation de l'invention. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS On considérera par la suite un système d'imagerie du tissu cérébral comprenant 25 un système magnétoencéphalographique (MEG), un système d'imagerie IRM anatomique (IRM) et un système d'imagerie IRM de diffusion (IRMD). On comprendra de l'introduction que les systèmes d'imagerie IRM et IRMD pourront en pratique être implémentés sur une 3024944 SP56807EA 8 seule et même machine fonctionnant selon deux modes opératoires distincts comme décrit dans la partie introductive. Le système magnétoencéphalographique comprend, de manière connue, un « casque MEG » placé à quelques centimètres de la boite crânienne du sujet. Ce casque 5 comprend une pluralité de capteurs situés en différents points, chaque capteur pouvant être constitué d'un ou de plusieurs capteurs élémentaires. Les capteurs élémentaires peuvent être des magnétomètres de précision et des gradiomètres planaires. Alternativement, ils peuvent être des gradiomètres radiaux tels que ceux décrits dans l'article de J. Vrba et al. intitulé « Signal processing in magnetoencephalography », Methods 10 25, 249-271 (2001). Les mouvements de la tête du sujet sont en outre enregistrés et compensés grâce à des bobines placées en des points fixes par rapport à la tête du sujet et générant un champ magnétique dans une bande de fréquence éloignée de celle du signal MEG. Les signaux acquis par les différents capteurs en un instant t donné peuvent être 15 représentés par un vecteur y de taille N. . De même, on désigne par Xt le vecteur de taille /V,,, où Ar, est le nombre de voxels de la zone à imager, un vecteur représentatif des courants locaux dans les différents voxels au temps t. Par courant local dans un voxel, on entend l'intensité du dipôle représentatif des courants dans le voxel en question. On a alors la relation matricielle suivante : 20 Yt - HXt +Bt (4) où H est une matrice de taille A rcxA fv, dite matrice de transmission ou d'observation (lead field matrix) et B est un vecteur aléatoire de bruit de taille Ar, représentant le bruit de 25 mesure sur les différents capteurs. On supposera que ce vecteur de bruit est constitué d'échantillons de variables aléatoires gaussiennes, indépendantes et identiquement distribuées (i.i.d). En pratique, la matrice H est obtenue par simulation à partir d'une modélisation par éléments frontières ou une modélisation par éléments finis, le maillage obtenu étant 3024944 SP56807EA 9 effectué sur la base de l'image IRM anatomique du tissu cérébral, les positions des capteurs du système MEG par rapport au cerveau étant préalablement définis. Par ailleurs, le système d'imagerie IRMD permet de déterminer, pour chaque voxel, les vecteurs propres du tenseur local de diffusion, comme rappelé plus haut. 5 Plus précisément, le système d'imagerie IRMD fournit pour chaque voxel y, les vecteurs propres Uv,Uv,v du tenseur de diffusion ainsi que les valeurs propres correspondantes av,bv,cv.(av,bv,cv) est un repère orthonormé et l'on note dans la suite av = avi, , bv = bvbv et cv =c,,,, avec av bv cv . Autrement dit, la direction principale de diffusion est donnée par le vecteur av et sa norme donne le coefficient de diffusion dans 10 cette direction. Les vecteurs bv et cv donnent les première et seconde directions perpendiculaires de diffusion. L'idée à la base de l'invention est d'élaborer un modèle spatio-temporel d'évolution des courants électriques à partir des tenseurs locaux de diffusion fournis par le système d'imagerie IRMD. En effet, si l'eau diffuse préférentiellement dans une direction, 15 on peut supposer que le tissu est localement composé majoritairement de fibres axonales (substance blanche) le long desquelles se propagent les potentiels électriques. A contrario, dans le système ventriculaire, la diffusion de liquide céphalo-rachidien est sensiblement isotrope et la propagation des potentiels électriques est également sensiblement isotrope. 20 La Fig. 1 représente de manière schématique, pour un voxel y donné, le passage d'un modèle de diffusion IRMD à un modèle de propagation des potentiels électriques. Sur la partie gauche de la figure, on a représenté l'ellipsoïde de diffusion Ev relatif au voxel y, centré sur le point 0,, ainsi que ses vecteurs propres Uv,bv,v. (0v,Uv,Uv,v) est un repère orthonormé local. On note (O,x,y,z) un repère orthonormé 25 de référence du tissu cérébral et Mv la matrice de passage du repère (O,x,y,z) au repère (0v,Uv,bv,v). On comprend que le voxel y est entouré de 33 -1 voxels voisins (non représentés). 3024944 SP56807EA 10 Le modèle spatio-temporel d'évolution du courant électrique dans le voxel v est obtenu comme suit : L'ellipsoïde de diffusion Ev est corrigé d'un facteur de perte d'anisotropie c'est-à-dire que celui-ci est déformé vers une forme sphérique. Ce facteur d'anisotropie 5 traduit le fait que la directivité de propagation des potentiels électriques, ou de manière équivalente, du transport des charges électriques, est moindre que celle de la diffusion des molécules d'eau. La perte d'anisotropie peut être modélisée par une modification des valeurs propres av,bv,cv sans modification des vecteurs propres Uv,Uv,v, soit : 10 b',=(1-riv)b, c',=(1-r7jcv+17, (5) où a'v,b'v,c'v sont les valeurs propres modifiées. On voit notamment que pour le cas 15 extrême où =1, l'ellipsoïde de diffusion est transformé en une sphère. Ce cas correspond à une perte d'anisotropie complète au niveau du voxel V . Ainsi, à chaque voxel y est assigné un paramètre de perte d'anisotropie, qui caractérise la variation des valeurs propres a'v,b'v,c'v par rapport aux valeurs initiales av,bv,cv mesurées par l'IRM de diffusion. L'utilité de ce paramètre de perte d'anisotropie 20 sera expliquée par la suite. Cette modification des valeurs propres en fonction du facteur d'anisotropie est effectuée pour chaque voxel y de l'image. On considère ensuite l'homothétique, d'un facteur d'homothétie, icv , de l'ellipsoïde de diffusion ainsi modifié, selon les trois vecteurs . On détermine ensuite les intersections respectives entre l'homothétique, E"v, , 25 de l'ellipsoïde modifié, E'v, , avec chacun des 26 voxels voisins, ni . On notera pvi le volume de E"vnSZi. Le coefficient de propagation entre le voxel i et le voxel y est donné par : 3024944 SP56807EA P vi P v j jeV (v) où V(v) représente l'ensemble des voxels voisins du voxel V . Le facteur homothétique icv , tel que 0 tc, Klm,ax, est en fait un paramètre de connectivité entre voxels qui représente 5 la dépendance du courant du voxel V vis-à-vis de ses voisins, autrement la conductivité entre les voxels i et V . Ainsi, on comprendra que lorsque icv 0, le courant du voxel V est indépendant de celui de ses voisins (voxel isolé électriquement), et lorsque tc, la connectivité avec ses voisins est maximale. En pratique, il serait relativement complexe de calculer analytiquement les 10 volumes des intersections d'un ellipsoïde avec les voxels voisins. Pour ce faire, on préfère recourir à une méthode de Monte-Carlo. Plus précisément, si l'on note RN une variable aléatoire ayant une loi normale centrée réduite, on peut générer un grand nombre de points à l'intérieur de E"v par tirage de la variable aléatoire en question, les points générés ayant pour coordonnées (a' R','b' RA'c' R',).x;, dans le repère local (0v,v,Uv,v) . Les 15 coordonnées de ces points sont ensuite calculées dans le repère (0,x, y ,z) , au moyen de la matrice de passage Mv . Pour chaque voxel voisin i, on détermine ensuite la proportion des points générés qui tombent dans chacun des voxels voisins. Pour un nombre de points générés suffisamment grand, ces proportions donnent une estimation satisfaisante des coefficients pvi . 20 En définitive, si l'on note xvt le courant au point 0, et au temps t, son évolution au temps t+1 peut être modélisée par : 26 Xv,t+1 = kvvXv,t (7) i=1 25 Le nombre de voisins considéré est ici égal à 26, mais, le cas échéant, ce nombre peut être adapté à la configuration de voisinage. On comprend que le coefficient k, n'est 11 (6) 3024944 SP56807EA 12 pas un coefficient de connectivité mais traduit l'amplification ou l'atténuation spontanée de courant dans le voxel y . En règle générale, on pourra considérer que le coefficient k'' est tel que 1-e REVENDICATIONS1. Méthode d'imagerie par système de magnétoencéphalographie (MEG) caractérisée en ce que : (a) on détermine (215) pour chaque voxel du tissu cérébral, des vecteurs propres et des valeurs propres d'une matrice de diffusion, au moyen d'un système d'IRM de diffusion (210); ( b ) on calcule (275) une matrice d'observation (H) de l'état des courants électriques dans les différents voxels, à partir d'images du tissu cérébral fournies par un système d'IRM anatomique (270), d'un modèle de propagation électromagnétique et des positions des capteurs du système MEG; ( c) on calcule (235) une matrice de transition d'état ( An ) d'un modèle spatio-temporel particulaire donnant l'évolution d'un vecteur d'état représentatif des courants électriques dans les différents voxels, la matrice de transition d'état ( An ) étant calculée à partir des vecteurs et valeurs propres de diffusion déterminés à l'étape (b) ainsi qu'à partir de paramètres électriques relatifs à chaque voxel, les paramètres électriques des différents voxels formant une particule du modèle spatio-temporel particulaire; ( d ) on estime au moyen d'un filtre de Kalman (251) le vecteur d'état ( îll ) en tb un instant donné (t), à partir du vecteur d'état estimé en un instant précédent ( îll ) et ilti d'un vecteur d'observation ( Yt ), représentatif des signaux physiologiques mesurés par les capteurs dudit système MEG au dit instant donné; (e) on calcule la matrice de covariance de l'erreur a posteriori (Pn) à partir du iit vecteur d'état estimé audit instant donné et du vecteur d'observation en cet instant; les étapes (c),(d),(e) étant effectuées pour une pluralité de particules du modèle spatio-temporel particulaire ; ( f ) on met à jour les poids des différentes particules en fonction des matrices de covariance de l'erreur a posteriori calculées à l'étape (e), le poids d'une particule étant d'autant plus augmenté que la covariance de l'erreur correspondante est faible ; 3024944 SP56807EA 21 (g) on sélectionne la particule de plus fort poids parmi ladite pluralité de particules ; ( h ) on représente sous forme d'image, au moins l'un des paramètres électriques de la particule de plus fort poids, pour les différents voxels du tissu cérébral. 5 2. Méthode d'imagerie selon la revendication 1, caractérisée en ce que les paramètres électriques relatifs à un voxel V comprennent un paramètre de perte d'anisotropie, traduisant la perte d'anisotropie de propagation des courants électriques par rapport à l'anisotropie de diffusion, un paramètre de connectivité, K , traduisant le 10 degré de dépendance du courant électrique du voxel v par rapport aux voxels voisins, et un paramètre d'amplification ou d'atténuation spontanée, k, , traduisant l'amplification ou l'atténuation spontanée de courant électrique dans le voxel. 3. Méthode d'imagerie selon la revendication 2, caractérisée en ce que les 15 éléments diagonaux de la matrice de changement d'état sont obtenus à partir des paramètres d'amplification ou d'atténuation spontanée des différents voxels. 4. Méthode d'imagerie selon la revendication 2, caractérisée en ce qu'un élément de la matrice de changement d'état, kv , relatif à un couple de voxels voisins v,i 20 est déterminé en modifiant les valeurs propres (av,bv,cv ) de la matrice de diffusion à l'aide du facteur de perte d'anisotropie qv pour obtenir un ellipsoïde de diffusion modifié, puis en appliquant un facteur d'homothétie égal au facteur de connectivité, K , à l'ellipsoïde de diffusion ainsi modifié, et en recherchant le volume d'intersection de l'ellipsoïde homothétique (E') ainsi obtenu avec le volume (R) dudit voxel voisin. 25 5. Méthode d'imagerie selon la revendication 4, caractérisée en ce que le volume d'intersection dudit ellipsoïde homothétique avec le volume du voxel voisin est obtenu à l'aide d'une méthode de Monte Carlo. 3024944 SP56807EA 22 6. Méthode d'imagerie selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce que la matrice de covariance de l'erreur a posteriori Pn audit instant donné est obtenue KMP,no où Ptr, 1 est la matrice de covariance de l'erreur Par P/j/ 13,nfr 1 - a priori audit instant donné, IC,1 est le gain du filtre de Kalman et H est la matrice 5 d'observation. 7. Méthode d'imagerie selon la revendication 6, caractérisée en ce que les poids des différentes particules 1-1, =1,...,L, sont mis à jour à l'aide d'une relation du type co,e(t) oc co,e(t-1)[Tr (P,f, )1 où co,e(t) est le poids de la particule audit instant donné, 10 co,e(t -1) est le poids de cette même particule à l'instant précédent, I% est la matrice de covariance de l'erreur a posteriori associée à la particule ?, et Tr(.) est la fonction trace. 8. Méthode d'imagerie selon la revendication 7, caractérisée en ce que, lorsque le nombre de particules présentant un poids inférieur à un poids minimal 15 prédéterminé est inférieur à un seuil prédéterminé, on procède à un rééchantillonnage d'importance de ces particules. 9. Méthode d'imagerie selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce que le vecteur d'état du modèle spatio-temporel est initialisé au moyen 2 0 de 5s(010 = HT (HHT 2- + ) 1 Yo où Îlo est la valeur initiale du vecteur d'état, Yo est un vecteur d'observation initial, H est la matrice d'observation, IN est la matrice identité de taille A rcxN, et 2 est un paramètre de régularisation prédéterminé. 10. Méthode d'imagerie selon l'une des revendications précédentes, 25 caractérisée en ce que la dite image d'au moins l'un des paramètres électriques est combinée avec une image fournie par le système d'IRM anatomique.