# Quantification par IRM T2 - Du végétal au cerveau

Benjamin Prigent, Julie Coloigner, Marc Lapert, Erick Jorge

Canales-Rodríguez, Guylaine Collewet, Maja Musse, Elise Bannier

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Benjamin Prigent, Julie Coloigner, Marc Lapert, Erick Jorge Canales-Rodríguez, Guylaine Collewet, et al. Quantification par IRM T2 - Du végétal au cerveau. SFRMBM 2025 - Société Française de Résonance Magnétique en Biologie et Médecine, Mar 2025, Saint-Malo, France. 2025. http://hal-05241198

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Submitted on 5 Sep 2025

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# Quantification par IRM T2 – Du végétal au cerveau

Benjamin Prigent¹, Julie Coloigner¹, Marc Lapert², Erick Jorge Canales-Rodríguez³, Guylaine Collewet⁴, Maja Musse⁴, Elise Bannier¹,⁵

benjamin.prigent@inria.fr

¹ Univ Rennes, Inria, CRNS, Inserm, IRISA UMR 6074, Empenn U1228, Rennes, France, ² Siemens Healthineers SAS, Courbevoie, France, ³ Lausanne University Hospital (CHUV) | Center for Biomedical Imaging (CIBM), Suisse, ⁴UR OPAALE, INRAE, Rennes, France, ⁵ CHU Rennes, Département de Radiologie, Rennes, France

## Contexte & objectif

* La **myéline** est une gaine constituée majoritairement de lipide, recouvrant l'axone des neurones. Sa présence est nécessaire pour accélérer la transmission de signaux nerveux ainsi que son maintien.

* Le temps de relaxation transversale de la myéline étant particulièrement court, sa quantification est complexe c'est pourquoi on mesure la **fraction d'eau piégée dans la myéline (MWF)** par **relaxométrie T2** [1].

* Usuellement la relaxométrie T2 permet de distinguer 3 populations de molécules d'eau: T₂-1 (MWF, 10 - 40ms), T₂-2 (fraction d'eau intra et extra cellulaire, 40 – 100ms) et T₂-3 (liquide cérébrospinal, >1000ms).

* Nous cherchons à améliorer la **quantification de la MWF** en utilisant une séquence IRM T2 multiécho de spin optimisée (B), développée à la base pour l'étude des végétaux [2,3], et à la comparer à la séquence fournie par le constructeur (A).

* La séquence B permet un meilleur échantillonnage de la courbe de relaxation et une diminution de l'impact des échos stimulés via l'utilisation des **impulsions de refocalisation non sélective** (« Hard »), un **schéma de crushers optimisé** et l'acquisition d'un nombre d'écho illimité.

## Matériel & Méthodes

* IRM 3T Magnetom PRISMA (VE 11E)

* CPP pour l'optimisation de séquences sur sujets sains (NCT05107232)

<table><thead><tr><th></th><th>A</th><th>B</th></tr></thead><tbody><tr><th>TE (ms)</th><td>9,7</td><td>7</td></tr><tr><th>Nombres d'échos</th><td>24</td><td>55</td></tr><tr><th>Impulsion de refocalisation</th><td>Soft</td><td>Hard</td></tr></tbody></table>

* Paramètres communs des séquences:

* Résolution : 1x1x3mm³

* TR : 2720 ms

* Modélisation de la relaxation T2 multi-composante en intégrant l'Extended Phase Graph (EPG) [4,5]

$$s_i(TE_i) = \sum_{j=1}^{N} w_j A(TE_i, T2_j)$$

* Avec:

* $w_j$ poids du composant j

* A expression de l'atténuation du signal au temps d'écho $TE_i$ pour un temps de relaxation $T2_j$, par le modèle EPG. Celui-ci permet de prendre en compte les effets des échos stimulés sur la décroissance.

* N le nombre de composants du modèle (i.e. 60).

* Pour estimer ces poids w, on résout un problème sous contrainte de positivité et parcimonie :

$$\hat{w}(\lambda) = \arg \min_{w \ge 0} \|s - Aw\|_2^2 + \lambda \|Lw\|_2^2$$

* Matrice de régularisation L - Tikhonov d'ordre zéro.

* $\lambda$ déterminé par la méthode L-Curve [6].

## Références

[1] Alonso-Ortiz et al. Magn. Reson. Med (2015),

[2] Adriaensen, et al. MRI (2013),

[3] Collewet, et al, MRI (2022),

[4] Prasloski et al, Magn. Reson. Med (2012),

[5] Canales-Rodríguez, et al. MIA (2021),

[6] Castellanos. et al. Appl. Numer. Math. (2002)

[7] Whitall et al. Magn. Reson. Med (1997),

[8] Prasloski, et al. Neuroimage (2012)

[9] MacKay, et al. Magn. Reson. Med (2005)

## Résultats

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig. 1: Décroissance de la moyenne du signal de la substance blanche en fonction du TE normalisée par le signal du 2nd écho pour les séquences A (bleu) et B (rouge).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig. 2.b - Séquence B</figcaption></figure>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Fig. 2: Fraction d'eau piégée dans la myéline (MWF) dans la substance blanche pour la séquence A (Fig. 2.a) et B (Fig. 2.b).</figcaption></figure>

Nous observons deux distributions différentes, la séquence B offre une distribution plus symétrique que la A.

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">A</th><th colspan="2">B</th><th colspan="2">Littérature [7,8,9]</th></tr><tr><th>Moy</th><th>Méd</th><th>Moy</th><th>Méd</th><th>Moy</th><th>Méd</th></tr></thead><tbody><tr><th>Genou corps calleux</th><td>0,09</td><td>0,08</td><td>0,16</td><td>0,16</td><td>0,10</td><td>0,10</td></tr><tr><th>Capsules internes</th><td>0,08</td><td>0,08</td><td>0,18</td><td>0,19</td><td>0,16</td><td>0,16</td></tr><tr><th>Splenium corps calleux</th><td>0,08</td><td>0,07</td><td>0,19</td><td>0,20</td><td>0,13</td><td>0,13</td></tr><tr><th>Substance blanche</th><td>0,07</td><td>0,05</td><td>0,16</td><td>0,16</td><td>0,11</td><td>0,11</td></tr></tbody></table>

## Discussion & Perspectives

* **Diminution importante** de l'écho stimulé avec la séquence B.

* De plus, nous arrivons, sur une coupe unique, à **mieux échantillonner la relaxation transverse**. Nous offrant une **meilleure quantification** de la fraction d'eau piégée dans la myéline.

* Cette quantification reste **très dépendante des méthodes de régularisation** qui expliquent les valeurs plus élevées que celle de la littérature.

* Une perspective est d'utiliser cette séquence comme point de comparaison par rapport aux méthodes d'estimation sur volume entier ainsi que sur d'autres séquences.