# Nouveaux développements sur l'IRM Fingerprint Vasculaire

Maitê Marçal, Thomas Coudert, Aurelien Delphin, Antoine Barrier,
Emmanuel L Barbier, Benjamin Lemasson, Thomas Christen

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Maitê Marçal, Thomas Coudert, Aurelien Delphin, Antoine Barrier, Emmanuel L Barbier, et al. Nouveaux développements sur l'IRM Fingerprint Vasculaire. Société Française de Résonance Magnétique en Biologie et Médecine, Mar 2025, Saint Malo, France, France. hal-05078193

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Submitted on 21 May 2025

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# Nouveaux développements sur l'IRM Fingerprint Vasculaire

Maitê Marçal<fnref n="1" />, Thomas Coudert<fnref n="1" />, Aurélien Delphin<fnref n="2" />, Antoine Barrier<fnref n="1" />, Emmanuel L. Barbier<fnref n="1" />, Benjamin Lemasson<fnref n="1" /> et Thomas Christen<fnref n="1" />

maite.silva-martins-marcal@univ-grenoble-alpes.fr

**Objectifs:** L'IRM Fingerprint vasculaire (MRvF) [1], extension de l'IRM Fingerprint [2], permet de quantifier les propriétés microvasculaires cérébrales. Une étude récente a démontré l'intérêt de simuler des signaux IRM à partir de voxels vasculaires 3D réalistes [3], mais des limites techniques empêchent la création d'un grand nombre de voxels et leur bonne caractérisation pour générer les cartes paramétriques. Ce travail propose un nouveau protocole permettant d'inclure des milliers de voxels réalistes issus d'images microscopiques dans les dictionnaires MRvF et de générer de nouvelles cartographies microvasculaires. La méthode est testée *in vivo* sur des données rétrospectives de cerveaux de rats sains (n=10) et porteurs de tumeurs cérébrales (9L et C6, n=10+10).

**Matériels et Méthodes:** Nous avons utilisé (1) un logiciel automatisé pour segmenter la vascularisation cérébrale entière d'une souris et générer des milliers de voxels IRM réalistes (Figure 1), (2) des techniques d'augmentation artificielles pour généraliser à des réseaux pathologiques, (3) une analyse avancée de la géométrie des microvaisseaux (volume (CBV), rayon (R), longueur, densité, tortuosité, anisotropie) à l'intérieur des voxels, (4) des simulations IRM + IA pour créer rapidement des dictionnaires MRvF. Le protocole d'acquisition MRvF et les données sont décrites dans [3].

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**Résultats:** Notre méthode génère en 74 secondes des dictionnaires de 135 000 signaux issus de 45 000 voxels 3D réalistes. Des cartes paramétriques inédites (anisotropie, tortuosité...), sont générées, en plus de CBV, R, oxygénation (SO₂) et T₂, après un 'matching' précis avec les signaux IRM acquis in vivo (Figure 2).

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Les mesures dans des ROIs (non décrites ici) sont cohérentes avec des études microvasculaires et histologiques et les cartes d'augmentation (Figure 2) indiquent que les voxels tumoraux correspondent majoritairement à des données augmentées.

**Discussion:** Nous avons amélioré l'approche MRvF en créant des milliers de voxels 3D réalistes et en utilisant des simulations IRM rapides pour générer des nouvelles cartes de paramètres microvasculaires.

**Références:** [1] Christen, Thomas, et al. "MR vascular fingerprinting: A new approach to compute cerebral blood volume, mean vessel radius, and oxygenation maps in the human brain." Neuroimage (2014). [2] Ma D, et al. Ma, Dan, et al. "Magnetic resonance fingerprinting." Nature (2013). [3] Delphin, Aurélien, et al. "Enhancing MR vascular Fingerprinting through realistic microvascular geometries." arXiv preprint (2023).

<footnote n="1">¹Univ. Grenoble Alpes, INSERM U1216, Grenoble Institut Neurosciences, GIN, Grenoble, France,</footnote>

<footnote n="2">²Univ. Grenoble Alpes, INSERM US17, CNRS, UAR 3552, CHU Grenoble Alpes, IRMaGe, Grenoble, France</footnote>