# Optimisation de schémas d'acquisition pour une meilleure estimation des paramètres de microstructure en IRM de diffusion

Constance Bocquillon, Isabelle Corouge, Emmanuel Caruyer

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Constance Bocquillon, Isabelle Corouge, Emmanuel Caruyer. Optimisation de schémas d'acquisition pour une meilleure estimation des paramètres de microstructure en IRM de diffusion. SFRMBM 2025 - 7ème Congrès de la Société Française de Résonance Magnétique en Biologie et Médecine, Mar 2025, Saint-Malo, France. pp.1. hal-05368961

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Submitted on 17 Nov 2025

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# Optimisation de schémas d'acquisition pour une meilleure estimation des paramètres de microstructure en IRM de diffusion

Constance Bocquillon¹, Isabelle Corouge¹, Emmanuel Caruyer¹

¹Univ Rennes, CNRS, Inria, Inserm, 35000 Rennes, France

constance.bocquillon@irisa.fr

**Objectifs** : Contrairement aux mesures classiques par imagerie du tenseur de diffusion, l'IRM de diffusion multidimensionnelle permet l'estimation de paramètres de microstructure supplémentaires afin de mieux décrire les différentes contributions sur le signal. Nous proposons d'évaluer notre sensibilité à reconstruire les paramètres des distributions de tenseurs de diffusion (DTD) [1] à l'aide d'acquisitions en b-tenseurs et d'optimiser le choix des schémas d'acquisition en vue de cette reconstruction.

**Matériels et Méthodes** : Nous avons généré un superset de b-tenseurs cylindriques (bmax=2000s/mm²; pas de 100 s/mm²) dans lequel choisir notre schéma final. Le critère d'optimisation porte sur la capacité à discriminer des DTDs générées à partir d'un ensemble de valeurs de nos paramètres de microstructure d'intérêt : l'anisotropie microscopique (µFA), la variance de taille des tenseurs (CMD) ainsi que le paramètre d'orientation (OP). En s'inspirant des méthodes de fingerprinting [2], nous avons généré un dictionnaire de signaux où les colonnes sont les représentants des DTDs et les lignes sont les acquisitions en b-tenseurs du superset. Pour cela, nous avons découpé l'espace des paramètres en fonction de la résolution que l'on pourrait atteindre à l'aide du signal sur chaque paramètre d'intérêt. Nous avons ensuite généré une matrice de distances entre les représentants pour chaque forme de b-tenseurs afin d'appliquer un algorithme glouton ou des permutations depuis un schéma aléatoire afin de sélectionner des sous-schémas du superset. Nous avons ensuite comparé les résultats d'estimations des paramètres avec un schéma, Q3, optimisé à cet effet [3].

**Résultats** : Nous avons généré des schémas avec 4 formes de b-tenseurs et 30 directions chacun afin de nous comparer aux 120 acquisitions de [3] en gardant la même plage de b-valeurs. Tandis que l'approche par permutations produit les erreurs les plus élevées, le schéma glouton donne des résultats similaires ou meilleurs que le schéma de référence pour les différents paramètres considérés.

**Conclusion** : Le choix du schéma d'acquisition a un impact fort sur l'estimation des paramètres de microstructure ; notre approche est prometteuse avec plusieurs axes d'amélioration notamment en adaptant le nombre de directions à la forme de tenseurs et à la b-valeur.

**Références** : [1] Westin, C. F. et al, Neuroimage 2016;135:345-362. [2] Rensonnet, G. et al, Neuroimage 2019;184:964-980. [3] Morez, J. et al, Hum Brain Map, 2023;44:1793-1809.

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**Figure** : Erreur d'estimation à SNR 30 de OP à µFA élevée (gauche) et de µFA à OP élevé (droite). En bleu – schéma Q3 [3] ; en orange – algorithme glouton ; en vert – algorithme permutation.