Tests qualité des données d'irm fonctionnelle

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Noëlle Beauséjour
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1 Tests qualité des données d'irm fonctionnelle Un outil de quantification, d exploration et de visualisation Bruno Nazarian, Muriel Roth et Jean-Luc Anton Réunion Mensuelle de NeuroImagerie jeudi 19 septembre 213

2 Au menu Le pipe-line acquisition/conversion/transfert Des données 4D Les tests de stabilité temporelle Un package logiciel (Windows) Exemples de diagnostics Tests qualité des données d'irmf : quantification, exploration, visualisation - RMN du 19/9/213

logiciel (Windows) Exemples de diagnostics Tests qualité des

3 Pipe-line acquisition/conversion Reconstruction Acquisition Conversion NiFTI / Analyze Correction Élimination spikes Alertes Tests qualité Quality report Compression Archivage Transfert

4 Pipe-line acquisition/conversion Reconstruction Acquisition Conversion NiFTI / Analyze Correction Élimination spikes Alertes Tests qualité Quality report Compression Archivage Transfert

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6 Structure des données Des données 4D (issues d'acquisitions 2D) Vues comme un volume 3D évoluant au cours du temps t La composante temporelle est fondamentalement importante... L'échantillonnage d'un volume est loin d'être instantané

7 Structure des données Choix de l'ordre d'acquisition des coupes séquentiel entrelacé Choix (stratégies) de l'acquisition d'une coupe exploration(s) du plan de Fourier

8 Quantification Les valeurs des voxels (niveaux de gris) sont codées (à la reconstruction) par des entiers sur 16 bits ( 65535) L'histogramme (calculé sur le volume complet) permet de caractériser l'aspect bi-modal. Segmentation

bits ( 65535) L'histogramme (calculé sur le volume

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10 Tests qualité Pour chaque sujet, sur chaque run fonctionnel : - Image moyenne et image de variance - TSDiffAna (Time Series Difference Analysis, from M. Brett) - Stabilité globale du signal au cours du temps - Idem coupe par coupe - Rapport S/B Et de façon (plus ou moins) systématique : - Acquisition de 3 séquences de test qualité Tests transversaux de stabilité du système dans la durée

Brett) - Stabilité globale du signal au cours du temps - Idem coupe par coupe - Rapport S/B Et de

11 Image moyenne et image de variance Σ volume i [ i ] Nbvolume Σ volume i [ i =< < Nbvolume M M > >] 2 } Image moyenne } Image de variance

12 Image moyenne et image de variance OK Image de variance KO!!! Image de variance

13 Stabilité du signal au cours du temps Calcul des courbes TSDiffAna lors du transfert des données fonctionnelles (QualityReport/TSDiffAnaReport.htm) : - scaled variance - slice by slice variance - scaled mean voxel intensity - max/mean/min slice variance

14 Scaled variance Σ voxel [ i i+1 ] 2 Nbvoxel Σ voxel, volume i [ i ] Nbvoxel X Nbvolume } Différence quadratique } normalisée Scaled variance Difference image number

15 Scaled variance Cette courbe permet de détecter toute différence globale de signal entre 2 volumes successifs. Changements transitoires - mouvement du sujet - présence d'artefacts importants sur les images - variation brusque du signal IRM 12 Scaled variance Difference image number 15 2

Changements transitoires - mouvement du sujet - présence d'artefacts

16 Slice by slice variance Σ [ pixel i i+1 ] 2 Nbpixel Σ voxel, volume i [ ] i Nbvoxel X Nbvolume } Différence quadratique par coupe } normalisée Slice by slice variance Difference image number

quadratique par coupe } normalisée Slice by slice variance

17 Slice by slice variance Chaque courbe correspond à une coupe différente. Les courbes les plus intenses sont généralement celles du bas (pulsations cardiaques) ou celles contenant les yeux (mouvements). - mouvement du sujet : toutes les coupes sont modifiées - artefact sur une coupe unique : seule la coupe artefactée présente un pic. Slice by slice variance Difference image number 15 2

18 Scaled mean voxel intensity Σ voxel [ ] i Nbvoxel Σ voxel, volume i [ ] i Scaled mean voxel intensity Nbvoxel X Nbvolume } Moyenne } normalisée 1,6 1,4 1,2 1,,998,996,994, Image number

19 Scaled mean voxel intensity Cette courbe permet de montrer les variations soudaine d'intensité moyenne sur un volume. - mouvement important du sujet (sortie du champ de vue) - problème de stabilité du signal global de l'irm. tsdiffana : OK Variations < 2 % tsdiffana : KO!!

- mouvement important du sujet (sortie du champ de vue) - problème

20 Scaled mean voxel intensity Permet d'identifier des variations «BF» dues à l'instrumentation ou l'environnement Éliminé par le filtrage «high-pass» de SPM Exemple : Variations de la puissance RF délivrée corrélée à la T du LT

l'environnement Éliminé par le filtrage «high-pass» de

21 Max/mean/min slice variance 8 1 coupe Slice by slice variance Slice by slice variance Slice by slice variance : on a autant de courbes que de coupes Difference image number Difference image number Max/mean/min slice variance Pour chaque courbe (ou coupe), on affiche la valeur maximale, la valeur moyenne et la valeur minimale sur toutes les répétitions : Slice number

22 Max/mean/min slice variance Un pic sur la courbe de variance maximale montrera un problème sur la coupe correspondant à la position du pic. Dans le cas d'oscillations (comme ci-dessous), cela traduit un mouvement important du sujet (acquisition entrelacée). Max/mean/min slice variance Slice number

Rapport signal sur bruit Masques calculés sur le volume moyen : - zone 3D de signal (intensité > seuil calculé sur l'histogramme) - zone 3D de bruit (2 bandes latérales sur tout le

23 Rapport signal sur bruit Masques calculés sur le volume moyen : - zone 3D de signal (intensité > seuil calculé sur l'histogramme) - zone 3D de bruit (2 bandes latérales sur tout le volume en axial) Mesure qualitative : Signal to noise ratio Rapport signal sur bruit = moyenne dans la zone de signal variance dans la zone de bruit Démo Image number 15 2

24 Rapport signal sur bruit Séquence standard : coupes axiales parallèles à CA-CP Le rapport signal sur bruit moyen est influencé par : - la position du sujet dans l'antenne et dans l'aimant - les réglages de l'antenne et des shims 9 S/N ratio Image number 2 25 Slice by slice variance Variations du rapport signal sur bruit au cours du temps : - mouvement important modifiant la position du cerveau - artefacts modifiant l'amplitude du signal ou du bruit Image number 2 25

25 Tests qualité acquis en fin d'examen Séquence EPI standard : 36 coupes axiales // CA-CP - Mesure du rapport signal sur bruit - Sauvegarde des valeurs concernant l'émission RF Séquence EPI noise : 36 coupes axiales // CA-CP sans RF - Mesure du rapport signal sur bruit EPI Séquence Onepulse : acquisition d'une FID - Évaluation de l'homogénéité du champ magnétique 1 S/N ratio Jan Jan Feb Feb Mar Jan Jan Feb Feb Feb Mar 211 Sans micro Avec micro piezo micro optique

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27 Package logiciel Développé sous LabVIEW Exécutable et setup Windows Disponible au téléchargement sur le site du Centre IRMf 2 modules - TS DiffAna (stabilité, S/B) - Viewer 4D

28 Package logiciel

29 Package logiciel Démonstration illustrée - Le cas idéal (1.) - Le cas idéal (2.) - En vrai normal - Des mouvements - Des spikes - Des trucs bizarres

30 Package logiciel A propos de l'histogramme - Variation de l'histogramme, au cours du temps - Vue globale : temps-histogramme

31 Conclusion - Un outil, développé et diffusé par le Centre - Illustration d'une maîtrise croissante du pipe-line «fmri» - Une brique à affiner, compléter. - Parfaitement intégrable dans une nouvelle chaîne instrumentale

32 Merci de votre attention - Questions - Bêta-testeurs?

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