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Enregistrement W7046387657

Développement d'une nouvelle méthode d'imagerie pour la mesure de la pulsatilité dans l'arbre vasculaire cérébral à l'aide de la microscopie de localisation ultrasonore dynamique

2023· other· fr· W7046387657 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut de Valorisation des DonnéesCanada First Research Excellence FundCanadian Institutes of Health ResearchAlliance de recherche numérique du CanadaRéseau en Bio-Imagerie du Quebec
Mots-clésLimitingNoise (video)Context (archaeology)Power (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: Les maladies cardiovasculaires peuvent occasionner des dommages au niveau du cerveau. En effet, les artères majeures proches du cœur sont riches en fibres élastiques, permettant d'adoucir au cours du cycle cardiaque les fluctuations de la pression sanguine (ou pulsatilité) plus loin dans l’arbre vasculaire cérébral. Avec l’âge et certaines maladies telles que l’athérosclérose, ces artères deviennent plus rigides, entraînant une augmentation de la pulsatilité en aval et menant à des dommages au niveau des microvaisseaux cérébraux. De ce fait, ces maladies pourraient entraîner sur le long terme des déficits cognitifs, et sont des facteurs de risque pour des maladies neurodégénératives telles que la démence. Or, si la corrélation a été mise en évidence à plusieurs reprises dans la littérature, la cascade de causes à effet reliant l’augmentation de la pulsatilité à un déficit cognitif n’a pas été établie et est encore mal comprise aujourd’hui. Parvenir à mesurer la pulsatilité dans l’ensemble du réseau vasculaire cérébral, depuis les artères majeures jusqu’aux vaisseaux les plus fins, pourrait donc devenir un outil permettant de mieux comprendre et de mieux étudier les maladies neurodégénératives, voire d’en détecter les signes précoces. Cependant, les différentes techniques d’imagerie utilisées habituellement pour mesurer la pulsatilité sont confrontées à d’importants compromis en termes de résolution spatiotemporelle et de profondeur de pénétration. Le Doppler Transcrânien (TCD) ultrasonore et l’Imagerie par résonance magnétique (IRM) se concentrent sur la mesure de la pulsatilité dans les artères majeures du cerveau, tandis que la microscopie optique ne permet que la mesure de la pulsatilité dans de microvaisseaux situés à la surface du cerveau. Récemment, une nouvelle technique d’imagerie ultrasonore a été développée, appelée la Microscopie de Localisation Ultrasonore (ULM) : basée sur la localisation et le suivi de microbulles injectées comme agents de contraste, elle permet de cartographier les vaisseaux avec une résolution de l’ordre de quelques micromètres dans l’ensemble du cerveau. Cette méthode permet de produire des cartes de la vascularisation statiques, et d’en tirer des mesures comme la vitesse moyenne des microbulles dans chaque vaisseau sanguin, mais sans information quant à la dynamique des flux. Cette thèse propose d’adapter cette méthode d’imagerie à une imagerie dynamique grâce au développement d’une nouvelle technique : la Microscopie de Localisation Ultrasonore Dynamique (DULM). En synchronisant les séquences ultrasonores avec le cycle cardiaque, nous avons en effet pu obtenir des films de microbulles se propageant dans l’arbre vasculaire au rythme du pouls. De ces films, des mesures quantitatives de la pulsatilité ont pu être extraites pour la première fois en profondeur, dans tout le cerveau, à la fois dans des vaisseaux majeurs et dans des microvaisseaux. Cette méthode a été testée avec succès chez l’animal in vivo, en 2D et en 3D. En 2D, chez le rat avec craniotomie et chez la souris de façon non-invasive, nous avons obtenu des mesures de pulsatilité dans différents vaisseaux de l’arbre vasculaire, d’un diamètre de moins de 100 µm. Au niveau du cortex, chez les deux animaux, nous avons obtenu des mesures de pulsatilité significativement différentes entre les veines et les artères. En 3D, nous avons obtenu des mesures de pulsatilité décroissantes le long de l’arbre vasculaire chez le chat, et celles effectuées dans le cercle de Willis chez la souris ont montré que la pulsatilité était reproductible des deux côtés du cercle. Cette méthode préclinique et son éventuel transfert en clinique pourrait faciliter à terme la compréhension du mécanisme reliant l’augmentation de la pulsatilité à un déclin cognitif, mais également le diagnostic précoce et le suivi des traitements dans le cadre de l’étude des maladies neurodégénératives. ABSTRACT: Cardiovascular diseases may damage the brain. Indeed, major arteries near the heart are rich in elastic fibers, which help to smooth out fluctuations in blood pressure (or pulsatility) further down the cerebral vascular tree during the heart cycle. With age and diseases such as atherosclerosis, these arteries may become stiffer, resulting in an increased pulsatility downstream, damages in cerebral microvessels, and, potentially, long-term cognitive deficits. Cardiovascular diseases are also a risk factor for neurodegenerative ones such as dementia. Although the correlation has been demonstrated on several occasions in the literature, the cascade of causes and effects linking the increase in pulsatility to a cognitive decline has not been clearly established yet and is still poorly understood today. Measuring pulsatility in the entire cerebral vascular network, from the major arteries to the finest vessels, could therefore become a tool for better understanding, studying and maybe even detecting early signs of neurodegenerative diseases. Unfortunately, the different imaging techniques typically used to measure pulsatility in the brain face important trade-offs in terms of spatiotemporal resolution and penetration depth. On the one hand, Ultrasound Transcranial Doppler (TCD) and Magnetic resonance imaging (MRI) focus on measuring pulsatility in major arteries of the brain, whereas on the other hand, light microscopy only allows the measurement of pulsatility in microvessels located near the surface of the brain. Recently, a new ultrasound imaging technique has been developed, called Ultrasound Localization Microscopy (ULM): based on the localization and tracking of microbubbles injected as contrast agents, it enables the mapping of vessels with a resolution of a few micrometers in the whole brain. However, this method produces static maps of the vasculature measurements such as the average velocity of microbubbles in each blood vessel, but without information about the flow dynamics. This thesis proposes to adapt this imaging method to dynamic imaging by developing a new one: Dynamic Ultrasound Localization Microscopy (DULM). By synchronizing the ultrasound sequences with the cardiac cycle, we were able to obtain cine-loops of microbubbles propagating in the vascular tree at the rhythm of the cardiac cycle. From these cine-loops, quantitative measurements of pulsatility could be extracted for the first time in depth, in the whole brain, both in major vessels and in microvessels. This method was successfully tested in animals in vivo, in 2D and 3D. In 2D, in a rat with craniotomy and a mouse non-invasively, we obtained pulsatility measurements in different vessels of the vascular tree, with a diameter smaller than 100 µm. In the cortex, in both animals, we obtained significantly different pulsatility measurements between veins and arteries. In 3D, we obtained decreasing pulsatility measurements along the vascular tree in the cat brain, and measurements in the circle of Willis of the mouse showed that pulsatility was reproducible on both sides of the circle. The transfer of such a method to humans could eventually facilitate the understanding of the mechanism linking increased pulsatility to cognitive decline, and the early diagnosis and monitoring of treatments in the study of neurodegenerative diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
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