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Résumé de la communication
La cryochirurgie est en passe de devenir une méthode phare en ce qui concerne l’ablation de tumeurs malignes. Au cours de la procédure, il est très important que le chirurgien apprécie l’évolution de la zone de mort cellulaire induite par la sonde cryogénique. L’IRM, de part sa haute sensibilité à la température, semble un moyen de guider cette procédure en temps quasi réel. Cependant, le temps de relaxation des tissus T2, extrêmement court sous le 0 degré C, ne permet pas de les imager en deçà de ce seuil de température. Le but de cette étude est donc de développer une méthode afin de permettre au chirurgien d’avoir accès aux informations thermométriques et spatiales de la boule de glace et d’adapter sa cryochirurgie en-ligne. Dans cette optique, notre travail a porté sur la mise au point d’un système de prédiction des températures atteintes à l’intérieur de la boule de glace à partir d’images IRM. Un algorithme simple de traitement d’images nous a permis de corréler l’intensité du signal de Résonance Magnétique avec la température sur la faible plage dynamique correspondant au changement de phase : liquide à solide. La seconde étape a été de mettre en place un traitement à posteriori des images IRM afin de segmenter la boule de glace pour différents filtres d’intensité. Enfin, la méthode de prédiction s’appuie sur des modèles mathématiques simples; en particulier celui de l’évolution de la température en fonction de la distance et celui du volume en fonction du temps. Ils permettent d’étendre la prédiction de la température bien en deçà de la plage dynamique de la relation Intensité-Température. La modélisation a été testée sur différents échantillons de gel d’agarose et de foie de porc. Ainsi, pour des boules de glace de faible diamètre (<20mm), l’erreur commise est inférieure à 5 degrés C et ce pour des températures bien en deçà de la zone de sensibilité thermique de l’IRM. De plus amples résultats seront présentés à la conférence.
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