Proposition stage ingé M2 6mois BioImagerie et

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STAGE INGENIEUR, MASTER 2 2015/2016
Titre : Imagerie IRM combinée au traitement d’image par super résolution pour la
caractérisation de pathologies tumorales et obstructives
Laboratoire d'accueil 1: Indiquer les coordonnées de l'encadrant direct et du laboratoire où
aura lieu le stage.
Encadrant (Prénom, NOM): Bich-Thuy DOAN
Signature :
Téléphone: 01 44 27 67 48
E-mail: [email protected]
Laboratoire: Unité de Technologies Chimiques et Biologiques pour la Santé, UTCBS
Adresse: CNRS UMR8258/INSERM U1022/Chimie-Paristech
11, rue P et M Curie, 75006 PARIS
Directeur de l'Unité de Recherches (Prénom, NOM): Daniel SCHERMAN
Laboratoire d'accueil 2: Indiquer les coordonnées du laboratoire où aura lieu le stage.
Encadrant (Prénom, NOM): Marie LUONG
Signature:
Encadrant (Prénom, NOM): Marie LUONG
Téléphone: 0149404064
E-mail: [email protected]
Laboratoire: L2TI , UMR CNRS 7539, Institut Galilée,
Adresse: Université Paris 13
99 avenue J.B. Clément , 93430 Villetaneuse
Directeur de l'Unité de Recherches (Prénom, NOM): Françoise DIBOS
Partenaires ou collaborations : Indiquer les références d'éventuels autres laboratoires
impliqués.
Prénom, NOM:
Téléphone:
E-mail:
Laboratoire:
Adresse:
Directeur de l’Unité de recherches (Prénom, NOM):
Durée du stage : 2 à 6 mois

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Description du projet (2 pages max) :
Mots-clés (maximum 5): Imagerie IRM dynamique, IRM de diffusion, tumeurs, traitement
d’image par super résolution
Contexte scientifique:
La caractérisation de l’état pathologique de tissus chez le petit animal, est évaluée de
manière résolutive et quantitative par IRM de la microvascularisation par perfusion et IRM de
diffusion. Les images correspondantes manquent de résolution spatiale en raison de la
résolution temporelle d’acquisition au détriment de la résolution spatiale. Il est intéressant de
pouvoir améliorer la résolution et la sensibilité de ces images dynamiques et fonctionnelles.
L’application de méthodes numériques de traitement d’image pour améliorer ces images IRM
est d’actualité en diagnostic clinique et préclinique.
Nous proposons d’évaluer 2 pathologies pour appliquer et développer des méthodes
de traitement d’images par un nouvel algorithme dit de ‘super résolution’.
a) L'induction de la vascularisation tumorale est une étape clé de la progression tumorale et
a été intensivement étudiée. La quantification des diverses caractéristiques des vaisseaux
sanguins angiogéniques permet de fournir des informations de diagnostic et de pronostic,
ainsi que d’évaluer l'efficacité d’un traitement anti tumoral.
b) Par ailleurs, nous nous intéressons à des lésions rénales chez la souris où des images par
IRM de diffusion permettent d’étudier l’état fibrotique.
De premiers résultats obtenus par le partenaire 1 sur des images de perfusion IRM de
tumeurs de souris ont montré l’amélioration conséquente fournie grâce à cette méthode de
super résolution.
Objectifs:
Les objectifs de ce stage sont
- d’utiliser des méthodes dynamiques d'imagerie et de diffusion par IRM pour les
études de l'angiogenèse tumorale (perfusion) et de lésions rénales sur des modèles
précliniques pour évaluer les thérapies.
- de mettre au point ensuite sur ces images un traitement d’images basé sur la
méthode dite de ‘super résolution’ permettant d’améliorer la sensibilité et la résolution de
ces images IRM fonctionnelles.
- d’évaluer le bénéfice de ce traitement sur le diagnostic de la pathologie et de
thérapies.
L’IRM classiquement utilisée révèle la distribution hétérogène des cellules tumorales et des
capillaires, et teste leur fonctionnalité in vivo. L'utilisation
d'agents de contraste permet de mesurer les paramètres de
perfusion mesurés par méthodes d’IRM de contraste
dynamique amélioré (DCE, Tofts et Kermode). Les analyses à
partir de modèles pharmacocinétiques viseront à obtenir
des cartes paramétriques reflétant les propriétés de
perfusion du réseau vasculaire. Les images dynamiques
nécessitant une acquisition pour enregistrer la cinétique de
réhaussement de signal avec une bonne résolution

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temporelle, la qualité de résolution des images sera diminuée. Les études d'imagerie seront
développées sur le modèle murin CT26 de colon disponible dans notre laboratoire. Des Images
de diffusion de reins pathologiques seront aussi testées.
Il sera particulièrement intéressant de pouvoir améliorer la qualité des images ‘basse
résolution’ par un traitement d’image développé par l’équipe partenaire dite ‘super
résolution’. (Trinh et al ; Tran et al.) Ces méthodes sont basées sur l’apprentissage à partir de
l’utilisation d’images similaires de même modalité d’imagerie et de bonne qualité en matière
de sensibilité et de résolution, de contraste dans le but d’augmenter la résolution , le contraste
et la sensibilité d’une image expérimentale dégradée.
Durant le stage, l'étudiant sera formé sur différentes techniques d’acquisition IRM utilisées en
oncologie et en pathologies rénales , des méthodes de traitement d’imagerie dynamique (DCE
MRI et de diffusion), et le traitement d’image mathématique et informatique par une
méthode dite de ‘super résolution’.
Description des structures d'accueil:
- Equipe UTCBS, Imagerie : Le laboratoire d’imagerie IRM et optique de l’UTCBS fait partie
des plateformes d’imageries de Paris Descartes, doté d’une micro IRM 7T , ainsi que d’une
plateforme d’imagerie optique. Les thèmes de recherche s’articulent autour de la
méthodologie d’imagerie IRM et optique pour le suivi de pathologies et l’effet de traitement,
du développement de nouveaux agents d’imagerie dédiés au diagnostic chez la souris.
Equipe L2TI : Le thème de recherche du laboratoire concerne le traitement d’image incluant
les images médicales IRM : l’extraction de l’information dans les images, en particulier à
partir d’images basse résolution, l’édification et validation de modèles
mathématiques, l’analyse quantitative d’image incluant la segmentation , la détermination
de volumes.
Profil recherché pour le/la candidat/e:
Le candidat possédera un profil d’ingénieur, de biophysicien/biologiste en master 2 ou
médecin avec expertise et intérêt dans le traitement d’images et mathématique, ou
informaticien avec intérêt en sciences biomédicales et imageries.
References.
-Carmeliet, P. and Jain R. K.. "Angiogenesis in cancer and other diseases." Nature 407(6801): 249-57, 2000.
ToftsPS and Kermode AG, Measurement of the blood-brain barrier permeability and leakage space using dynamic MR
imaging. 1. Fundamental concepts Magn Reson Med. 17(2):357-67, 1991.
-Seguin J, Doan BT, Latorre Ossa H, Jugé L, Gennisson JL, Tanter M, Scherman D, Chabot GG, Mignet N. Evaluation of
Nonradiative Clinical Imaging Techniques for the Longitudinal Assessment of Tumour Growth in Murine CT26 Colon
Carcinoma. Int J Mol Imaging:983534, 2013.
-Trinh D.H., Luong M., Dibos F., Rocchisani J. M., Pham C. D., Nguyen T. Q..-"Super-Resolution and Denoising of Medical
Images",IEEE Transaction on Image Processing 23 (4), 1882 -1895, 2014.
-Tran D. V., Luong M., Li-Thiao-Té S.,Rocchisani J.-M., Dibos F., and Le T.T."Super-resolution for medical image corruptedby
heavy noise”.SPIE Medical Imaging 2015, Orlando, Florida, United States,21 -26 /02 2015.
ENGINEER INTERNSHIP PROJECT 2015-2016
2 to 6 months

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Dynamic Imaging and MRI diffusion combined with image processing by super resolution
for the characterization of tumor and obstructive disease in mice
Supervisor: Indicate the references of the person who will directly supervise the student’s project.
Name: Bich-Thuy DOAN
Phone: [phone]
E-mail: [email protected]
Name of the director of the research unit: Pr. Daniel SCHERMAN
Host Laboratory: Indicate the references of the laboratory where the work will be done.
Affiliation: Chimie Paristech, Université Paris Descartes
Lab Name : Unité de Technologies Chimiques et Biologiques pour la Santé, UTCBS
Address : CNRS UMR8258/INSERM U1022/Chimie-Paristech
11, rue P et M Curie/ 4 avenue de l’Observatoire
75006 PARIS
Partners or collaborations : Indicate the references of other researchers or labs involved.
Name: Marie LUONG
Phone: [phone]
E-mail: [email protected]
Affliliation: L2TI , UMR CNRS 7539, Institut Galilée,
Address : Université Paris 13
99 avenue J.B. Clément , 93430 Villetaneuse
Name of the director of the research unit: Françoise DIBOS
Describe the team that the student will join for the project.
UTCBS, Imaging team : The UTCBS MRI and Optical Imaging laboratory is part of imaging
platforms of Paris Descartes (PIV), equipped with a micro MRI 7T, and an optical imaging
platform with cameras of 'luminescence and fluorescence imaging for preclinical studies.
Research topics center around the MRI and optics imaging methodology for the tracking of
diseases and the treatment effect, and development and exploitation of new imaging agents
dedicated to diagnosis in mice.
L2TI Team: The laboratory's research topic concerns the image processing of medical images
including MRI: the extraction of information in the images, especially from low-resolution
images, the construction and validation of mathematical models, quantitative image analysis
including segmentation, determining volumes.
Key words : Dynamic MRI, diffusion MRI, tumors, kidney disease, image processing by super
resolution
Duration : 6 months

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Project description :
The characterization of the disease state of tissues in small animals, is evaluated quantitatively
by MRI with microvascular perfusion and diffusion imaging. The corresponding images lack of
spatial resolution due to temporal resolution acquisition at the expense of spatial resolution. It
is interesting to improve the resolution and sensitivity of these dynamic and functional images.
The application of digital image post processing methods to improve these MRI images is
topical in preclinical and clinical diagnosis.
We propose to develop methods of image processing by a new algorithm called 'super-
resolution' applied to evaluate two disorders
a) Cancer : Induction of the tumor vasculature is a key step in tumor progression and has been
extensively studied. Quantification of various characteristics of angiogenic blood vessels allows
providing information for diagnosis and prognosis, as well as to evaluate the effectiveness of
an anti tumor treatment. Currently, several MRI imaging techniques provide information on the
vasculature of the tumor. Perfusion MRI is recorded from the injection of tracer of commercial
Gd complex type. The corresponding DCE (Dynamic Contrast Enhanced) images obtained with
high temporal resolution could be improved by super resolution algorithm. First results by the
partner 1 of MRI perfusion images of mouse tumors have shown significant improvement
provided by this method of super-resolution.
b) Furthermore, we are also interested in kidney damage in mice where images by diffusion
MRI are used to study the fibrotic condition. Enhanced resolution images could be profitable
to the quality of the fitting and the multiparametric diffusion derived data.
Objectives:
The objectives of this internship are
- recording of dynamic imaging methods and diffusion MRI for studies of tumor angiogenesis
(infusion) and kidney damage in preclinical models to evaluate therapies.
- Then use of these images for processing based on the method called 'super-resolution' to
improve the sensitivity and resolution of these functional MRI images.
- Assess the benefit of this processing on the diagnosis and therapies of the pathology.
a) The characteristics of the structure (volume of blood vessels),
and tumor function (blood flow, vascular permeability,
interstitial fluid pressure) can be measured by methods of
dynamic contrast enhanced MRI (Tofts and Kermode). The
analyses from pharmacokinetic models aim to obtain
parametric maps reflecting the perfusion properties of the
vascular network. Dynamic images require an acquisition to
record the signal enhancement kinetics with good time
resolution, the image resolution quality will be reduced. The
assessment of tumor status and effect of antivascular therapies
will be tested.
b) Pathological kidney images obtained from diffusion MRI will also be tested for diagnosis of
fibrotic type diseases and after the application of a therapy.
From theses 2 imaging applications, it will be particularly interesting to improve the quality of
'low resolution' images by an image processing developed by the partner team called 'super-