Évaluation de l'apport clinique de l'IRM quantitative en neuro-imagerie
Développement de protocoles de neuro-imagerie par IRM quantitative à haut champ (3 Tesla) et à très haut champ (7 Tesla) en vue d'une évaluation clinique : application à la sclérose en plaques
Promoteur : Assistance Publique Hopitaux De Marseille
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 18 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
Evaluation of the Clinical Contribution of Quantitative MRI in Neuro-imaging
Development of Quantitative MRI Neuroimaging Protocols at High Fields (3 Tesla) and Ultra-high Fields (7 Tesla) for Clinical Evaluation: Application to Multiple Sclerosis
This study aims to develop the use of a quantitative MRI (qMRI) approach in neuroimaging for MS patients. To achieve this task the main goals of this study will be: * to standardize and optimize qMRI protocols (acquisition time, sensitivity) * to acquire ranges of normative values of qMRI parameters as a function of age and sex at high fields (3 Tesla) and ultra-high fields (UHF for ultra-high field, 7 Tesla) * To develop integrated tools for image processing and the generation of normative models of the healthy brain normative values * To assess the clinical feasibility and the multicenter validation of the multiparametric tools proposed in the case of application to MS.
Cette étude vise à développer l'utilisation d'une approche d'IRM quantitative (IRMq) en neuro-imagerie chez les patients atteints de sclérose en plaques. Pour mener à bien cette tâche, les principaux objectifs de cette étude seront : * de standardiser et d'optimiser les protocoles d'IRMq (temps d'acquisition, sensibilité) * d'acquérir des plages de valeurs normatives des paramètres d'IRMq en fonction de l'âge et du sexe à haut champ (3 Tesla) et à très haut champ (UHF pour ultra-high field, 7 Tesla) * de développer des outils intégrés pour le traitement d'images et la génération de modèles normatifs du cerveau sain * d'évaluer la faisabilité clinique et la validation multicentrique des outils multiparamétriques proposés dans le cas d'une application à la sclérose en plaques.
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