Clément Thomas présente ses travaux de thèse portant sur le développement d'une méthodologie de fusion de données entre l'artériographie cérébrale (DSA) et l'IRM de type TOF (Time-of-Flight). L'objectif est de pallier les limites de l'étude hémodynamique actuelle lors des thrombectomies mécaniques, notamment pour évaluer les conséquences des recanalisations vasculaires (artère cérébrale moyenne ou carotide interne) et améliorer la prédiction du pronostic post-AVC.

La problématique réside dans la difficulté de recalage entre une image 3D statique (TOF) et une projection 2D dynamique (DSA), tout en tenant compte des variations de position du patient entre l'IRM et la salle de cathétérisme. Pour résoudre ce problème, l'auteur propose une approche mathématique innovante utilisant des fonctions de base radiales (RBF) pour le post-traitement du TOF, ainsi qu'un algorithme de recalage spatial basé sur les angles d'Euler et la méthode L-BFGS-B. Ce processus inclut également un histogram-matching et une technique de coarse-graining pour assurer la correspondance entre les volumes 3D et les projections 2D.

L'efficacité de la méthode est démontrée à travers plusieurs cas cliniques, incluant des situations complexes rencontrées en pratique réelle, telles que l'opacification de l'artère communicante antérieure ou un reflux de produit de contraste via l'artère carotide externe. Malgré ces artefacts, le recalage spatial s'avère satisfaisant et robuste.

Pour le clinicien, l'enjeu est de pouvoir reconstruire une hémodynamique cérébrale 3D précise à partir de données 2D, sans nécessiter d'acquisition rotationnelle systématique en salle de procédure. À terme, cette technologie pourrait permettre de gagner un temps précieux lors des thrombectomies en identifiant immédiatement l'incidence de travail optimale, facilitant ainsi une prise en charge plus rapide et une meilleure évaluation du flux sanguin post-recanalisation.