La microarchitecture particulière des fibres nerveuses est à l’origine d’une anisotropie de diffusion dans la substance blanche cérébrale : la diffusion des molécules d’eau est privilégiée dans le sens des fibres, et restreinte perpendiculairement aux fibres.
En réalisant des acquisitions pondérées en diffusion dont au moins 6 directions (voire beaucoup plus en imagerie de diffusion à haute résolution angulaire), on peut extraire le "tenseur de diffusion » qui synthétise l’ensemble des informations . Le tenseur de diffusion permet de caractériser la diffusion : coefficient d’anisotropie, directions privilégiées et restreintes dans l’espace.

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Un post-traitement de ces informations, plus ou moins complexes, permet d’obtenir différentes images :

  • Fraction d’anisotropie (nulle lorsque la diffusion est isotrope, de valeur croissante lorsque la diffusion devient anisotrope)
  • Direction de diffusion principale
  • Tractographie de fibre

 

Modélisation locale du phénomène de diffusion

 

Les limites du modèle tensoriel pour déterminer précisément les directions des déplacements des molécules d’eau dans le cas de croisement de fibres par exemple ont amené le développement de nouveaux modèles, qui nécessitent un nombre de mesures plus important :

  • Modèle multi-tensoriel (coexistence de plusieurs tenseurs de diffusion dans un voxel)
  • Q-ball (S-space) : nécessite un grand nombre d’acquisitions dans des directions différentes, avec un facteur b constant
  • Q-space (Imagerie du spectre de diffusion) : technique ultime permettant de décrire les croisement de fibres, mais nécessitant un très grand nombre d’acquisitions (129 à 515 !) dans des directions différentes et avec des facteurs b différents pour échantillonner un équivalent d’un espace K 3D mais pour la diffusion