La tractographie est le processus informatique permettant la reconstruction des voies de la matière blanche cérébrale à partir des données acquises à la diffusion lors d’une IRM. Cette technique non invasive permet de reconstruire les principales voies de câblage de la matière blanche cérébrale, et ainsi d’assister dans le processus d’évaluation de connectivité structurelle cérébrale. Or, la plupart des techniques de tractographie répertoriée utilisent un ensemble de données fixes, et de paramètres réglés au préalable. Ainsi, la phase de calcul et la phase de visualisation sont deux procédés discontinus. Une fois les calculs effectués selon des paramètres fixes, la visualisation est effectuée et fournit un ensemble de données statiques difficilement altérables. Cependant, la densité des principaux faisceaux, de même que leur courbure et trajectoire est grandement variable d’un endroit du cerveau à l’autre. Par ailleurs, ces différents paramètres seront aussi altérés dans une lésion gliale comparativement au tissu cérébral normal. Cette variation sera fonction du grade et du type de la tumeur, rendant donc l’étude de chaque cas singulière. Donc, les paramètres optimaux de tractographie varieront selon la région étudiée. Il découle de ces observations que même un changement subtil dans les paramètres de tractographie produira des profils de connectivité différents, compliquant donc grandement l’interprétation des résultats. Un accès en temps réel aux paramètres de tractographie comporterait donc de nombreux avantages, permettant d’isoler certaines caractéristiques régionales cérébrales, de même que certaines particularités inhérentes à la présence d’une tumeur gliale.

Nous présentons dans ce travail un nouvel outil de tractographie en temps réel ayant la capacité de calculer et illustrer les voies de la matière blanche cérébrale « on the fly ». Au-delà des aspects techniques, nous démontrons à l’aide d’exemples comment cet outil a le potentiel d’assister à la planification de neurochirurgie dans des cas de gliomes malins.

Spécifiquement, nous démontrons l’importante hétérogénéité dans la valeur de la fraction anisotropique dans certaines structures normales, en périphérie des tumeurs gliales, et dans les tumeurs gliales, et ce, dépendamment de leurs grades. Nous démontrons par ailleurs l’importance de constituer une carte volumétrique de FA pour chaque patient.

Nous présentons un nouvel algorithme de traitement de données de diffusion cérébrale dans le but d’améliorer l’apport de la tractographie comme outil de planification chirurgicale dans la chirurgie du gliome malin. Cet outil facilitera par ailleurs la validation de la tractographie en neurochirurgie.