Des biais subtils de mouvement en scanner affectent la mesure automatisée de l'anatomie cérébrale par IRM in vivo

Bien que le potentiel de petits mouvements lors des examens d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) pour biaiser les résultats des études de neuroimagerie fonctionnelle soit bien reconnu, l'impact du mouvement en scanner sur l'analyse morphologique de l'IRM structurelle est relativement peu étudié. Même parmi les examens structurels de "bonne qualité", des effets systématiques du mouvement peuvent influencer les mesures de la morphométrie cérébrale. Dans la présente étude, la tendance des sujets à bouger lors des IRMf, réalisés lors des mêmes sessions d'examen que leurs IRM structurelles, a permis d'obtenir une estimation continue et fiable du mouvement en scanner. En utilisant cette approche au sein d'un échantillon de 127 enfants, adolescents et jeunes adultes, des relations significatives ont été trouvées entre cette mesure et les estimations du volume de matière grise corticale et de la courbure moyenne, ainsi que des relations tendancielles avec l'épaisseur corticale. En particulier, le volume et l'épaisseur corticale diminuaient avec un plus grand mouvement, tandis que la courbure moyenne augmentait. Ces effets de mouvement subtils étaient anatomiquement hétérogènes, présents à travers différentes chaînes d'imagerie automatisées, montraient une validité convergente avec les effets de mouvement franc évalués dans un échantillon séparé de 274 examens, et pouvaient être démontrés tant dans les populations pédiatriques qu'adultes. Ainsi, en utilisant différentes évaluations de mouvement dans deux grands ensembles non superposés d'examens IRM structurels, des preuves convergentes ont montré que le mouvement en scanner - même à des niveaux ne manifestant pas d'artéfacts de mouvement visibles - peut entraîner des biais systématiques et régionaux spécifiques dans l'estimation anatomique. Ces résultats sont particulièrement pertinents pour la neuroimagerie structurelle dans les jeux de données de développement et cliniques, et informent les efforts en cours pour optimiser l'analyse neuroanatomique des ensembles de données IRM structurelles existants et futurs chez les humains non sédatés. Hum Brain Mapp 37:2385-2397, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.