Contribution à l'intégration d'une sonde aiguille haute résolution de spectroscopie localisée par résonance magnétique nucléaire
Langue Français
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Auteur : Werling, Lucas
Date de soutenance : 26-08-2022

Directeur(s) de thèse : Hebrard, Luc - Uhring, Wilfried Patrick

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Electronique, microélectrique, photonique
Classification : Sciences de l'ingénieur, Médecine et santé

Mots-clés libres : Sonde RMN, IRM, Maladies neurodégénératives, Électroniques haute fréquence, Microélectronique, Technologie BiCMOS SiGe, Harmoniques sphériques, Spectroscopie haute résolution
Mots-clés :
  • Spectroscopie de la résonance magnétique nucléaire
  • Maladies neurodégénératives
  • Métabolites
Résumé : La spectroscopie par Résonance Magnétique Nucléaire est une technique d’analyse de choix pour l’identification et la quantification d’espèce chimique biologique : les métabolites. Elle souffre cependant d’une faible sensibilité intrinsèque ce qui rend difficile son utilisation pour de très faible volume de mesure. Nous proposons dans ce projet de thèse de remédier à cette limite en adaptant la proximité et la taille de l’élément de mesure au volume que l’on souhaite analyser, en l’occurrence il s’agit de pouvoir monitorer l’évolution, à l’échelle d’une centaine de neurones, de biomarqueurs pour comprendre les stades précoces du développement de maladies neurodégénératives sur des modèles animaux. Ce travail de thèse étudie les besoins en termes de conditionnement du signal RMN issu d’une microbobine aiguille développée pour l’implantation in-vivo sur des rats, ainsi que la faisabilité de mener des expérimentations de spectroscopie haute résolution.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2022STRAD028
Type de ressource : Thèse