Imagerie des couches corticales par résonance magnétique à 7 teslas

par Yann Leprince

Thèse de doctorat en Imagerie et physique médicales

Sous la direction de Cyril Poupon.

Le président du jury était Christophe Destrieux.

Le jury était composé de Cyril Poupon, Christophe Destrieux, Isabelle Bloch, Olivier Coulon, Denis Rivière, Pierre-Louis Bazin, Denis Ducreux.

Les rapporteurs étaient Isabelle Bloch, Olivier Coulon.


  • Résumé

    Cette thèse présente le développement d’une méthodologie qui permet d’analyser la structure en couches du cortex cérébral, en utilisant l’imagerie par résonance magnétique en champ intense (IRM à 7 teslas). Alors que l’architecture corticale est traditionnellement étudiée par imagerie microscopique de coupes de tissu post-mortem, l’utilisation d’une technique non invasive telle que l’IRM permet d’envisager d’étudier la lamination corticale in vivo, et ainsi de dépasser les atlas architecturaux classiques comme celui de Brodmann.Deux approches ont été utilisées pour l’acquisition d’images à haute résolution. La première, développée pour l’imagerie in vivo, utilise une reconstruction super-résolue à partir de coupes épaisses acquises dans différentes géométries. La seconde, basée sur une séquence tridimensionnelle optimisée pour l’imagerie post-mortem, a permis l’acquisition d’images de pièces anatomiques.La contribution principale de cette thèse réside dans le développement d’un couple de méthodes permettant d’extraire automatiquement, en chaque point du cortex, un profil caractérisant son architecture en couches. Pour permettre l’extraction robuste de ces profils, un modèle original de l’influence de la courbure corticale a été développé et implémenté.Ces méthodes ont été testées et validées sur plusieurs pièces anatomiques. Ce travail permet d’envisager la caractérisation de l’architecture des aires corticales, voire leur délimitation automatique, en utilisant l’IRM en champ intense.

  • Titre traduit

    Imaging cortical layers with magnetic resonance at 7 teslas


  • Résumé

    This thesis presents the development of a methodology for the analysis of the layered structure of the cerebral cortex, using high-field magnetic resonance imaging (7-tesla MRI). While cortical layers are traditionally studied using microscopic imaging of post-mortem tissue slices, the use a non-invasive technique such as MRI will enable in vivo studies, and thus allow new approaches beyond the use of classical architectural atlases such as Brodmann's.Two imaging methodologies have been used to acquire high-resolution images. First, a method based on super-resolution reconstruction from thick slices acquired in different geometries was developed for in vivo imaging. Second, a three-dimensional imaging sequence optimized for post-mortem tissue allowed imaging excised brain specimen.The main contribution of this thesis consists of a pair of methods that perform an automatic extraction of cortical profiles, which characterize the laminar architecture at any cortical location. In order to allow robust extraction of these profiles, an original model of the influence of cortical curvature was developed and implemented.These methods were tested and validated on multiple brain specimen. This work allows envisaging an automatic microarchitectural characterization of cortical areas, and even architectural parcellation, using high-field MRI.

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