Construction d'atlas en IRM de diffusion : application à l'étude de la maturation cérébrale

Atlas construction in diffusion-weighted MRI : application to brain maturation study

• Auteur / Autrice : Julien Pontabry
• Direction : Christian Heinrich
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image et vision
• Date : Soutenance le 30/10/2013
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
• Jury : Président / Présidente : Christian Daul
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : François Rousseau, Pierre Charbonnier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Michel Dojat, Cyril Poupon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Dissertations universitaires

Imagerie par résonance magnétique de diffusion

Traitement d'images -- Techniques numériques

Foetus -- Cerveau

Tractographie

Imagerie par résonance magnétique

Cartographie cérébrale

Mots clés libres

IRM de diffusion

Étude de population

Atlas longitudinal

Étude de changement de forme

Régression

Sélection de caractéristiques

Tractographie

Diffusion weighted MRI

Population study

Longitudinal atlas

Shape changes

Regression

Feature selection

Tractography

Résumé

L’IRM de diffusion (IRMd) est une modalité d’imagerie médicale in vivo qui suscite un intérêt croissant dans la communauté de neuro-imagerie. L’information sur l’intra-structure des tissus cérébraux est apportée en complément des informations de structure issues de l’IRM structurelle (IRMs). Ces modalités d’imagerie ouvrent ainsi une nouvelle voie pour l’analyse de population et notamment pour l’étude de la maturation cérébrale humaine normale in utero. La modélisation et la caractérisation des changements rapides intervenant au cours de la maturation cérébrale est un défi actuel. Dans ce but, ce mémoire de thèse présente une chaîne de traitement complète de la modélisation spatio-temporelle de la population à l’analyse des changements de forme au cours du temps. Les contributions se répartissent sur trois points. Tout d’abord, l’utilisation de filtre à particules étendus aux modèles d’ordre supérieurs pour la tractographie a permis d’extraire des descripteurs plus pertinents chez le foetus, utilisés ensuite pour estimer les transformations géométriques entre images. Ensuite, l’emploi d’une technique de régression non-paramétrique a permis de modéliser l’évolution temporelle moyenne du cerveau foetal sans imposer d’à priori. Enfin, les changements de forme sont mis en évidence au moyen de méthodes d’extraction et de sélection de caractéristiques.

Diffusion weighted MRI (dMRI) is an in vivo imaging modality which raises a great interest in the neuro-imaging community. The intra-structural information of cerebral tissues is provided in addition to the morphological information from structural MRI (sMRI). These imaging modalities bring a new path for population studies, especially for the study in utero of the normal humanbrain maturation. The modeling and the characterization of rapid changes in the brain maturation is an actual challenge. For these purposes, this thesis memoir present a complete processing pipeline from the spatio-temporal modeling of the population to the changes analyze against the time. The contributions are about three points. First, the use of high order diffusion models within a particle filtering framework allows to extract more relevant descriptors of the fetal brain, which are then used for image registration. Then, a non-parametric regression technique was used to model the temporal mean evolution of the fetal brain without enforce a prior knowledge. Finally, the shape changes are highlighted using features extraction and selection methods.