Approche surfacique en IRM fonctionnelle cérébrale : projection corticale par résolution d'un problème inverse

Surface-based approach for cerebral functional MRI : cortical projection through an inverse problem

• Auteur / Autrice : Lucie Thiebaut Lonjaret
• Direction : Olivier Coulon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 15/12/2017
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille ; 1994-....)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Oléa Médical
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes (La Garde, Var)
• Jury : Président / Présidente : Sophie Achard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Timothé Boutelier, Sylvain Takerkart, Caroline Chaux
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Michel Dojat, Philippe Ciuciu

Mots clés

Mots clés contrôlés

Activité spontanée (électrophysiologie)

Imagerie par résonance magnétique

Infographie

Problème inverse de diffusion

Mots clés libres

IRMf

Problème inverse

Approche surfacique

Imagerie médicale

Traitement d’image

Mri

Inverse problem

Surface-Based approach

Medical imaging

Image processing

Résumé

Cette thèse traite d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) cérébrale. Jusqu’à présent, cette modalité est principalement employée dans le domaine des neurosciences dans le but d’étudier les processus cognitifs et la relation entre anatomie et fonction. L’emploi de l’IRMf est toutefois restreint en comparaison des perspectives qu’elle offre. En effet, trois caractéristiques intrinsèques au signal observé en IRMf posent problème. D’abord, le signal ne constitue pas l’observation directe de l’activité cérébrale. Il en résulte un flou temporel ne permettant pas la localisation temporelle précise de l’activité neuronale. Ensuite, seules les variations temporelles du signal IRMf déterminent la présence ou l’absence d’une telle activité. Or ces fluctuations sont faibles vis-à-vis de l’amplitude du signal et du bruit. Enfin, de nombreuses ambiguïtés de localisation spatiale existent, et cela particulièrement au niveau du ruban cortical du fait de ses nombreuses circonvolutions. Plusieurs approches proposent, en conséquence, d’étudier les données IRMf sur la surface corticale. Toutefois, toutes se basent sur des méthodes directes d’interpolation ou de rétro-projection, omettant ainsi que le signal d’intérêt acquis est originaire du ruban cortical. L’originalité du travail réalisé durant cette thèse consiste à considérer le problème de projection comme un problème inverse. La méthode procède alors simultanément à la projection surfacique, et à la restauration des propriétés spatio-temporelles d’origine des données fonctionnelles sur la surface.

This thesis deals with cerebral functional magnetic resonance imaging (fMRI). Until now, fMRI is mainly used in the field of neurosciences as a tool to understand cognitive processes and the links between anatomy and function. However, fMRI use is limited compared to the perspectives it offers. Indeed, three properties of the fMRI signal are problematic. First, this signal is not a direct representation of cerebral activities, thus resulting in a temporal blur that opposes the accurate localization of neuronal activities in time. Then, only the temporal variations of the fMRI signal can determine the presence or absence of those activities. Yet, those fluctuations are small compared to the overall signal and noise magnitudes. And last but not least, ambiguities related to spatial localization of cerebral activities are numerous and especially troublesome around the cortical ribbon due to its highly convoluted shape. Therefore, several approaches offer to study fMRI data onto the cortical surface. However, they all consider the problem as an interpolation one, neglecting the origin of the acquired signal of interest : the cortical ribbon. The original idea behind the work achieved in this thesis consists in posing the projection problem as an inverse problem to solve. This way we achieve both the surface-based projection and the recovering of the original cortical signal spatio-temporal properties.