Méthodes pour la modélisation morphologique longitudinale du cerveau via le recalage et la création d'atlas

Methods for morphological longitudinal brain modeling through atlasing and registration

• Auteur / Autrice : Antoine Legouhy
• Direction : Christian Barillot, François Roux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, vision
• Date : Soutenance le 16/03/2020
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - Empenn

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie par résonance magnétique

Cerveau

Morphométrie

Traitement d'images -- Techniques numériques

Mots clés libres

Atlas

Recalage

Développement cérébral

Morphométrie

IRM

Atlasing

Registration

Brain development

Morphometry

MRI

Résumé

Comprendre le développement du cerveau implique d'étudier la relation entre l'âge comme l'une des variables explicatives et des variables expliquées, les observations de cet organe, qui peuvent prendre de nombreuses formes. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) permet d'extraire ces observations de manière non invasive et non irradiante. Cette technique puissante permet notamment d'obtenir des informations sur l'activité fonctionnelle du cerveau ou sur ses caractéristiques de diffusivité interne. Pourtant, c'est plutôt sur les aspects purement morphologiques que porte cette thèse. L'approche suivie est celle de l'étude du cerveau en tant qu'objet mathématique, permettant ainsi l'analyse de sa forme et de sa croissance au moyen des transformations géométriques reliant ces objets. Dans la découverte de ces transformations, à travers des structures topologiquement intéressantes, repose le concept de recalage. Cela ouvre la porte à l'analyse statistique des formes et à la création de modèles anatomiques moyens appelés atlas.

Understanding brain development involves studying the relationship between age as one of the explanatory variables and explained variables, observations of this organ, which can take many forms. Magnetic Resonance Imaging (MRI) gives the opportunity to extract such observations in a non-invasive and non-irradiating way. This powerful technique allows notably to gain insights about the functional activity of the brain or its internal diffusivity characteristics. Yet, it is rather on the purely morphological aspects that this thesis is focused on. The approach followed the study of the brain as a mathematical object, thus enabling the analysis of its shape and growth by the means of the geometric transformations connecting those objects. In the finding of those transformations, across structures of topological interest, lies the concept of registration. This opens the door to the statistical analysis of shapes and the creation of average anatomical models called atlases.