Développement de représentations neuroanatomiques individuelles via un langage de domaine spécifique

Development of subject-specific representations of neuroanatomy via a domain-specific language

• Auteur / Autrice : Antonia Machlouzarides-Shalit
• Direction : Demian Wassermann
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 15/12/2020
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Saclay, Ile-de-France)
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Parietal. Equipe de recherche
• Jury : Président / Présidente : Olivier Coulon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Demian Wassermann, Olivier Coulon, Roberto Toro, Michel Dojat, Stéphanie Forkel, Philippe Ciuciu
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Roberto Toro, Michel Dojat

Mots clés

Mots clés contrôlés

Néocortex

Cartographie cérébrale

Neuroanatomie

Mots clés libres

Cartographie du cerveau

Langage de domaine spécifique

Sulci

NeuroLang

Requête

Brain Mapping

Domain Specific Languages

Sulci

NeuroLang

Query

Résumé

Dans le domaine de la cartographie cérébrale, nous avons identifié le besoin d'un outil fondé sur la connaissance détaillée des sulci. Dans cette thèse, nous développons un nouvel outil de cartographie cérébrale appelé NeuroLang, qui s’appuie sur la géométrie spatiale du cerveau.Nous avons abordé cette question avec deux approches: premièrement, nous avons fermement fondé notre théorie sur la neuroanatomie classique. Deuxièmement, nous avons conçu et implémenté des méthodes pour les requêtes spécifiques au sulcus dans le langage spécifique au domaine, NeuroLang. Nous avons testé notre méthode sur 52 sujets et évalué les performances de NeuroLang pour des cartographie du cortex spécifiques à la population et au sujet. Ensuite, nous proposons une nouvelle organisation hiérarchique basée sur les données de la stabilité sulcal appuyée sur ces données.Pour conclure, nous avons résumé l'implication de notre méthode dans le domaine actuel, ainsi que notre contribution globale au domaine de la cartographie cérébrale.

Within the field of brain mapping, we identified the need for a tool which is grounded in the detailed knowledge of individual variability of sulci. In this thesis, we develop a new brain mapping tool called NeuroLang, which utilises the spatial geometry of the brain.We approached this challenge with two perspectives: firstly, we grounded our theory firmly in classical neuroanatomy. Secondly, we designed and implemented methods for sulcus-specific queries in the domain-specific language, NeuroLang. We tested our method on 52 subjects and evaluated the performance of NeuroLang for population and subject-specific representations of neuroanatomy. Then, we present our novel, data-driven hierarchical organisation of sulcal stability.To conclude, we summarise the implication of our method within the current field, as well as our overall contribution to the field of brain mapping.