Dynamiques anatomo-fonctionnelles des sous-champs hippocampiques au cours de la vie : apports de l'intelligence artificielle explicable

Anatomo-functional dynamics of the hippocampal subfields across the lifespan : contributions of explainable artificial intelligence

• Auteur / Autrice : Clément Poiret
• Direction : Marion Noulhiane
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences
• Date : Soutenance le 20/10/2023
• Etablissement(s) : Université Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Maladies neurodéveloppementales et neurovasculaires (Paris ; 2005-....)
• Jury : Président / Présidente : Martine Gavaret
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Emrah Duzel, Maria Deprez
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Ciuciu, Sophie Dupont

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie par résonance magnétique

Traitement d'images -- Techniques numériques

Intelligence artificielle en médecine

Apprentissage profond

Hippocampe (anatomie)

Mots clés libres

Hippocampe

Deep learning

Intelligence artificielle

Segmentation

Irm

Hippocampus

Deep learning

Irm

Segmentation

Artificial intelligence

Résumé

L'hippocampe, essentiel aux fonctions cognitives telles que la navigation spatiale et la mémoire épisodique, contient des sous-champs distincts sur le plan anatomique et fonctionnel. Ces sous-champs peuvent être étudiés par IRM afin de découvrir leur développement et les altérations liées à la maladie. Le défi, cependant, réside dans la segmentation des sous-champs en raison de facteurs tels que la résolution insuffisante, le contraste et l'absence de directives de segmentation manuelle établies. Cette thèse présente trois contributions expérimentales pour relever ces défis. Premièrement, nous avons créé l'Hippocampal Segmentation Factory (HSF), un outil d'apprentissage profond automatisé permettant une segmentation efficiente des sous-champs hippocampiques dans diverses populations saines ou pathologiques, âgées de 4 à 100 ans. Deuxièmement, nous avons décrit les trajectoires des sous-champs hippocampiques tout au long de la vie en utilisant HSF et des données provenant de plusieurs ensembles de données HCP. Troisièmement, nous avons décrit l'évolution de la connectivité fonctionnelle des sous-champs entre 4 et 25 ans à l'aide de l'IRMf en état de repos. Nous avons également abordé les incertitudes liées aux résultats grâce à la méthode en IA explicable a posteriori et examiné l'effet Rashomon à l'aide de la méthode SHAP. Cette méthode permet de réaliser des études plus détaillées sur les sous-champs de l'hippocampe dans le domaine de la santé et des troubles neurologiques en fournissant un outil de segmentation robuste et des informations sur les incertitudes de l'apprentissage automatique. Elle offre par ailleurs des lignes directrices pour l'analyse de l'incertitude dans l'IA explicable, ce qui a des implications au-delà des neurosciences.

The hippocampus, essential to cognitive functions such as spatial navigation and episodic memory, contains anatomically and functionally distinct subfields. These subfields can be studied with MRI to uncover their development and disease-related alterations. The challenge, however, lies in subfield segmentation due to factors like insufficient resolution, contrast, and the absence of established manual segmentation guidelines. This thesis presents three experimental contributions to tackle these challenges. Firstly, we created the Hippocampal Segmentation Factory (HSF), an automated deep learning tool enabling efficient hippocampal subfield segmentation from 1.5-7T magnetic fields in diverse populations spanning from 4-100 years. Secondly, we outlined hippocampal subfield trajectories across the lifespan using HSF and data from multiple HCP datasets. Thirdly, we depicted subfield functional connectivity evolution from 4-25 years using resting-state fMRI. We also addressed result uncertainties through post-hoc explainable AI and examined the Rashomon effect using SHAP on standard machine learning datasets. This research enables more detailed hippocampal subfield studies in health and neurological disorders by providing a robust segmentation tool and insights into AI uncertainties. It further offers machine learning practitioners guidelines for uncertainty analysis in explainable AI, thus having implications beyond neuroscience.