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20 Chapitre 1. L’analyse de données cérébrales l’autre, mais dans une moindre mesure que ne le sont les structures corticales [Devlin and Poldrack, ress, Van Essen and D., 2007]. Fig. 1.2 – Illustration de la variabilité anatomique des structures corticales sur 9 cerveaux différents. Afin de mieux observer la variabilité structurelle corticale, les sillons corticaux ont été étiquetés automatiquement via la plateforme logicielle libre Brainvisa/Anatomist (http ://brainvisa.info), chaque couleur correspondant à un sillon différent. Cette variabilité inter-individuelle pose le problème suivant : si aucun cerveau n’est identique à un autre à un niveau macroscopique, alors aucun cerveau n’est représentatif d’une population. Ceci a une conséquence sur la création d’atlas, abordée plus loin (cf. 1.3.3). Un aspect de la variabilité macroscopique du cortex concerne également les aires corticales et la connectivité associée. Le cortex est composé d’un grand nombre d’aires distinctes (100 à 200 [Van Essen, 2004]), chacune de ces aires étant variable en taille d’un individu à l’autre [Amunts et al., 2000, Andrews et al., 1997]. De plus, chacune de ces aires est inter-connectée avec un grand nombre d’autres aires par des voies très
1.3. Localisation et mise en correspondance 21 variables [Felleman and Van Essen, 1991, Lewis and Van Essen, 2000]. Par ailleurs, même si d’un point de vue macroscopique la structure de la matière grise est homogène, sa structure microscopique est très complexe. Les variations de la micro-anatomie corticale sont déterminantes dans le traimement de l’information [Mesulam, 2000]. La caractérisation de cette micro-anatomie peut distinguer différentes informations, telles que l’organisation et la distribution des cellules dans les couches de cortex (cyto-architecture), la myélinisation des axones dans le cortex (myélo-architecture) ou encore l’expression des neurorécepteurs (chemo-architecture). Plusieurs études ont été menées afin de déterminer dans quelle mesure la micro- et la macro-anatomie pouvaient être corrélées [Bridge and Clare, 2006, Uylings et al., 2005, Zilles et al., 1997, Amunts et al., 1999]. De telles études ont pour but d’affirmer ou d’infirmer les hypothèses selon lesquelles les variabilités du cerveau, et plus particulièrement du cortex, représentent un réel problème pour la mise en correspondance intersujet. Dans [Zilles et al., 1997], une série de marqueurs anatomiques a été traitées afin d’étudier la variabilité inter-sujet de la cytoarchitecture corticale. 1.2.2 Variabilité fonctionnelle Elle existe à deux niveaux : inter- et intra-individu. Chez des sujets différents, une même tâche sera traitée de manière différente, et les zones impliquées ne seront pas les mêmes. Chez un même sujet, on distingue deux sortes de variations. La première catégorie concerne les variations de traitement d’une même tâche par un même sujet, à deux instants différents [Ramsey et al., 1995]. Entrent en jeux différents facteurs tels la fatigue, l’entraînement ou la fatigue du sujet. L’asymétrie fonctionnelle désigne quant à elle les différences de traitement des tâches entre les deux hémisphères. De nombreuses méthodes ont été proposées afin de la mesurer et de la modéliser [Penfield and Jasper, 1954, Wada et al., 1975, Zatorre, 1989, O. et al., 2000, Ojemann et al., 2002, Thirion et al., 2005]. 1.3 Localisation et mise en correspondance Les variabilités du cerveau rendent ardue toute tentative d’extraction d’invariants, anatomiques, fonctionnels, cytoarchitectoniques ou chimiques. De plus, nous avons entrevu la grande complexité de l’interaction de structures très différentes du cerveau, qui est fondamentale, et pourtant très compliquée à exhiber. L’extraction de marqueurs stables permettrait d’avoir une base sur laquelle s’appuyer pour pouvoir comparer des cerveaux différents. Cependant, ces
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