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22 Chapitre 1. L’analyse de données cérébrales marqueurs doivent prendre en compte autant que possible toutes les variabilités détaillées auparavant, afin d’être réellement fiables, mais également dans le but d’avoir une réelle signification anatomique, voire fonctionnelle. Cette section s’attachera à décrire les méthodes utilisées pour mettre en correspondance des cerveaux différents. Elles utilisent comme données d’entrée des images 3D d’Imagerie par Résonnance Magnétique (IRM) anatomique et/ou fonctionnelle (figure 1.3). Fig. 1.3 – Deux coupes d’un même cerveau, issue d’imagerie par résonnance magnétique. Gauche : image anatomique. Droite : image fonctionnelle. 1.3.1 Objectif et méthodes Se localiser dans une image volumique cérébrale donnée est rendue possible grâce au système de coordonnées 3D implicite. Mettre en correspondance des structures homologues dans de telles images reviendrait alors à repérer des coordonnées homologues dans 2 volumes différents. Cependant, une telle mise en correspondance est impossible sur les données brutes. Le principal obstacle, commun à toute méthode de localisation, est bien évidemment la variabilité anatomique, empêchant toute mise en correspondance directe de deux points anatomiques grâce à leurs coordonnées 3D. Avant de pouvoir apparier des régions d’intérêt de cerveaux différents, il est nécessaire de transformer les volumes afin de rendre possible toute comparaison entre ces cerveaux. Les transformations appliquées sur plusieurs cerveaux permettront d’établir la correspondance des zones cérébrales. Celle-ci reposera sur le système de co-
1.3. Localisation et mise en correspondance 23 ordonnées implicite des volumes, à savoir un système à 3 dimensions, l’unité la plus petite étant le voxel. Ainsi, dans la théorie, un voxel (x,y,z) d’un volume V1 correspondra au même voxel (x,y,z) d’un autre volume V2, après mise en correspondance. 1.3.2 Recalage Le recalage a pour objectif de mettre deux volumes a priori différents dans un même systèmes de références. Deux types d’information sont généralement utilisés : l’intensité, et les caractéristiques du volume (géométrie, contours, points d’intérêt). Le recalage fait intervenir des transformations mathématiques, dans le but déformer une image pour l’adapter à une image de référence. C’est le type de déformation appliquée à l’image qui va déterminer le type de recalage. En fait, on entend par rigide et non rigide des types de recalages de dimensions différentes. Recalages rigides et affines Le recalage rigide utilise 2 types de transformations, rotation et translation. Le recalage affine correspond à un recalage rigide, muni en plus de tranformations supplémentaires. Il implique ainsi jusqu’à 12 paramètres, représentant translation, rotation, homothétie et mise à l’échelle sur les 3 axes x, y et z. Ce type de recalage effectue une transformation bijective, préservant la topologie 1.4 [Woods et al., 1993, Ashburner and Friston, 1997]. Il est généralement utilisé comme un point de départ pour des techniques nonlinéaires. Le recalage rigide est peu utilisé concrètement, puisqu’il confère peu de libertés aux transformations effectuées, malgré la grande variabilité des cerveaux entre les sujets. La principale caractéristique du recalage rigide est qu’il représente un recalage global, c’est-à-dire de petite dimmension. La même transformation est appliquée à tout le cerveau, ne prenant ainsi pas en compte les caractéristiques locales individuelles. Fig. 1.4 – Illustration des transformations possibles par recalage affine. Le précurseur des méthodes actuelles de recalage non-linéaire est une méthode utilisant 13 paramètres, utilisant le système de coordonnées de Talairach [Talairach et al., 1967, Talairach and Tournoux, 1988]. Cette méthode place un cerveau dans le repère de Talairach grâce à l’utilisation de deux marqueurs
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