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th`ese de doctorat - Neurosciences Cognitives & Imagerie Cérébrale ...

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Table <strong>de</strong>s gures164.4 a) Chaque sillon est décomposé en 3 sous-ensembles <strong>de</strong> voxels (le fond, lebord externe et les autres) avec BrainVISA. Le fond du sillon est en bleu,le bord externe en vert et les autres voxels sont en rouge. La <strong>de</strong>scription <strong>de</strong>chaque sillon peut ainsi être résumée aux <strong>de</strong>ux ensembles <strong>de</strong> voxels que sontle fond et le bord externe. b) Comme ces <strong>de</strong>ux ensembles <strong>de</strong> voxels sont engénéral très <strong>de</strong>nses, nous les réduisons <strong>de</strong> la façon suivante : 1) Les voxelssont regroupés en paquets (les cercles colorés) ; 2) chaque paquet est réduità son barycentre (points noirs). Finalement, les bords <strong>de</strong>s sillons illustrésen c) sont décomposés en composantes élémentaires d) et réduits à <strong>de</strong>uxlignes e) par un algorithme <strong>de</strong> chemin le plus long. . . . . . . . . . . . . . . 884.5 La partie gauche montre les 5 variations possibles d'un sillon synthétique à3 branches. La partie droite illustre la façon dont notre procédure résout cetype d'ambiguïtés : les branches sont systématiquement reliées (pointillés)pour donner un arbre connexe qui peut ensuite être simplié par une approche<strong>de</strong> chemin le plus long (en rouge). Toutes les variantes <strong>de</strong> ce sillondonneront ainsi la même primitive. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 904.6 Sillon frontal supérieur <strong>de</strong> <strong>de</strong>ux individus montrant <strong>de</strong>s diérences topologiques celui <strong>de</strong> gauche est interrompu et pas celui <strong>de</strong> droite. Les <strong>de</strong>ux lignes extraitesautomatiquement pour chaque sujet sont toutes les <strong>de</strong>ux continuesmais intègrent l'information topologique : celle-ci est traduite dans la distributionspatiale <strong>de</strong>s nuages <strong>de</strong> points respectifs comme on peut le voir sur lapartie inférieure <strong>de</strong> la gure. La <strong>de</strong>nsité <strong>de</strong> l'ensemble <strong>de</strong> points associé ausujet <strong>de</strong> gauche est hétérogène en raison <strong>de</strong> l'interruption (rectangle noir).L'information topologique est intégrée dans les primitives et pourra doncêtre prise en compte dans le recalage. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 904.7 La simplication automatique <strong>de</strong>s structures complexes originales (à gauche)aboutit à un ensemble <strong>de</strong> primitives sulcales distribuées dénissant l'empreintesulcale individuelle (sur la droite). . . . . . . . . . . . . . . . . . . 914.8 L'approximation engendrée par le clustering k-means dans la procédure <strong>de</strong>simplication <strong>de</strong>s sillons est mesurée en relançant 30 fois cette étape pour<strong>de</strong>s tailles <strong>de</strong> paquet variant <strong>de</strong> 2 à 16 points par paquet. Le graphe <strong>de</strong>gauche montre la dispersion <strong>de</strong>s centres <strong>de</strong>s paquets avec l'écart type <strong>de</strong> ladistance <strong>de</strong> Hausdor moyennée sur les 30 essais et tous les sillons. Legraphe <strong>de</strong> droite présente le temps <strong>de</strong> calcul associé. . . . . . . . . . . . . . 93

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