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

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Introduction<strong>de</strong> tous les sujets du groupe. Cette approche permet <strong>de</strong> :• résoudre le problème <strong>de</strong> l'individualité <strong>de</strong> l'empreinte sulcale,• exploiter la totalité <strong>de</strong> l'information anatomique,• répartir les contraintes entre les sillons <strong>de</strong> façon naturelle,• repérer et supprimer les éventuelles erreurs d'i<strong>de</strong>ntication <strong>de</strong>s sillons <strong>de</strong> manièreautomatique.Les résultats sont détaillés dans la partie III : notre stratégie originale, baptisée recalageDISCO DIeomophic Sulcal-based COrtical registration a été évaluée sur <strong>de</strong>uxgroupes <strong>de</strong> sujets distincts (chapitre 7). Pour le premier groupe, les erreurs d'i<strong>de</strong>ntication<strong>de</strong>s sillons ont été corrigées manuellement alors que le <strong>de</strong>uxième groupe a été traité<strong>de</strong> façon entièrement automatique. Cette évaluation a permis <strong>de</strong> mettre en valeur la robustesse<strong>de</strong> DISCO par rapport aux erreurs d'étiquetage.Nous avons aussi comparé notre métho<strong>de</strong> avec l'approche <strong>de</strong> l'état <strong>de</strong> l'art la plusrépandue (DARTEL[9]) an <strong>de</strong> démontrer l'ecacité <strong>de</strong> DISCO ainsi que l'apport <strong>de</strong>scontraintes sulcales qui font défaut dans les stratégies iconiques au chapitre 8.Enn, dans le chapitre 9 nous mettons en perspective nos résultats et revenons sur lesa priori qui ont guidé notre stratégie.28

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