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

1.3. Analyse de groupe et variabilité interindividuellediérents pré et post-traitements qui inuencent eux aussi les résultats. Ces réglages déterminentla consistance du système de coordonnées induit et reposent sur des hypothèses quine sont pas toujours intégrés aux traitements statistiques qui suivent et risquent de biaiserl'analyse. Il est alors impossible de distinguer les diérences liées au phénomène étudié desartefacts engendrés par le recalage. Ainsi, les régions les plus signicatives statistiquementne correspondent pas forcément aux régions les plus importantes pour caractériser les différencesentre les groupes (sains versus pathologiques typiquement). Au nal, la précisionuctue d'une région à l'autre en relation avec la variabilité interindividuelle qui n'est pasuniformément répartie sur la surface corticale [64, 66], et l'interprétation des résultats estdicile [108]. Ce type d'approche n'est donc pas adapté à l'étude des eets locaux d'unepathologie sur la morphologie du cerveau [52, 21] mais permet néanmoins de diérencierstatistiquement les groupes avec une grande exibilité de façon quasiment automatique.De nombreuses équipes ont ainsi appliqué ces techniques avec plus ou moins de succès àdes IRM anatomiques [160, 74], de diusion [134] ou fonctionnelles [109, 107].Les approches basées sur un système de coordonnées surfacique sont intrinsèquementplus adaptées aux analyses purement corticales [159, 67]. Cependant, l'étape de recalagenon-linéaire basée sur la géométrie du cortex, au travers de la courbure par exemple,repose toujours sur l'hypothèse d'une forte corrélation entre macro et micro anatomie. Lalimitation majeure de ce type de méthodes est donc que notre compréhension actuelle estloin d'être susante pour dénir un système de coordonnées consistant entre les surfacescorticales de diérents individus.1.3.2 Approches structurellesLe paradigme alternatif consiste à essayer de s'abstraire de l'étape de mise en correspondanceplutôt que de chercher à l'optimiser. Ces approches dites structurelles reposentsur l'identication de structures ou d'activations reproductibles sans imposer de contrainteforte sur la localisation. Elles se décomposent en deux étapes :1. la dénition de régions ou structures d'intérêt pour chaque sujet du groupe,2. la comparaison des caractéristiques de ces objets.Il s'agit ainsi de manipuler des informations extraites des images plutôt que les imageselles-mêmes. L'extraction des structures, c'est-à-dire la transformation du signal de l'imageen information structurelle est ici cruciale. Cette transition du voxel à la structure ne selimite pas à l'imagerie anatomique, mais dans ce cas, de nombreux a priori spéciques53