th`ese de doctorat - Neurosciences Cognitives & Imagerie CÃ©rÃ©brale ...

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les plus stables. Une stratégie plus respectueuse des liens supposés entre macro et microanatomierepose sur l'exploitation des informations de l'arborescence sulcale. Cependant,la majorité des approches qui contraignent explicitement les sillons nécessitent l'interventionmanuelle d'un expert pour l'extraction des amers anatomiques. La déformationrésultant de ces méthodes est alors guidée par quelques plissements corticaux répartis demanière hétérogéne autour du cortex, ce qui limite leur intérêt. En eet, une meilleurecompréhension des relations entre anatomie et fonction requiert un outil permettant d'évaluerleur corrélation hors des régions relativement stables déjà étudiées.Dans cette thèse, nous proposons d'optimiser l'alignement des structures cérébralesd'un groupe de sujets en nous appuyant sur une description exhaustive de leur arborescencesulcale. La pertinence de contraindre les sillons les plus variables pourra ainsi êtreétudiée dans un second temps. Bien que ce problème soit mal posé, notre objectif estd'aligner des sillons homologues aussi précisément que possible tout en contraignant ladéformation à être régulière et ce dans tout l'espace 3D an de nous aranchir des limitationsdes approches surfaciques. Une attention particulière a été portée tout au long dece travail à l'automatisation de toutes les étapes an d'aboutir à une méthode utilisableen routine.La procédure débute par la segmentation et l'identication automatique des sillonsgrâce au logiciel BrainVISA qui permet d'obtenir des amers distribués tout autour de lasurface corticale. Nous avons développé une stratégie de simplication automatique desstructures issues de cette procédure an d'extraire l'essentiel de l'information sulcale sousla forme de l'empreinte sulcale individuelle.Les empreintes sulcales obtenues sont ensuite recalées par une déformation diéomorphique,c'est-à-dire régulière, inversible et d'inverse régulière. Le cadre théorique employé(Large Deformations Dieomorphic Metric Mapping) intègre l'extension de la déformationà tout objet de l'espace comme par exemple les structures profondes du cerveau telles queles noyaux gris. La similarité entre sillons correspondants repose sur leur description selondes distributions de points en tant que mesures mathématiques qui évite les problèmes derobustesse liés à la paramétrisation des amers sulcaux.Nous décrivons ensuite comment cette procédure peut être appliquée à un groupe desujets via un modèle d'empreinte sulcale déni à partir de tous les sujets du groupe.Ce modèle empirique résout le problème posé par la singularité des empreintes sulcalesindividuelles et permet d'exploiter la totalité de l'information anatomique et de répartirles contraintes entre les sillons de façon naturelle. Cette approche permet aussi de repérer4
et de supprimer les éventuelles erreurs d'identication des sillons de manière automatique.Cette stratégie originale, baptisée recalage DISCO DIeomophic Sulcal-based COrticalregistration a été évaluée au travers de deux groupes de sujets distincts. Pour lepremier groupe, les erreurs d'identication des sillons ont été corrigées manuellement alorsque le deuxième groupe a été traité de façon entièrement automatique. Cette évaluationa permis de mettre en valeur la robustesse de DISCO par rapport aux erreurs d'étiquetage.Nous avons aussi comparé notre méthode avec l'approche de l'état de l'art la plusrépandue (DARTEL[9]) an de démontrer l'ecacité de DISCO ainsi que l'apport descontraintes sulcales qui font défaut dans les stratégies iconiques.Mots-clés: Neuroimagerie, IRM, sillon, recalage surfacique et volumique.5
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