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

4.4. La robustesse de l'empreinte sulcaleAinsi, notre simplication automatique n'est pas sensible aux variations topologiquesdes sillons. Cependant, comme illustré avec le sillon frontal supérieur de deux sujets sur lagure 4.6, l'information correspondant à la topologie reste présente dans les primitives carles interruptions apparaissent comme des espaces dans la distribution des points le long duchemin associé (le rectangle noir de la gure 4.6). Tous les sillons sont donc décrits par desprimitives connexes, mais la densité du nuage de points formant les arêtes correspondantà un sillon interrompu est hétérogène alors que la version continue du même sillon estreprésentée par deux arêtes dont l'échantillonnage est homogène.La procédure de simplication présentée ci-dessus aboutit à un ensemble de primitivesdistribuées tout autour de la surface corticale comme on peut le voir sur la gure 4.7. Cesprimitives dénissent l'empreinte sulcale de chaque individu I = [A f 1, A e 1, .., A f s , A e s, .., A f S , Ae S ]qui guidera l'alignement des sujets.L'objectif de notre recalage est donc de minimiser la variabilité capturée dans lesempreintes sulcales. Cette variabilité apparaît dans l'empreinte sulcale à la fois dans lenombre de primitives, dans leur forme mais aussi dans la distribution des points quiforment chaque arête sulcale.Fig. 4.7 La simplication automatique des structures complexes originales (à gauche)aboutit à un ensemble de primitives sulcales distribuées dénissant l'empreinte sulcaleindividuelle (sur la droite).4.4 La robustesse de l'empreinte sulcaleIl est crucial d'évaluer la robustesse de l'extraction des primitives car les éventuellesapproximations vont xer la limite de la précision du terme de similarité du recalage, ilfaut donc connaître leur ordre de grandeur. Ces approximations doivent être prises encompte dans le recalage au travers des réglages des paramètres.91