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

Chapitre 4. Extraction de l'empreinte sulcale individuelle4.4.1 Approximations dues à l'extraction des sillonsLes procédures de segmentation et d'identication automatique des sillons du logicielBrainVISA reposent à la base sur des images de séquences IRM anatomiques pondéréesen T 1 contenant divers bruits d'acquisition. Les structures sulcales qui en résultent contiennentdonc d'inévitables approximations apparues au cours de la complexe chaîne detraitements. Ces erreurs se mélangent aux incertitudes dues à la variabilité anatomiqueinterindividuelle dont on ne peut se défaire, et qui se manifeste par exemple au traversdes erreurs d'identication des sillons.4.4.2 Approximations dues à la simplicationNotre procédure de simplication des sillons en primitives contient elle aussi des approximations,dont il faut connaître l'ordre de grandeur. La première cause d'approximationest l'étape de réduction des bords des sillons avec la méthode de clustering K-means. Ils'agit de regrouper les voxels en petits paquets distribués aléatoirement puis de les réduireà leur barycentre. Une taille de paquets inadaptée peut alors engendrer des approximationsimportantes. Nous avons donc évalué cette erreur en reproduisant ce clustering 30fois sur le même sujet pour des tailles de paquets variant de 2 à 16 points par paquet.Pour chaque sillon, nous calculons ensuite la distance de Hausdor entre toutes les pairespossibles parmi les 30 essais. Comme le montre la gure 4.8, cette approximation peutatteindre 1.7 ± 1.2mm en moyenne sur tous les sillons (pour 15 voxels par paquet). Enréglant le nombre de points par paquet à 7, on limite cette erreur à 1.4 ± 0.5mm, pour untemps de calcul satisfaisant de 65 secondes de clustering pour les 30 essais.La deuxième source d'approximation est la simplication elle-même, au travers de latechnique du chemin le plus long appliquée aux arbres. Nous avons décrit une procédurequi limite son impact grâce à l'évaluation d'un index de simplication qui empêche lesapproximations grossières.4.4.3 Incidence sur le recalageNotre procédure de simplication peut introduire des approximations de l'ordre de 2mm, c'est-à-dire un ou deux voxels dans un volume de données IRM en T 1 de qualitéstandard, ce qui semble acceptable par rapport aux éventuelles approximations présentesdans les structures voxeliques issues de BrainVISA. Il faut surtout revenir à nos a priorianatomiques et fonctionnels concernant nos objectifs d'alignement des primitives sulcales :92