Neuro-imagerie multimodale et multirésolution de cerveaux de souris combinant l’histologie sérielle par tomographie en cohérence optique et l’IRM de diffusion

L’histologie sérielle est une technique d’imagerie permettant d’observer des échantillons entiers à haute résolution. Cette technique consiste à trancher de fines couches de tissu, puis à déplacer l’échantillon sous un objectif de microscope afin d’acquérir autant d’images que nécessaire pour couvrir toute la surface révélée par la coupe. Ce processus est automatisé et est répété jusqu’à ce que tout l’échantillon soit imagé, c’est-à-dire un cerveau de souris dans cette thèse. Couplée à un microscope par tomographie en cohérence optique (OCT), cette modalité est capable de cartographier la distribution spatiale de la matière blanche dans des cerveaux entiers de souris. L’objectif principal de cette thèse était de développer les méthodes de reconstruction nécessaires à l’assemblage en un seul volume des milliers d’images acquises par un système d’histologie massive. De plus, dans cette première phase du projet, des méthodes permettant d’aligner les données sur des images IRM acquises pour les mêmes animaux ont été développées. Cela a permis de mieux comprendre l’origine du contraste optique dans le cerveau et cela offre maintenant la possibilité d’intégrer l’histologie massive dans les études de neuro-imagerie employant des groupes d’animaux. Dans une seconde phase du projet, un microscope à cohérence optique haute résolution a été ajouté au système d’histologie par OCT existant. Cette nouvelle plateforme d’imagerie utilise les images à basse résolution comme repère pour localiser au sein du cerveau les images à haute résolution du second microscope. L’utilité d’une telle plateforme réside dans le fait qu’il est maintenant possible de cibler des régions spécifiques à observer en détail sans avoir à imager un cerveau entier à cette grande résolution, ce qui représenterait plusieurs semaines de mesurage et des quantités immenses de données à assembler. Les données mesurées avec la nouvelle plateforme ont été intégrées à la procédure de reconstruction et d’alignement développé pour la première phase du projet. Ainsi, il a été possible de comparer les images à grande résolution avec les données d’IRM de diffusion acquises pour les mêmes cerveaux de souris. Ceci a permis de confirmer des hypothèses posées lors de l’analyse des données IRM de diffusion à partir de la microscopie. Les méthodes de reconstruction, d’alignement et d’analyse développées, ainsi que la nouvelle plateforme d’histologie sérielle bi-résolution par OCT, offrent enfin la possibilité d’utiliser cette modalité optique pour réaliser des études de groupes animales ou bien pour valider des mesures faites dans le cerveau avec d’autres modalités d’imagerie telle que l’IRM de diffusion.----------ABSTRACT Serial histology is an imaging technique able to observe whole samples at high resolution. This technique involves cutting thin tissue layers, followed by the positioning of the sample under a microscope objective and the acquisition of as many images as necessary to cover the entire area revealed by the cut. This process is automated and is repeated until the entire brain has been imaged. Coupled with an optical coherence tomography (OCT) microscope, this modality is able to map the spatial distribution of white matter in whole mouse brains. The main objective of this thesis was to develop the reconstruction methods necessary for the assembly into a single volume of the thousands of images acquired with a massive histology system. In addition, in this first project phase, methods for aligning data on MRI images acquired for the same animals have been developed. This has led to a better understanding of the optical contrast origin in the brain and it now offers the possibility of integrating massive histology into neuroimaging studies using animal groups. In a second phase of the project, a high resolution optical coherence microscope was added to the existing OCT histology system. This new imaging platform uses low-resolution images as a reference to locate the high-resolution images of the second microscope within the brain. The usefulness of such a platform lies in the fact that it is now possible to target specific regions to observe in detail without having to image an entire brain at this high resolution, which would represent several weeks for measurements and immense quantities of data to assemble. The data measured with the new platform have been incorporated into the reconstruction and alignment procedure developed for the first phase of the project. Thus, it was possible to compare the high resolution images with the diffusion MRI data acquired for the same mouse brains. This made it possible to confirm hypotheses posed during the analysis of diffusion MRI data. The methods of reconstruction, alignment and analysis developed during this thesis, as well as the new dual resolution serial OCT histology platform, finally offer the possibility of using this optical modality to carry out studies of animal groups or to validate measurements made in a brain with other imaging modalities such as diffusion MRI

Mathematics and Digital Signal Processing

Modern computer technology has opened up new opportunities for the development of digital signal processing methods. The applications of digital signal processing have expanded significantly and today include audio and speech processing, sonar, radar, and other sensor array processing, spectral density estimation, statistical signal processing, digital image processing, signal processing for telecommunications, control systems, biomedical engineering, and seismology, among others. This Special Issue is aimed at wide coverage of the problems of digital signal processing, from mathematical modeling to the implementation of problem-oriented systems. The basis of digital signal processing is digital filtering. Wavelet analysis implements multiscale signal processing and is used to solve applied problems of de-noising and compression. Processing of visual information, including image and video processing and pattern recognition, is actively used in robotic systems and industrial processes control today. Improving digital signal processing circuits and developing new signal processing systems can improve the technical characteristics of many digital devices. The development of new methods of artificial intelligence, including artificial neural networks and brain-computer interfaces, opens up new prospects for the creation of smart technology. This Special Issue contains the latest technological developments in mathematics and digital signal processing. The stated results are of interest to researchers in the field of applied mathematics and developers of modern digital signal processing systems