3D Segmentation of Perivascular Spaces on T1-Weighted 3 Tesla MR Images With a Convolutional Autoencoder and a U-Shaped Neural Network

We implemented a deep learning (DL) algorithm for the 3-dimensional segmentation of perivascular spaces (PVSs) in deep white matter (DWM) and basal ganglia (BG). This algorithm is based on an autoencoder and a U-shaped network (U-net), and was trained and tested using T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) data from a large database of 1,832 healthy young adults. An important feature of this approach is the ability to learn from relatively sparse data, which gives the present algorithm a major advantage over other DL algorithms. Here, we trained the algorithm with 40 T1-weighted MRI datasets in which all "visible" PVSs were manually annotated by an experienced operator. After learning, performance was assessed using another set of 10 MRI scans from the same database in which PVSs were also traced by the same operator and were checked by consensus with another experienced operator. The Sorensen-Dice coefficients for PVS voxel detection in DWM (resp. BG) were 0.51 (resp. 0.66), and 0.64 (resp. 0.71) for PVS cluster detection (volume threshold of 0.5 within a range of 0 to 1). Dice values above 0.90 could be reached for detecting PVSs larger than 10 mm(3) and 0.95 for PVSs larger than 15 mm(3). We then applied the trained algorithm to the rest of the database (1,782 individuals). The individual PVS load provided by the algorithm showed a high agreement with a semi-quantitative visual rating done by an independent expert rater, both for DWM and for BG. Finally, we applied the trained algorithm to an age-matched sample from another MRI database acquired using a different scanner. We obtained a very similar distribution of PVS load, demonstrating the interoperability of this algorithm.Stopping cognitive decline and dementia by fighting covert cerebral small vessel diseas

Latent disconnectome prediction of long-term cognitive-behavioural symptoms in stroke

Stroke significantly impacts the quality of life. However, the long-term cognitive evolution in stroke is poorly predictable at the individual level. There is an urgent need to better predict long-term symptoms based on acute clinical neuroimaging data. Previous works have demonstrated a strong relationship between the location of white matter disconnections and clinical symptoms. However, rendering the entire space of possible disconnection-deficit associations optimally surveyable will allow for a systematic association between brain disconnections and cognitive-behavioural measures at the individual level. Here we present the most comprehensive framework, a composite morphospace of white matter disconnections (disconnectome) to predict neuropsychological scores 1 year after stroke. Linking the latent disconnectome morphospace to neuropsychological outcomes yields biological insights that are available as the first comprehensive atlas of disconnectome-deficit relations across 86 scores-a Neuropsychological White Matter Atlas. Our novel predictive framework, the Disconnectome Symptoms Discoverer, achieved better predictivity performances than six other models, including functional disconnection, lesion topology and volume modelling. Out-of-sample prediction derived from this atlas presented a mean absolute error below 20% and allowed personalize neuropsychological predictions. Prediction on an external cohort achieved an R2 = 0.201 for semantic fluency. In addition, training and testing were replicated on two external cohorts achieving an R2 = 0.18 for visuospatial performance. This framework is available as an interactive web application (http://disconnectomestudio.bcblab.com) to provide the foundations for a new and practical approach to modelling cognition in stroke. We hope our atlas and web application will help to reduce the burden of cognitive deficits on patients, their families and wider society while also helping to tailor future personalized treatment programmes and discover new targets for treatments. We expect our framework's range of assessments and predictive power to increase even further through future crowdsourcing

Neuroimaging the white matter function in the living human brain

Le projet de thèse s’est organisé autour de la problématique de cartographie fonctionnelle de la matière blanche du cerveau humain, relativement peu explorée pour le moment. La cartographie fonctionnelle consiste à associer les fonctions cognitives avec leurs substrats neuronaux, et ainsi obtenir une meilleure compréhension des relations entre structure et fonction organisant le cerveau. Or, en neuroimagerie chez l’être humain, la cartographie fonctionnelle du cerveau est majoritairement focalisée sur l’étude de la matière grise. Ce biais découlerait de limitations techniques des méthodes d'exploration, en particulier en imagerie par résonance magnétique (IRM). Il en résulte un biais conceptuel, une vision des réseaux cognitifs limitée à la matière grise. Et bien que la majorité des synapses soit en effet concentrée dans la matière grise, ignorer la connectivité cérébrale médiée par les axones (dans la matière blanche) lors de l’étude fonctionnelle du cerveau limite notre compréhension des interactions entre différentes régions cérébrales et l’émergence des fonctions cognitives.Pour permettre à la communauté de dépasser ces barrières techniques et conceptuelles, nous avons focalisé la première étude de la thèse sur le développement d’une méthode, le Functionnectome, capable de combiner les informations fonctionnelles et celles de connectivité structurelle issues de l’IRM. Cette approche offre une vision plus intégrée du cerveau et permet de représenter les circuits cognitifs directement sur la matière blanche dont ils émergent.Lors de la deuxième étude, nous nous sommes penchés sur la caractérisation de l’organisation fonctionnelle du cerveau à l’échelle globale, aussi bien dans la matière grise que dans la matière blanche. Pour cela, nous avons mis à profit le paradigme de “repos” en IRM fonctionnel (IRMf), c'est-à-dire l’étude des fluctuations spontanées du signal fonctionnel cérébral hors tâche cognitive spécifique (et donc au repos). Ces fluctuations sont généralement utilisées pour détecter les réseaux du repos dont elles émergent. Ces réseaux peuvent alors être utilisés pour caractériser fonctionnellement l’intégralité de la matière grise. Dans notre étude, nous avons employé le Functionnectome pour combiner le signal de repos classique avec l’information de connectivité de la matière blanche, et ainsi étudier les réseaux du repos directement sur la matière blanche. Nous avons ainsi créé WhiteRest, le premier atlas complet des réseaux du repos présentant à la fois leur couverture de la matière grise et de la matière blanche. Nous avons ensuite validé WhiteRest en associant certains de ces réseaux à des données de lésions cérébrales dans la matière blanche, démontrant une adéquation entre symptômes et perturbation des réseaux étudiés.Enfin, lors de la troisième étude, nous nous sommes penchés sur l’amélioration des données de connectivité structurelles que nous fournissons avec le Functionnectome. Ces données, générées par tractographie, ont ainsi pu être mieux optimisées pour l’analyse structuro-fonctionnelle du Functionnectome. Tout d’abord, nous avons amélioré l’interface entre la matière grise et les fibres de matière blanche, permettant une meilleure intégration des deux types d’information. Ensuite, nous avons divisé les fibres par type de connexion (association, projection, ou commissurale), ce qui a permis de réduire certains effets négatifs de croisement de fibres dans la matière blanche et de faciliter l’interprétation des cartes fonctionnelles générées grâce au Functionnectome.En conclusion, à travers le Functionnectome, nous avons créé un nouveau cadre technique et conceptuel pour réintégrer la matière blanche au centre de notre compréhension des réseaux cognitifs. Nous espérons que la démonstration de son efficacité encourage la communauté à poursuivre et étendre cette nouvelle approche de l’étude fonctionnelle du cerveau.This PhD project is focused on the functional mapping of the white matter of the human brain, which is relatively unexplored at the moment. Functional mapping consists in associating cognitive functions with their neuronal substrates, thus obtaining a better understanding of the relationships between structure and function organising the brain. However, functional mapping of the brain has mainly been focused on the study of grey matter in human neuroimaging. This bias comes from limitations in the methods, in particular magnetic resonance imaging (MRI), that results in a conceptual bias, a vision of cognitive networks limited to grey matter. And although the majority of synapses are indeed concentrated in grey matter, ignoring axon-mediated brain connectivity (in white matter) when studying brain function limits our understanding of the interaction between brain regions and the emergence of cognitive functions.To enable the community to overcome these conceptual and technical barriers, we focused the first study of the thesis on the development of a method, the Functionnectome, that combines functional and structural connectivity information from MRI to offer a more integrated view of the brain and allow cognitive circuits to be represented directly on the white matter.In the second study, we focused on characterising the brain’s functional organisation on a global scale in both grey and white matter. For this purpose, we used the "resting-state" paradigm in functional MRI (fMRI), i.e. the study of spontaneous fluctuations in the brain's functional signal outside of a specific cognitive task (and therefore, at rest). These fluctuations generally reveal resting-state networks, which can then be used to functionally characterise the entire grey matter. In our study, we used the Functionnectome to combine the classical resting-state signal with white matter connectivity information, and thus study resting-state networks directly on white matter. We thus created WhiteRest, the first comprehensive atlas of resting-state networks showing both their grey and white matter coverage. We then validated WhiteRest by associating some of these networks with brain lesions in the white matter, demonstrating a match between symptoms and disruption of the studied networks.Finally, in the third study, we focused on improving the structural connectivity data we provide with the Functionnectome. These data, generated by tractography, were better optimised for the structural-functional analysis of the Functionnectome. First, we improved the interface between grey matter and white matter fibres, allowing better integration of the two types of information. Second, we divided the fibres according to their type of connectivity (association, projection, or commissural), which reduced some of the negative effects of fibre crossing in the white matter, and facilitated the interpretation of the functional maps generated by the Functionnectome.In conclusion, through the Functionnectome, we have created a new technical and conceptual framework to reintegrate white matter at the centre of our understanding of cognitive networks in the healthy brain. We hope that the demonstration of its effectiveness will encourage the community to pursue and extend this new approach to the functional study of the brain

Imagerie de la fonction des connexions cérébrales humaines

This PhD project is focused on the functional mapping of the white matter of the human brain, which is relatively unexplored at the moment. Functional mapping consists in associating cognitive functions with their neuronal substrates, thus obtaining a better understanding of the relationships between structure and function organising the brain. However, functional mapping of the brain has mainly been focused on the study of grey matter in human neuroimaging. This bias comes from limitations in the methods, in particular magnetic resonance imaging (MRI), that results in a conceptual bias, a vision of cognitive networks limited to grey matter. And although the majority of synapses are indeed concentrated in grey matter, ignoring axon-mediated brain connectivity (in white matter) when studying brain function limits our understanding of the interaction between brain regions and the emergence of cognitive functions.To enable the community to overcome these conceptual and technical barriers, we focused the first study of the thesis on the development of a method, the Functionnectome, that combines functional and structural connectivity information from MRI to offer a more integrated view of the brain and allow cognitive circuits to be represented directly on the white matter.In the second study, we focused on characterising the brain’s functional organisation on a global scale in both grey and white matter. For this purpose, we used the "resting-state" paradigm in functional MRI (fMRI), i.e. the study of spontaneous fluctuations in the brain's functional signal outside of a specific cognitive task (and therefore, at rest). These fluctuations generally reveal resting-state networks, which can then be used to functionally characterise the entire grey matter. In our study, we used the Functionnectome to combine the classical resting-state signal with white matter connectivity information, and thus study resting-state networks directly on white matter. We thus created WhiteRest, the first comprehensive atlas of resting-state networks showing both their grey and white matter coverage. We then validated WhiteRest by associating some of these networks with brain lesions in the white matter, demonstrating a match between symptoms and disruption of the studied networks.Finally, in the third study, we focused on improving the structural connectivity data we provide with the Functionnectome. These data, generated by tractography, were better optimised for the structural-functional analysis of the Functionnectome. First, we improved the interface between grey matter and white matter fibres, allowing better integration of the two types of information. Second, we divided the fibres according to their type of connectivity (association, projection, or commissural), which reduced some of the negative effects of fibre crossing in the white matter, and facilitated the interpretation of the functional maps generated by the Functionnectome.In conclusion, through the Functionnectome, we have created a new technical and conceptual framework to reintegrate white matter at the centre of our understanding of cognitive networks in the healthy brain. We hope that the demonstration of its effectiveness will encourage the community to pursue and extend this new approach to the functional study of the brain.Le projet de thèse s’est organisé autour de la problématique de cartographie fonctionnelle de la matière blanche du cerveau humain, relativement peu explorée pour le moment. La cartographie fonctionnelle consiste à associer les fonctions cognitives avec leurs substrats neuronaux, et ainsi obtenir une meilleure compréhension des relations entre structure et fonction organisant le cerveau. Or, en neuroimagerie chez l’être humain, la cartographie fonctionnelle du cerveau est majoritairement focalisée sur l’étude de la matière grise. Ce biais découlerait de limitations techniques des méthodes d'exploration, en particulier en imagerie par résonance magnétique (IRM). Il en résulte un biais conceptuel, une vision des réseaux cognitifs limitée à la matière grise. Et bien que la majorité des synapses soit en effet concentrée dans la matière grise, ignorer la connectivité cérébrale médiée par les axones (dans la matière blanche) lors de l’étude fonctionnelle du cerveau limite notre compréhension des interactions entre différentes régions cérébrales et l’émergence des fonctions cognitives.Pour permettre à la communauté de dépasser ces barrières techniques et conceptuelles, nous avons focalisé la première étude de la thèse sur le développement d’une méthode, le Functionnectome, capable de combiner les informations fonctionnelles et celles de connectivité structurelle issues de l’IRM. Cette approche offre une vision plus intégrée du cerveau et permet de représenter les circuits cognitifs directement sur la matière blanche dont ils émergent.Lors de la deuxième étude, nous nous sommes penchés sur la caractérisation de l’organisation fonctionnelle du cerveau à l’échelle globale, aussi bien dans la matière grise que dans la matière blanche. Pour cela, nous avons mis à profit le paradigme de “repos” en IRM fonctionnel (IRMf), c'est-à-dire l’étude des fluctuations spontanées du signal fonctionnel cérébral hors tâche cognitive spécifique (et donc au repos). Ces fluctuations sont généralement utilisées pour détecter les réseaux du repos dont elles émergent. Ces réseaux peuvent alors être utilisés pour caractériser fonctionnellement l’intégralité de la matière grise. Dans notre étude, nous avons employé le Functionnectome pour combiner le signal de repos classique avec l’information de connectivité de la matière blanche, et ainsi étudier les réseaux du repos directement sur la matière blanche. Nous avons ainsi créé WhiteRest, le premier atlas complet des réseaux du repos présentant à la fois leur couverture de la matière grise et de la matière blanche. Nous avons ensuite validé WhiteRest en associant certains de ces réseaux à des données de lésions cérébrales dans la matière blanche, démontrant une adéquation entre symptômes et perturbation des réseaux étudiés.Enfin, lors de la troisième étude, nous nous sommes penchés sur l’amélioration des données de connectivité structurelles que nous fournissons avec le Functionnectome. Ces données, générées par tractographie, ont ainsi pu être mieux optimisées pour l’analyse structuro-fonctionnelle du Functionnectome. Tout d’abord, nous avons amélioré l’interface entre la matière grise et les fibres de matière blanche, permettant une meilleure intégration des deux types d’information. Ensuite, nous avons divisé les fibres par type de connexion (association, projection, ou commissurale), ce qui a permis de réduire certains effets négatifs de croisement de fibres dans la matière blanche et de faciliter l’interprétation des cartes fonctionnelles générées grâce au Functionnectome.En conclusion, à travers le Functionnectome, nous avons créé un nouveau cadre technique et conceptuel pour réintégrer la matière blanche au centre de notre compréhension des réseaux cognitifs. Nous espérons que la démonstration de son efficacité encourage la communauté à poursuivre et étendre cette nouvelle approche de l’étude fonctionnelle du cerveau

Functionnectome

The Functionnectome is a method (and a free open-source program) used to combine fMRI data with white matter connectivity data to map the function of white matter in the living human brain

Neuroimaging the white matter function in the living human brain

Le projet de thèse s’est organisé autour de la problématique de cartographie fonctionnelle de la matière blanche du cerveau humain, relativement peu explorée pour le moment. La cartographie fonctionnelle consiste à associer les fonctions cognitives avec leurs substrats neuronaux, et ainsi obtenir une meilleure compréhension des relations entre structure et fonction organisant le cerveau. Or, en neuroimagerie chez l’être humain, la cartographie fonctionnelle du cerveau est majoritairement focalisée sur l’étude de la matière grise. Ce biais découlerait de limitations techniques des méthodes d'exploration, en particulier en imagerie par résonance magnétique (IRM). Il en résulte un biais conceptuel, une vision des réseaux cognitifs limitée à la matière grise. Et bien que la majorité des synapses soit en effet concentrée dans la matière grise, ignorer la connectivité cérébrale médiée par les axones (dans la matière blanche) lors de l’étude fonctionnelle du cerveau limite notre compréhension des interactions entre différentes régions cérébrales et l’émergence des fonctions cognitives.Pour permettre à la communauté de dépasser ces barrières techniques et conceptuelles, nous avons focalisé la première étude de la thèse sur le développement d’une méthode, le Functionnectome, capable de combiner les informations fonctionnelles et celles de connectivité structurelle issues de l’IRM. Cette approche offre une vision plus intégrée du cerveau et permet de représenter les circuits cognitifs directement sur la matière blanche dont ils émergent.Lors de la deuxième étude, nous nous sommes penchés sur la caractérisation de l’organisation fonctionnelle du cerveau à l’échelle globale, aussi bien dans la matière grise que dans la matière blanche. Pour cela, nous avons mis à profit le paradigme de “repos” en IRM fonctionnel (IRMf), c'est-à-dire l’étude des fluctuations spontanées du signal fonctionnel cérébral hors tâche cognitive spécifique (et donc au repos). Ces fluctuations sont généralement utilisées pour détecter les réseaux du repos dont elles émergent. Ces réseaux peuvent alors être utilisés pour caractériser fonctionnellement l’intégralité de la matière grise. Dans notre étude, nous avons employé le Functionnectome pour combiner le signal de repos classique avec l’information de connectivité de la matière blanche, et ainsi étudier les réseaux du repos directement sur la matière blanche. Nous avons ainsi créé WhiteRest, le premier atlas complet des réseaux du repos présentant à la fois leur couverture de la matière grise et de la matière blanche. Nous avons ensuite validé WhiteRest en associant certains de ces réseaux à des données de lésions cérébrales dans la matière blanche, démontrant une adéquation entre symptômes et perturbation des réseaux étudiés.Enfin, lors de la troisième étude, nous nous sommes penchés sur l’amélioration des données de connectivité structurelles que nous fournissons avec le Functionnectome. Ces données, générées par tractographie, ont ainsi pu être mieux optimisées pour l’analyse structuro-fonctionnelle du Functionnectome. Tout d’abord, nous avons amélioré l’interface entre la matière grise et les fibres de matière blanche, permettant une meilleure intégration des deux types d’information. Ensuite, nous avons divisé les fibres par type de connexion (association, projection, ou commissurale), ce qui a permis de réduire certains effets négatifs de croisement de fibres dans la matière blanche et de faciliter l’interprétation des cartes fonctionnelles générées grâce au Functionnectome.En conclusion, à travers le Functionnectome, nous avons créé un nouveau cadre technique et conceptuel pour réintégrer la matière blanche au centre de notre compréhension des réseaux cognitifs. Nous espérons que la démonstration de son efficacité encourage la communauté à poursuivre et étendre cette nouvelle approche de l’étude fonctionnelle du cerveau.This PhD project is focused on the functional mapping of the white matter of the human brain, which is relatively unexplored at the moment. Functional mapping consists in associating cognitive functions with their neuronal substrates, thus obtaining a better understanding of the relationships between structure and function organising the brain. However, functional mapping of the brain has mainly been focused on the study of grey matter in human neuroimaging. This bias comes from limitations in the methods, in particular magnetic resonance imaging (MRI), that results in a conceptual bias, a vision of cognitive networks limited to grey matter. And although the majority of synapses are indeed concentrated in grey matter, ignoring axon-mediated brain connectivity (in white matter) when studying brain function limits our understanding of the interaction between brain regions and the emergence of cognitive functions.To enable the community to overcome these conceptual and technical barriers, we focused the first study of the thesis on the development of a method, the Functionnectome, that combines functional and structural connectivity information from MRI to offer a more integrated view of the brain and allow cognitive circuits to be represented directly on the white matter.In the second study, we focused on characterising the brain’s functional organisation on a global scale in both grey and white matter. For this purpose, we used the "resting-state" paradigm in functional MRI (fMRI), i.e. the study of spontaneous fluctuations in the brain's functional signal outside of a specific cognitive task (and therefore, at rest). These fluctuations generally reveal resting-state networks, which can then be used to functionally characterise the entire grey matter. In our study, we used the Functionnectome to combine the classical resting-state signal with white matter connectivity information, and thus study resting-state networks directly on white matter. We thus created WhiteRest, the first comprehensive atlas of resting-state networks showing both their grey and white matter coverage. We then validated WhiteRest by associating some of these networks with brain lesions in the white matter, demonstrating a match between symptoms and disruption of the studied networks.Finally, in the third study, we focused on improving the structural connectivity data we provide with the Functionnectome. These data, generated by tractography, were better optimised for the structural-functional analysis of the Functionnectome. First, we improved the interface between grey matter and white matter fibres, allowing better integration of the two types of information. Second, we divided the fibres according to their type of connectivity (association, projection, or commissural), which reduced some of the negative effects of fibre crossing in the white matter, and facilitated the interpretation of the functional maps generated by the Functionnectome.In conclusion, through the Functionnectome, we have created a new technical and conceptual framework to reintegrate white matter at the centre of our understanding of cognitive networks in the healthy brain. We hope that the demonstration of its effectiveness will encourage the community to pursue and extend this new approach to the functional study of the brain

Improved Functionnectome by dissociating the contributions of white matter fiber classes to functional activation

International audienceIntegrating the underlying brain circuit's structural and functional architecture is required to explore the functional organization of cognitive networks. In that regard, we recently introduced the Functionnectome. This structural-functional method combines an fMRI acquisition with tractography-derived white matter connectivity data to map cognitive processes onto the white matter. However, this multimodal integration faces three significant challenges: (1) the necessarily limited overlap between tractography streamlines and the grey matter, which may reduce the amount of functional signal associated with the related structural connectivity; (2) the scrambling effect of crossing fibers on functional signal, as a single voxel in such regions can be structurally connected to several cognitive networks with heterogeneous functional signals; and (3) the difficulty of interpretation of the resulting cognitive maps, as crossing and overlapping white matter tracts can obscure the organization of the studied network. In the present study, we tackled these problems by developing a streamline-extension procedure and dividing the white matter anatomical priors between association, commissural, and projection fibers. This approach significantly improved the characterization of the white matter involvement in the studied cognitive processes. The new Functionnectome priors produced are now readily available, and the analysis workflow highlighted here should also be generalizable to other structural-functional approaches

Functionnectome as a framework to analyse the contribution of brain circuits to fMRI.

International audienceIn recent years, the field of functional neuroimaging has moved away from a pure localisationist approach of isolated functional brain regions to a more integrated view of these regions within functional networks. However, the methods used to investigate functional networks rely on local signals in grey matter and are limited in identifying anatomical circuitries supporting the interaction between brain regions. Mapping the brain circuits mediating the functional signal between brain regions would propel our understanding of the brain's functional signatures and dysfunctions. We developed a method to unravel the relationship between brain circuits and functions: The Functionnectome. The Functionnectome combines the functional signal from fMRI with white matter circuits' anatomy to unlock and chart the first maps of functional white matter. To showcase this method's versatility, we provide the first functional white matter maps revealing the joint contribution of connected areas to motor, working memory, and language functions. The Functionnectome comes with an open-source companion software and opens new avenues into studying functional networks by applying the method to already existing datasets and beyond task fMRI

Atlasing white matter and grey matter joint contributions to resting-state networks in the human brain

Over the past two decades, the study of resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) has revealed the existence of multiple brain areas displaying synchronous functional blood oxygen level-dependent signals (BOLD) - resting-state networks (RSNs). The variation in functional connectivity between the different areas of a resting-state network or between multiple networks, have been extensively studied and linked to cognitive states and pathologies. However, the white matter connections supporting each network remain only partially described. In this work, we developed a data-driven method to systematically map the white and grey matter contributing to resting-state networks. Using the Human Connectome Project, we generated an atlas of 30 resting-state networks, each with two maps: white matter and grey matter. By integrating structural and functional neuroimaging data, this method builds an atlas that unlocks the joint anatomical exploration of white and grey matter to resting-state networks. The method also allows highlighting the overlap between networks, which revealed that most (89%) of the brain's white matter is shared amongst multiple networks, with 16% shared by at least 7 resting-state networks. These overlaps, especially the existence of regions shared by numerous networks, suggest that white matter lesions in these areas might strongly impact the correlations and the communication within resting-state networks. We provide an open-source software to explore the joint contribution of white and grey matter to RSNs and facilitate the study of the impact of white matter damage on RSNs.Competing Interest StatementThe authors have declared no competing interest

Neuroinformatics

Functional connectivity analyses of fMRI data have shown that the activity of the brain at rest is spatially organized into resting-state networks (RSNs). RSNs appear as groups of anatomically distant but functionally tightly connected brain regions. Inter-RSN intrinsic connectivity analyses may provide an optimal spatial level of integration to analyze the variability of the functional connectome. Here we propose a deep learning approach to enable the automated classification of individual independent-component (IC) decompositions into a set of predefined RSNs. Two databases were used in this work, BIL&GIN and MRi-Share, with 427 and 1811 participants, respectively. We trained a multilayer perceptron (MLP) to classify each IC as one of 45 RSNs, using the IC classification of 282 participants in BIL&GIN for training and a 5-dimensional parameter grid search for hyperparameter optimization. It reached an accuracy of 92 %. Predictions for the remaining individuals in BIL&GIN were tested against the original classification and demonstrated good spatial overlap between the cortical RSNs. As a first application, we created an RSN atlas based on MRi-Share. This atlas defined a brain parcellation in 29 RSNs covering 96 % of the gray matter. Second, we proposed an individual-based analysis of the subdivision of the default-mode network into 4 networks. Minimal overlap between RSNs was found except in the angular gyrus and potentially in the precuneus. We thus provide the community with an individual IC classifier that can be used to analyze one dataset or to statistically compare different datasets for RSN spatial definitions.Laboratoire pour les applications en imagerie biomédical