Longitudinal Analysis of Image Time Series with Diffeomorphic Deformations: A Computational Framework Based on Stationary Velocity Fields

International audienceWe propose and detail a deformation-based morphometry computational framework, called Longitudinal Log-Demons Framework (LLDF), to estimate the longitudinal brain deformations from image data series, transport them in a common space and perform statistical group-wise analyses. It is based on freely available software and tools, and consists of three main steps: (i) Pre-processing, (ii) Position correction, and (iii) Non-linear deformation analysis. It is based on the LCC log-Demons non-linear symmetric diffeomorphic registration algorithm with an additional modulation of the similarity term using a confidence mask to increase the robustness with respect to brain boundary intensity artifacts. The pipeline is exemplified on the longitudinal Open Access Series of Imaging Studies (OASIS) database and all the parameters values are given so that the study can be reproduced. We investigate the group-wise differences between the patients with Alzheimer's disease and the healthy control group, and show that the proposed pipeline increases the sensitivity with no decrease in the specificity of the statistical study done on the longitudinal deformations

Au-delà de la volumétrie en morphométrie basée sur les déformations : application au dimorphisme sexuel durant l'adolescence

Analysing the progression of brain morphological changes in time series of images is an important topic in neuroimaging. Although the development of longitudinal databases has helped reducing the inter-individual variability, there still exist numerous biases that need to be avoided when capturing longitudinal evolutions. Moreover, when the intra-subject changes are very small with respect to the inter-subject variability it is crucial to know if the available methods can capture the longitudinal change with no bias. In most of the studies, these longitudinal changes are limited to scalar volumetric changes in order to ease their analysis. However, one can observe that brain changes are not limited to volumetry. In this multivariate case, the interpretation is more difficult. This thesis addresses these problems along three main axes. First, we propose a longitudinal Deformation-based Morphometry processing pipeline to robustly estimate the longitudinal changes. We detail the whole sequencing of the processing steps as they are key to avoid adding bias. In addition to this contribution we integrate a modification to the non-linear registration algorithm by masking the similarity term while keeping the symmetry of the formulation. This change increases the robustness of the results with respect to intensity artifacts located in the brain boundaries and leads to increased sensitivity of the statistical study on the longitudinal deformations. The proposed processing pipeline is based on freely available software and tools so that it is fully reproducibleL'analyse des changements morphologiques du cerveau dans des séries temporelles d'images est un sujet important en neuroimagerie. Bien que le développement des bases de données longitudinales ait aidé à réduire la variabilité inter-individu, il reste encore de nombreux biais qui doivent être évités lors de l'estimation des évolutions longitudinales. De plus, lorsque les changements intra-sujet sont très faibles par rapport à la variabilité inter-sujet, il est crucial de savoir si les méthodes existantes peuvent capturer sans biais les changements longitudinaux. Dans la plupart des études, les changements longitudinaux sont limités à leur composante volumétrique scalaire afin d'en faciliter l'analyse. Cependant, les changements cérébraux ne sont généralement pas uniquement volumétriques et dans ce cas multivarié, l'interprétation est alors plus difficile. Cette thèse adresse ces problèmes en suivant trois axes principaux. Premièrement, nous proposons une chaîne de traitement longitudinale reposant sur la morphométrie à partir de déformations et ayant pour but d'estimer de manière robuste les changements longitudinaux. Afin d’éviter de rajouter du biais, nous détaillons tout l'enchaînement des étapes de traitement. En plus de cette contribution, nous intégrons une modification de l'algorithme de recalage non-linéaire qui consiste à masquer le terme de similarité tout en conservant la symétrie de la formulation. Cette contribution augmente la robustesse des résultats vis-à-vis des artefacts d'intensité situés en bordure du cerveau et augmente ainsi la sensibilité de l'étude statistique réalisée sur les déformations longitudinale

Beyond volumetry in longitudinal deformation-based morphometry : application to sexual dimorphism during adolescence

L'analyse des changements morphologiques du cerveau dans des séries temporelles d'images est un sujet important en neuroimagerie. Bien que le développement des bases de données longitudinales ait aidé à réduire la variabilité inter-individu, il reste encore de nombreux biais qui doivent être évités lors de l'estimation des évolutions longitudinales. De plus, lorsque les changements intra-sujet sont très faibles par rapport à la variabilité inter-sujet, il est crucial de savoir si les méthodes existantes peuvent capturer sans biais les changements longitudinaux. Dans la plupart des études, les changements longitudinaux sont limités à leur composante volumétrique scalaire afin d'en faciliter l'analyse. Cependant, les changements cérébraux ne sont généralement pas uniquement volumétriques et dans ce cas multivarié, l'interprétation est alors plus difficile. Cette thèse adresse ces problèmes en suivant trois axes principaux. Premièrement, nous proposons une chaîne de traitement longitudinale reposant sur la morphométrie à partir de déformations et ayant pour but d'estimer de manière robuste les changements longitudinaux. Afin d’éviter de rajouter du biais, nous détaillons tout l'enchaînement des étapes de traitement. En plus de cette contribution, nous intégrons une modification de l'algorithme de recalage non-linéaire qui consiste à masquer le terme de similarité tout en conservant la symétrie de la formulation. Cette contribution augmente la robustesse des résultats vis-à-vis des artefacts d'intensité situés en bordure du cerveau et augmente ainsi la sensibilité de l'étude statistique réalisée sur les déformations longitudinalesAnalysing the progression of brain morphological changes in time series of images is an important topic in neuroimaging. Although the development of longitudinal databases has helped reducing the inter-individual variability, there still exist numerous biases that need to be avoided when capturing longitudinal evolutions. Moreover, when the intra-subject changes are very small with respect to the inter-subject variability it is crucial to know if the available methods can capture the longitudinal change with no bias. In most of the studies, these longitudinal changes are limited to scalar volumetric changes in order to ease their analysis. However, one can observe that brain changes are not limited to volumetry. In this multivariate case, the interpretation is more difficult. This thesis addresses these problems along three main axes. First, we propose a longitudinal Deformation-based Morphometry processing pipeline to robustly estimate the longitudinal changes. We detail the whole sequencing of the processing steps as they are key to avoid adding bias. In addition to this contribution we integrate a modification to the non-linear registration algorithm by masking the similarity term while keeping the symmetry of the formulation. This change increases the robustness of the results with respect to intensity artifacts located in the brain boundaries and leads to increased sensitivity of the statistical study on the longitudinal deformations. The proposed processing pipeline is based on freely available software and tools so that it is fully reproducibl