Kinetic modeling in the context of cerebral blood flow quantification by H215O positron emission tomography: The meaning of the permeability coefficient in Renkin–Crone׳s model revisited at capillary scale.

One the one hand, capillary permeability to water is a well-defined concept in microvascular physiology, and linearly relates the net convective or diffusive mass fluxes (by unit area) to the differences in pressure or concentration, respectively, that drive them through the vessel wall. On the other hand, the permeability coefficient is a central parameter introduced when modeling diffusible tracers transfer from blood vessels to tissue in the framework of compartmental models, in such a way that it is implicitly considered as being identical to the capillary permeability. Despite their simplifying assumptions, such models are at the basis of blood flow quantification by H215O Positron Emission Tomography. In the present paper, we use fluid dynamic modeling to compute the transfers of H215O between the blood and brain parenchyma at capillary scale. The analysis of the so-obtained kinetic data by the Renkin-Crone model, the archetypal compartmental model, demonstrates that, in this framework, the permeability coefficient is highly dependent on both flow rate and capillary radius, contrarily to the central hypothesis of the model which states that it is a physiological constant. Thus, the permeability coefficient in Renkin-Crone's model is not conceptually identical to the physiologic permeability as implicitly stated in the model. If a permeability coefficient is nevertheless arbitrarily chosen in the computed range, the flow rate determined by the Renkin-Crone model can take highly inaccurate quantitative values. The reasons for this failure of compartmental approaches in the framework of brain blood flow quantification are discussed, highlighting the need for a novel approach enabling to fully exploit the wealth of information available from PET data

Early diagnosis of Alzheimer's disease using cortical thickness: impact of cognitive reserve

Brain atrophy measured by magnetic resonance structural imaging has been proposed as a surrogate marker for the early diagnosis of Alzheimer's disease. Studies on large samples are still required to determine its practical interest at the individual level, especially with regards to the capacity of anatomical magnetic resonance imaging to disentangle the confounding role of the cognitive reserve in the early diagnosis of Alzheimer's disease. One hundred and thirty healthy controls, 122 subjects with mild cognitive impairment of the amnestic type and 130 Alzheimer's disease patients were included from the ADNI database and followed up for 24 months. After 24 months, 72 amnestic mild cognitive impairment had converted to Alzheimer's disease (referred to as progressive mild cognitive impairment, as opposed to stable mild cognitive impairment). For each subject, cortical thickness was measured on the baseline magnetic resonance imaging volume. The resulting cortical thickness map was parcellated into 22 regions and a normalized thickness index was computed using the subset of regions (right medial temporal, left lateral temporal, right posterior cingulate) that optimally distinguished stable mild cognitive impairment from progressive mild cognitive impairment. We tested the ability of baseline normalized thickness index to predict evolution from amnestic mild cognitive impairment to Alzheimer's disease and compared it to the predictive values of the main cognitive scores at baseline. In addition, we studied the relationship between the normalized thickness index, the education level and the timeline of conversion to Alzheimer's disease. Normalized thickness index at baseline differed significantly among all the four diagnosis groups (P < 0.001) and correctly distinguished Alzheimer's disease patients from healthy controls with an 85% cross-validated accuracy. Normalized thickness index also correctly predicted evolution to Alzheimer's disease for 76% of amnestic mild cognitive impairment subjects after cross-validation, thus showing an advantage over cognitive scores (range 63–72%). Moreover, progressive mild cognitive impairment subjects, who converted later than 1 year after baseline, showed a significantly higher education level than those who converted earlier than 1 year after baseline. Using a normalized thickness index-based criterion may help with early diagnosis of Alzheimer's disease at the individual level, especially for highly educated subjects, up to 24 months before clinical criteria for Alzheimer's disease diagnosis are met

Testing for the Dual-Route Cascade Reading Model in the Brain: An fMRI Effective Connectivity Account of an Efficient Reading Style

Neuropsychological data about the forms of acquired reading impairment provide a strong basis for the theoretical framework of the dual-route cascade (DRC) model which is predictive of reading performance. However, lesions are often extensive and heterogeneous, thus making it difficult to establish precise functional anatomical correlates. Here, we provide a connective neural account in the aim of accommodating the main principles of the DRC framework and to make predictions on reading skill. We located prominent reading areas using fMRI and applied structural equation modeling to pinpoint distinct neural pathways. Functionality of regions together with neural network dissociations between words and pseudowords corroborate the existing neuroanatomical view on the DRC and provide a novel outlook on the sub-regions involved. In a similar vein, congruent (or incongruent) reliance of pathways, that is reliance on the word (or pseudoword) pathway during word reading and on the pseudoword (or word) pathway during pseudoword reading predicted good (or poor) reading performance as assessed by out-of-magnet reading tests. Finally, inter-individual analysis unraveled an efficient reading style mirroring pathway reliance as a function of the fingerprint of the stimulus to be read, suggesting an optimal pattern of cerebral information trafficking which leads to high reading performance

Etude du langage par imagerie neuro-fonctionnelle (comparaison de la tomographie par émission de positons et de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle)

La tomographie par émission de positons (TEP) et l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), qui permettent d'étudier l'activation cérébrale, ont des principes physiologique et physique différents. Nous en avons rappelé les éléments essentiels, puis résumé les publications sur la comparaison de la TEP et de l'IRMf dans le cadre de l'étude du langage, fonction importante et complexe dont certains aspects peuvent être perturbés par le bruit de l'appareil d'IRM. Nous avons ensuite exposé notre étude sur ce thème. Huit sujets sains masculins droitiers ont fourni des images de TEP acquises (avec injection d'H2 15O) pendant le repos, l'écoute d'un texte, et la recherche silencieuse de verbes liés à des noms communs donnés par voie auditive. Les mêmes tâches ont été réalisées en IRMf (avec la même durée que pour une acquisition en TEP) par les mêmes sujets. Les images, traitées avec le logiciel SPM, avaient une résolution spatiale proche. Les résultats de TEP et d'IRMf étaient voisins pour les principales aires du langage: gyrus frontal inférieur et partie postérieure du sillon temporal supérieur à gauche. Pendant l'écoute, les activations du cervelet et des pôles temporaux étaient mieux détectées en TEP, vraisemblablement surtout à cause d'artefacts en IRMf. Le gyms précentral gauche et l'aire motrice supplémentaire apparaissaient recrutés en IRMf uniquement, ce qui fait suspecter un surcroît de traitement phonologique ou de mémoire de travail, répondant à la difficulté de la tâche dans le bruit. Lors de la production de verbes, des activations supplémentaire sont apparues à droite en IRMT, ce qui semble lié au surcroît d'attention pour réaliser la tâche dans le bruit. Ces activations différentes lors de la même tâche de langage peuvent avoir des conséquences en clinique et pour l'étude de l'asymétrie fonctionnelle du cerveau. Nos résultats montrent aussi que les répercussions du même facteur perturbateur sont différentes selon les tâches de langage réalisées.PARIS12-CRETEIL BU Multidisc. (940282102) / SudocSudocFranceF

Tractographie cérébrale par IRM de tenseur de diffusion (influence des paramètres d'acquisition et de la méthode de tractographie sur la reproductibilité et la plausibilité anatomique des résultats dans la perspective d'une application en routine clinique)

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Mise au point et validation d'un paradigme expérimental en imagerie fonctionnelle événementielle par résonnance magnétique (application au traitement perceptif visuel de stimuli linguistiques)

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Fusion multimodale en neuro-imagerie fonctionnelle

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Bases neurales de l'interaction temps-mouvement (étude en IRMf)

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Discrimination et catégorisation en vision centrale et parafovéale chez les sujets sains et dyslexiques (approche neuro-fonctionnelle et cognitive de l'effet de masquage latéral)

Bureau de recherches géologiques et minières - Orléans (brgm) / SudocSudocFranceF

Modèles Intégrés du Traitement de l’Information Cérébrale

National audienceLa connaissance des liens entre structure cérébrale et fonctions cognitives est nécessaire à la compréhension des troubles comportementaux observés chez les patients souffrant de lésions focales ou diffuses. Chez l’être humain, l’étude de ces liens a été abordée par les observations cliniques et, plusrécemment par les études en activation qui permettent de mesurer, grâce aux techniques de neuro-imagerie fonctionnelle, l’activité cérébrale du sujet sain ou du patient, lors de la réalisation d’une tâche cognitive. Si de nombreux résultats suggèrent que le support neurologique des fonctions cognitives est constitué de réseaux à grande échelle d’aires corticales et de régions sous-corticales fonctionnellement interconnectées, l’existence d’une correspondance biunivoque entre les réseaux activés et les fonctions cognitives est controversée. Les informations sur la localisation de l’activité cérébrale et/ou sur la chronologie des événements cérébraux apportées par l’imagerie fonctionnelle cérébrale doivent donc être interprétées à l’aide de modèles des mécanismes de traitement et de propagation de l’information cérébrale dans les réseaux à grande échelle. Cette modélisation a été abordée par deux communautés scientifiques. L’interprétation des données d‘activation par les chercheurs en neuro-imagerie est fondée sur des techniques statistiques. Elle a évolué, au fil du temps, de la recherche d’une ségrégation fonctionnelle des régions activées (hypothèse localisationniste), à la détermination de leur connectivité fonctionnelle (leurs associations fonctionnelles) et à l’étude de leur connectivité effective (intégration du rôle des connexions anatomiques sur la propagation de l’activation). La seconde communauté, celle des spécialistes en neurosciences «computationnelles», a largement utilisé les modèles connexionnistes pour modéliser les liens entre structure cérébrale et fonctions cognitives. La fonction peut, dans ces modèles, émerger d’une architecture cognitivement fondée et dont les modules sont plaqués sur des structures cérébrales, ou, à l’opposé, être lecomportement global émergeant d’une architecture biologiquement plausible, représentant les mécanismes neurophysiologiques de populations neuronales très localisées. Le niveau d’interprétation requis par la neuro-imagerie fonctionnelle, a fait émerger unetroisième voie. Le cerveau y est considéré comme un réseau de régions fonctionnelles anatomiquement interconnectées, chaque région étant un centre de traitement de l’information. L’information cérébrale est définie comme l’abstraction du signal généré parl’activité des neurones constituant la région et le processus cognitif est l’interprétation explicite de la fonction émergeant de leur activité. La fonction cognitive naît de l’interaction des différentes régions, toutes anatomiquement et fonctionnellement différentes. Elle est contrainte par les connexions anatomiques et les processus de traitement de l’information inter et intra-régions. MITIC (Modélisation Intégrée du Traitement de l’Information Cérébrale) est l’approche développée à l’INSERM U455 pour ce niveau de modélisation. Elle propose le paradigme de connectivité causale, fondé sur des réseaux causaux fonctionnels propageant une information imprécise. En conclusion, nous montrerons comment cette approche, issue de l’Intelligence Artificielle, étend le concept de connectivité effective et comment elle est complémentaire des modèles connexionniste