Modélisation, analyse et fusion markovienne cachée de multiples séquences d'evénements : Application en cartographie IRM fonctionnelle cérébrale

Cet article présente une nouvelle approche de modélisation et d'analyse statistique de processus aléatoires événementiels structurés multiséquences : le modèle markovien caché de multiples séquences d'événements (MMCMSE). Ce modèle répond à différents aspects caractéristiques de ces processus, notamment (i) l'aspect dual caché-observable des séquences d'événements à analyser, (ii) la multiplicité importante des séquences d'événements observées, (iii) le caractère non stationnaire, localisé temporellement de ces événements, (iv) la redondance, la complémentarité et les asynchronismes importants pouvant exister entre événements sur les différents canaux d'observation. Les résultats d'application du MMCMSE en cartographie IRM fonctionnelle du cerveau soulignent clairement les capacités de ce modèle à analyser et à fusionner de multiples séquences corrélées d'événements (neuronaux et hémodynamiques) dans l'espace et dans le temps

Recalage non rigide et dense d'images volumiques par une approche multiéchelle continue

Nous présentons une méthode de recalage non-rigide 3D basée sur une représentation multiéchelle du champ des déformations par des modèles paramétriques (β-splines). Le champ 3D est estimé successivement à chaque échelle par minimisation d'une fonction d'énergie globale non linéaire, calculée sans réduction d'information entre l'image de référence et l'image transformée. La minimisation est effectuée suivant une approche descendante, en parcourant des sous-espaces emboîtés de champs 3D, engendrés par les fonctions β-splines. Cette approche généralise l'approche de Perez et al. [3] pour la minimisation de fonctions d'énergie markovienne sur des sous-espaces multiéchelles emboîtés. La méthode développée s'est montrée efficace et rapide pour le recalage inter-patients d'images IRM 3D du cerveau

White Matter Atrophy and Cognitive Dysfunctions in Neuromyelitis Optica

Neuromyelitis optica (NMO) is an inflammatory disease of central nervous system characterized by optic neuritis and longitudinally extensive acute transverse myelitis. NMO patients have cognitive dysfunctions but other clinical symptoms of brain origin are rare. In the present study, we aimed to investigate cognitive functions and brain volume in NMO. The study population consisted of 28 patients with NMO and 28 healthy control subjects matched for age, sex and educational level. We applied a French translation of the Brief Repeatable Battery (BRB-N) to the NMO patients. Using SIENAx for global brain volume (Grey Matter, GM; White Matter, WM; and whole brain) and VBM for focal brain volume (GM and WM), NMO patients and controls were compared. Voxel-level correlations between diminished brain concentration and cognitive performance for each tests were performed. Focal and global brain volume of NMO patients with and without cognitive impairment were also compared. Fifteen NMO patients (54%) had cognitive impairment with memory, executive function, attention and speed of information processing deficits. Global and focal brain atrophy of WM but not Grey Matter (GM) was found in the NMO patients group. The focal WM atrophy included the optic chiasm, pons, cerebellum, the corpus callosum and parts of the frontal, temporal and parietal lobes, including superior longitudinal fascicle. Visual memory, verbal memory, speed of information processing, short-term memory and executive functions were correlated to focal WM volumes. The comparison of patients with, to patients without cognitive impairment showed a clear decrease of global and focal WM, including brainstem, corticospinal tracts, corpus callosum but also superior and inferior longitudinal fascicles. Cognitive impairment in NMO patients is correlated to the decreased of global and focal WM volume of the brain. Further studies are needed to better understand the precise origin of cognitive impairment in NMO patients, particularly in the WM

Neural correlates of visual hallucinations in dementia with Lewy bodies.

NTRODUCTION: The aim of this study was to investigate the association between visual hallucinations in dementia with Lewy bodies (DLB) and brain perfusion using single-photon emission computed tomography. METHODS: We retrospectively included 66 patients with DLB, 36 of whom were having visual hallucinations (DLB-hallu) and 30 of whom were not (DLB-c). We assessed visual hallucination severity on a 3-point scale of increasing severity: illusions, simple visual hallucinations and complex visual hallucinations. We performed voxel-level comparisons between the two groups and assessed correlations between perfusion and visual hallucinations severity. RESULTS: We found a significant decrease in perfusion in the left anterior cingulate cortex, the left orbitofrontal cortex and the left cuneus in the DLB-hallu group compared with the DLB-c group. We also found a significant correlation between decreased bilateral anterior cingulate cortex, left orbitofrontal cortex, right parahippocampal gyrus, right inferior temporal cortex and left cuneus perfusion with the severity of hallucinations. CONCLUSIONS: Visual hallucinations seem to be associated with the impairment of anterior and posterior regions (secondary visual areas, orbitofrontal cortex and anterior cingulate cortex) involved in a top-down and bottom-up mechanism, respectively. Furthermore, involvement of the bilateral anterior cingulate cortex and right parahippocampal gyrus seems to lead to more complex hallucinations.journal article20152015 02 17importe

Etude de la substance blanche cérébrale de l'enfant par imagerie en tenseur de diffusion

L imagerie en tenseur de diffusion, ou DTI, est une application de l imagerie de diffusion qui permet de quantifier en chaque direction de l espace la diffusion des molécules d eau. Cette technique permet d obtenir la direction de fibres cérébrales en chaque voxel, et de reconstruire indirectement les faisceaux de substance blanche du cerveau en 3D par tractographie. Les paramètres scalaires du tenseur, la FA ou fraction d anisotropie, et l ADC ou coefficient apparent de diffusion, permettent d analyser la microstructure cérébrale de manière quantifiée. Les applications du DTI sont nombreuses, comme l étude du développement cérébral normal et des pathologies de la substance blanche.Nous avons tout d abord étudié le DTI chez le fœtus. Pour ce faire, une chaîne de traitement d images DTI fœtales, compilée dans un logiciel, Baby Brain Toolkit (BTK) (https://github.com/rousseau/fbrain), a été implémentée. Ce logiciel permet notamment de corriger les artéfacts de mouvements qui dégradent la qualité du DTI fœtal. BTK a été validé sur des cas normaux, puis a été appliqué à un modèle de malformation cérébrale. Nous avons aussi étudié un cas d infection à cytomégalovirus en DTI.Nous avons ensuite analysé l intérêt des paramètres scalaires DTI dans l étude d une leucodystrophie rare, le syndrome de Cockayne. Le DTI permet de diagnostiquer le syndrome de Cockayne, de distinguer ses sous-types cliniques, et d approcher sa physiopathologie. Nous avons ainsi montré qu il s agit d une pathologie hypomyélinisante primitive, suivie d une démyélinisation secondaire de bas grade.Diffusion tensor imaging (DTI) is a diffusion-weighted imaging application that allows water motion quantification in any direction. This technique determines brain fiber direction in each voxel, and reconstructs indirectly white matter fibers tracts in 3D with tractography. Scalar DTI parameters, such as fractional anisotropy (FA) and apparent diffusion coefficient (ADC), provide a quantitative analysis of brain microstructure. DTI applications are numerous, especially in the study of brain development and white matter pathologies.First, we studied DTI in the fetus. For this, we implemented a processing method for fetal DTI images, and compiled it in a software, Baby brain Toolkit (BTK) (https://github.com/rousseau/fbrain). BTK was validated on normal cases, and then applied to a brain malformation model. We also studied a case of cytomegalovirus infection with DTI.We then investigated the utility of scalar DTI parameters in a rare leukodystrophy, Cockayne syndrome. DTI allows to diagnose Cockayne syndrome, to distinguish between clinical subtypes, and to understand its pathophysiology. We showed that Cockayne syndrome was a primitive hypomyelinating disorder, followed by a low grade secondary demyelination.STRASBOURG-Bib.electronique 063 (674829902) / SudocSudocFranceF

Topologically-based segmentation of brain structures from T1 MRI

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Représentations compactes et apprentissage non supervisé de variétés non linéaires (Application au traitement d images)

Cette thèse et ses contributions ont proposé une modélisation innovante de données et son utilisation en vue de classifications. La modélisation comprend une réduction de dimension robuste, permettant de faire face au bruit et respectant la structure des données dans un espace de dimension réduite. Cette méthode a été comparée aux méthodes usuelles de la littérature à l aide de plusieurs jeux de données (SwissRoll, SCurve, base COIL-20). Par la suite, une méthode de régression linéaire par morceaux a été exposée, permettant de créer un lien entre l espace de dimension réduite et l espace d origine. Contrairement aux méthodes présentées dans la littérature, l approche choisie adapte le nombre de modèles linéaires nécessaires à la précision de modélisation recherchée. Grâce à cette modélisation, une projection robuste de nouveaux échantillons sur la variété a été possible. Cette méthode a permis d obtenir des résultats d aussi bonne qualité ou de meilleure qualité que les approches robustes basées sur l analyse en composantes principales qui est la méthode couramment utilisée pour l apprentissage de variété. Une méthode originale de classification supervisée a été proposée, en modélisant chaque classe comme une variété puis en projetant chaque nouvel échantillon sur chacune des variétés et en sélectionnant le meilleur projeté (au sens d un certain critère). Des applications pratiques ont été entreprises sur des données de texture ou sur des formes synthétiques. Ces applications ont confirmé les performances de l approche proposée. En effet, la classification sur les textures est meilleure que les approches proposées dans la littérature et les tests sur les formes ont permis de détecter des différences localisées sur des formes anormales. Plusieurs bibliothèques de traitement ont été développées et améliorées dans le cadre de cette thèse. Elles ont été programmées en C++ ou en Python, en utilisant les avantages de chaque langage (la vitesse ou l utilisation des gabarits du C++ pour les calculs ; la souplesse ou l encapsulation de Python pour la création des prototypes ou la création d une bibliothèque d optimisation). Enfin, ces bibliothèques ont été mises à disposition dans le logiciel interne Medimax et son successeur MediPy.[...]STRASBOURG-Sc. et Techniques (674822102) / SudocSudocFranceF

Segmentation d images IRM anatomiques par inférence bayésienne multimodale et détection de lésions

L'imagerie médicale fournit un nombre croissant de données. La segmentation automatique est devenue une étape fondamentale pour l'analyse quantitative de ces images dans de nombreuses pathologies cérébrales comme la sclérose en plaques (SEP). Nous avons focalisé notre étude sur la segmentation d'IRM cérébrales. Nous avons d'abord proposé une méthode de segmentation des tissus cérébraux basée sur le modèle des chaînes de Markov cachées, permettant d'inclure l'information a priori apportée par un atlas probabiliste et prenant en compte les principaux artefacts présents sur les images IRM. Nous avons ensuite étendu cette méthode à la détection de lésions SEP grâce à un estimateur robuste. Nous avons également développé une méthode de segmentation d'IRM 3D basée sur les contours actifs statistiques pour raffiner la segmentation des lésions. Les résultats obtenus ont été comparés avec d'autres méthodes de segmentation et avec des segmentations manuelles réalisées par des médecins.Medical imaging provides a growing number of data. Automatic segmentation has become a fundamental step for quantitative analysis of these images in many brain diseases such as multiple sclerosis (MS). We focused our study on brain MRI segmentation and MS lesion detection. At first we proposed a method of brain tissue segmentation based on hidden Markov chains taking into account neighbourhood information. This method can also include prior information provided by a probabilistic atlas and takes into account the artefacts appearing on MR images. Then we extended this method to detect MS lesions thanks to a robust estimator and prior information provided by a probabilistic atlas.We have also developed a 3D MRI segmentation method based on statistical active contours to refine the lesion segmentation. The results were compared with other existing methods of segmentation, and with manual expert segmentations.STRASBOURG-Sc. et Techniques (674822102) / SudocSudocFranceF