Inférence d’un atlas des faisceaux en U intégrant la variabilité des plissements corticaux

Technological breakthroughs in medical imaging have allowed for first time in vivo exploration of the brain of living beings. This has prompted the creation of big projects and large databases for the study of the human brain such as the Human Connectome Project (HCP) or the Human Brain Project (HBP), of which this thesis is a part. Tractography by diffusion MRI (dMRI) has been the first technique to explore the white matter and the major connections of the human brain but there is still a long way to go regarding short-range connections. Even more, the boundary of the division between long and short fibers remains ambiguous and without consensus among the scientific community and further study is imperative. In recent years, some short bundle atlases have been proposed, identifying about a hundred short-range fascicles. However, the main weakness in the development of these atlases is the poor alignment between subjects which consider only the standard Talairach alignment or the diffusion tensor image registration method (DTI-tk). Neither of those approaches take into account correctly the variability of the cortical folding pattern which is closely related to the short-range connections surrounding sulci, commonly known as U-bundles.This thesis work proposes a new framework for the creation of an extended atlas of short-range fiber bundles between 20mm and 85mm length from two massive dMRI tractography datasets : the ARCHI database and the HCP database. 76 subjects of each one have been used to construct two atlases of short-range connections using exactly the same pipeline. This method uses a two-step diffeomorphic inter-subject alignment procedure that combines DISCO and DARTEL approaches. First, DISCO includes information on cortical folding and forces the accurate match of the main sulci that have to be circumvented by the U-bundles. Then, the well-known DARTEL method is applied to refine the registration. The MNI 152 template is also used, in order to provide our results in a common space to facilitate its use in the scientific community.An adaptative hierarchical clustering based on DBSCAN, focused in the extraction of short-range connections is performed then to extract the most reproducible bundles across subjects. This method does not impose restriction on the shape of the bundle clusters and allows the processing of massive tractography datasets in a reasonable time and without the need of high performance computational resources. The results show an increased number of short-range bundles consistently mapped in the general population compared with previous atlases created from the same ARCHI database. This first atlas contains more than 400 bundles. On the other hand, more than 600 bundles were obtained with the massive HCP database endowed with higher spatial resolution. Each of this new atlases contains all the bundles of the existent atlases of short-range connections and much more to explore. And even, for some bundles in the same region and position, different morphologies of them have been differentiated. Those results open a new path to improve our understanding of the relationship between the folding pattern and the U-bundle variability but also the possibility to detect abnormal configurations induced by developmental issues which may lead to mental pathologies such as bipolar depression or schizophrenia.Les progrès technologiques en imagerie médicale ont permis pour la première fois d'explorer in vivo le cerveau des êtres vivants. Cela a conduit à la création de grands projets et de grandes bases de données pour l'étude du cerveau humain comme le Human Connectome Project (HCP) ou le Human Brain Project (HBP), dont cette thèse est issue. La tractographie par IRM de diffussion (dMRI) a été la première technique pour explorer la substance blanche et les principales connexions du cerveau humain, mais il reste encore beaucoup à faire en ce qui concerne les connexions des fibres courtes. D’ailleurs, la frontière entre fibres longues et courtes reste ambiguë et sans consensus au sein de la communauté scientifique et il est impératif de poursuivre les études. Au cours des dernières années, des atlas de faisceaux courts ont été proposés, identifiant une centaine de faisceaux. Cependant, la principale faiblesse dans le développement de ces atlas est un alignement approximatif entre les sujets qui considèrent soit l’espace standard de Talairach ou une méthode fondée sur le recalage des images du tenseur de diffusion (DTI-tk). Aucune de ces approches ne gère correctement la variabilité des motif du plissement cortical qui est étroitement lié aux connexions courtes entourant les sillons, communément appelées faisceaux en U.Ce travail de thèse propose un nouveau cadre pour la création d'un atlas étendu de faisceaux de fibres entre 20mm et 85mm de longueur à partir de deux bases de données de tractographie massives fondées sur l’IRM de diffusion: la base de données ARCHI et la base de données HCP. 76 sujets de chacune ont été utilisés pour construire deux atlas de connexions courtes en utilisant exactement le même pipeline. Cette méthode utilise une procédure d'alignement inter-sujets difféomorphe en deux étapes qui combine les approches DISCO et DARTEL. Premièrement, DISCO inclut l'information du plissement cortical et force l'appariement précis des sillons majeurs qui doivent être contournés par les faisceaux en U. Ensuite, la méthode DARTEL bien connue est appliquée aux fibres pour affiner l'alignement. Le template MNI 152 est utilisé comme cible de la normalisation spatiale, afin de fournir nos résultats dans un espace commun pour faciliter son utilisation dans la communauté scientifique.Un clustering hiérarchique adaptatif et focalisé sur l'extraction des connexions de courte portée est ensuite réalisé pour extraire les faisceaux les plus reproductibles entre les sujets. Cette méthode n’impose pas de restriction sur la forme des clusters de faisceaux obtenus et permet de traiter des bases de données de tractographie massive dans un temps raisonnable et sans utiliser de ressources de calcul de haute performance. Les résultats montrent un nombre accru de faisceaux en U cartographiés de façon reproductible dans la population générale par rapport aux atlas précédents créés auparavant à partir de la même base de données ARCHI. Ce premier atlas contient plus de 400 faisceaux des deux hémisphères. En outre, plus de 600 faisceaux ont été obtenus avec l'énorme base de données HCP de meilleure résolution spatiale. Chacun de ces nouveaux atlas contient tous les faisceaux des atlas existants de connexions courtes et bien plus encore à explorer. Et même, pour certains faisceaux dans la même région et la même position, on observe différentes morphologies. Ces résultats ouvrent une nouvelle voie pour améliorer notre compréhension de la relation entre le plissement cortical et la variabilité des faisceaux en U mais ils visent également la possibilité de détecter des configurations anormales induites par des problèmes de développement qui peuvent conduire à des pathologies mentales telles que la dépression bipolaire ou la schizophrénie

GeoLab: Geometry-based Tractography Parcellation of Superficial White Matter

Superficial white matter (SWM) has been less studied than long-range connections despite being of interest to clinical research, andfew tractography parcellation methods have been adapted to SWM. Here, we propose an efficient geometry-based parcellation method (GeoLab) that allows high-performance segmentation of hundreds of short white matter bundles from a subject. This method has been designed for the SWM atlas of EBRAINS European infrastructure, which is composed of 657 bundles. The atlas projection relies on the precomputed statistics of six bundle-specific geometrical properties of atlas streamlines. In the spirit of RecoBundles, a global and local streamline-based registration (SBR) is used to align the subject to the atlas space. Then, the streamlines are labeled taking into account the six geometrical parameters describing the similarity to the streamlines in the model bundle. Compared to other state-of-the-art methods, GeoLab allows the extraction of more bundles with a higher number of streamlines