Caractérisation et segmentation des lésions épileptiques

L'imagerie par résonnance magnétique est devenue un outil essentiel dans la détection de modifications cérébrales liées à des maladies neurodégénératives. Cette technique d'imagerie non-invasive est très utilisée par les médecins pour détecter des lésions épileptiques pharmaco-résistantes. Dans ces cas extrêmes, la méthode de traitement en vue d'une diminution, voire un arrêt complet, des crises épileptiques est chirurgicale : elle consiste à réséquer le foyer épileptogène. C'est pourquoi une localisation précise des dysfonctionnements cérébraux est nécessaire pour planifier une ablation sans menacer des zones de fonctionnement cruciales du cerveau. Cependant, les lésions épileptiques sont parfois très difficiles à repérer visuellement tant elles sont subtiles. Aider le clinicien dans cette tâche permettrait de l'alerter sur des zones présentant l'aspect d'une lésion. Une pré-segmentation pourrait lui donner des informations de taille et de localisation de zones suspectées être lésionnelles. Disposant de quatre IRM de patients atteints de dysplasie corticale focale (un type d'épilepsie), le but du stage est de trouver un moyen fiable de détecter la lésion. Des caractéristiques liées à l'image et à la maladie sont choisies, quantifiées localement et étudiées dans les zones saines et lésionnées du cerveau. Un classifieur SVM basé sur 7 à 10 descripteurs liées aux caractéristiques mentionnées précédemment est construit. Bien que les résultats ne soient pas encore convaincants, de par la faible quantité de données, ils constituent un socle solide pour la suite du stage. Des solutions sont proposées et seront mises en oeuvre avant la fin du stage pour améliorer la qualité des résultats

Étude des effets de volume partiel en IRM cérébrale pour l'estimation d'épaisseur corticale

The work developed in this thesis is within the scope of magnetic resonance imaging (MRI) acquisition and image processing for the automated analysis of brain structures. The measurement of structural modifications with time such as cortical atrophy requires the application of image processing algorithms. They must compensate for MRI artifacts such as intensity inhomogeneities or partial volume (PV) effects to allow for brain tissues segmentation then cortical thickness estimation. We suggest a new PV model relying on the physics of acquisition named bi-exponential model that differs from the commonly used linear model by modelling brain tissues and image acquisition. It requires the use of two differently contrasted and perfectly coregistered images. This model has been validated with simulations and physical and digital phantoms in a first place. In parallel, the recent MP2RAGE sequence provides two coregistered images and their combination results in a bias-field corrected image as well as a T1 map of the scanned tissues. We tested our model with in vivo MP2RAGE data and demonstrated that using the linear PV model leads to a systematic gray matter proportion underestimation in PV voxels. These errors result in cortical thickness underestimation. Our results favor the following assumption: PV modelling with MP2RAGE images must differ from the usual linear PV model applied for images obtained from more classic sequences. The bi-exponential model is an adapted solution to this particular sequence.Les travaux réalisés dans cette thèse se situent à l'interface des domaines de l'acquisition en imagerie par résonance magnétique (IRM) et du traitement d'image pour l'analyse automatique des structures cérébrales. La mesure de modifications structurelles telles que l'atrophie corticale nécessite l'application d'algorithmes de traitement d'image. Ceux-ci doivent compenser les artefacts en IRM tels que l'inhomogénéité du signal ou les effets de volume partiel (VP) pour permettre la segmentation des tissus cérébraux puis l'estimation d'épaisseur corticale. Nous proposons une nouvelle modélisation de VP proche de la physique de l'acquisition baptisée modèle bi-exponentiel qui vient concurrencer le traditionnel modèle linéaire. Il nécessite l'utilisation de deux images de contrastes différents parfaitement recalées. Ce modèle a été validé sur des simulations et des fantômes physique et numérique dans un premier temps. Parallèlement, la récente séquence MP2RAGE permet d'acquérir deux images co-recalées par acquisition et leur combinaison aboutit à l'obtention d'une image insensible aux inhomogénéités du signal et d'une carte de T1 des tissus imagés. Nous avons testé notre modèle sur des données in vivo MP2RAGE et avons montré que l'application du modèle linéaire de VP conduit à une sous-estimation systématique de la substance grise à l'échelle du voxel. Ces erreurs se propagent à l'estimation d'épaisseur corticale, biomarqueur très sensible aux effets de VP. Nos résultats plaident en faveur de l'hypothèse suivante : la modélisation de VP pour les images MP2RAGE doit être différente de celle employée pour des images obtenues avec des séquences plus classiques. Le modèle bi-exponentiel est une solution adaptée à cette séquence particulière

Partial volume effets in brain MRI for cortical thickness estimation

Les travaux réalisés dans cette thèse se situent à l'interface des domaines de l'acquisition en imagerie par résonance magnétique (IRM) et du traitement d'image pour l'analyse automatique des structures cérébrales. La mesure de modifications structurelles telles que l'atrophie corticale nécessite l'application d'algorithmes de traitement d'image. Ceux-ci doivent compenser les artefacts en IRM tels que l'inhomogénéité du signal ou les effets de volume partiel (VP) pour permettre la segmentation des tissus cérébraux puis l'estimation d'épaisseur corticale. Nous proposons une nouvelle modélisation de VP proche de la physique de l'acquisition baptisée modèle bi-exponentiel qui vient concurrencer le traditionnel modèle linéaire. Il nécessite l'utilisation de deux images de contrastes différents parfaitement recalées. Ce modèle a été validé sur des simulations et des fantômes physique et numérique dans un premier temps. Parallèlement, la récente séquence MP2RAGE permet d'acquérir deux images co-recalées par acquisition et leur combinaison aboutit à l'obtention d'une image insensible aux inhomogénéités du signal et d'une carte de T1 des tissus imagés. Nous avons testé notre modèle sur des données in vivo MP2RAGE et avons montré que l'application du modèle linéaire de VP conduit à une sous-estimation systématique de la substance grise à l'échelle du voxel. Ces erreurs se propagent à l'estimation d'épaisseur corticale, biomarqueur très sensible aux effets de VP. Nos résultats plaident en faveur de l'hypothèse suivante : la modélisation de VP pour les images MP2RAGE doit être différente de celle employée pour des images obtenues avec des séquences plus classiques. Le modèle bi-exponentiel est une solution adaptée à cette séquence particulière.The work developed in this thesis is within the scope of magnetic resonance imaging (MRI) acquisition and image processing for the automated analysis of brain structures. The measurement of structural modifications with time such as cortical atrophy requires the application of image processing algorithms. They must compensate for MRI artifacts such as intensity inhomogeneities or partial volume (PV) effects to allow for brain tissues segmentation then cortical thickness estimation. We suggest a new PV model relying on the physics of acquisition named bi-exponential model that differs from the commonly used linear model by modelling brain tissues and image acquisition. It requires the use of two differently contrasted and perfectly coregistered images. This model has been validated with simulations and physical and digital phantoms in a first place. In parallel, the recent MP2RAGE sequence provides two coregistered images and their combination results in a bias-field corrected image as well as a T1 map of the scanned tissues. We tested our model with in vivo MP2RAGE data and demonstrated that using the linear PV model leads to a systematic gray matter proportion underestimation in PV voxels. These errors result in cortical thickness underestimation. Our results favor the following assumption: PV modelling with MP2RAGE images must differ from the usual linear PV model applied for images obtained from more classic sequences. The bi-exponential model is an adapted solution to this particular sequence

Utilisation de la neuroimagerie pour évaluer l’impact des publicités pour alcool sur des jeunes buveurs

International audienc

Utilisation de la neuroimagerie pour évaluer l’impact des publicités pour alcool sur des jeunes buveurs

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BOLD fMRI to assess the impact of alcohol advertisements in young drinkers

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Étude en IRM fonctionnelle de l'impact des publicités pour l'alcool sur des jeunes buveurs

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Utilisation de la neuroimagerie pour évaluer l’impact des publicités pour alcool sur des jeunes buveurs

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