Analyse et fusion markovienne de séquences en imagerie 3D+t (Application à l'analyse de séquences d'images IRM fonctionnelles cérébrales)

Abstract

Largement utilisé en traitement du signal et des images, le modèle markovien caché standard est essentiellement adapté à la modélisation de processus aléatoires de nature segmentale. Il se prête peu à la représentation de processus événementiels, fréquents dans le domaine biologique et médical. Nous proposons dans cette thèse, deux approches de modélisation markovienne d'un processus de nature événementielle, voire de plusieurs processus événementiels en interaction. Dans chacune des deux approches, une première étape détecte et caractérise les événements d'intérêt composant le ou les processus événementiels à analyser. La seconde étape analyse, sur la base d'un modèle markovien caché adapté, les événements détectés. Les deux approches se distinguent par le nombre de séquences d'événements, ou canaux d'observation, sous analyse. La première approche (modèle semi-markovien caché de séquence d'événements -MSMCSE) considère une séquence d'événements alors que la seconde (modèle markovien caché de multiples séquences d'événements - MMCMSE) gère de multiples canaux d'observation, dans un cadre de fusion-association d'événements asynchrones entre canaux.En application de ces approches de modélisation, nous avons développé deux méthodes originales et non supervisées de cartographie des zones d'activation en IRM fonctionnelle (IRMf) cérébrale. Toutes deux sont fondées sur le même principe, novateur,d'alignement temporel entre séquences d'événements.En exploitant de plus l'information spatiale de voisinage dans un cadre de détection-fusion multicanaux d'événements, la méthode de cartographie par MMCMSE s'avère très robuste au bruit et à la variabilité du signal IRMf actif. Ses performances de détection surpassent celles obtenues par la méthode à base de MSMCSE d'une part, mais également celles obtenues par la méthode de cartographie cérébrale faisant référence dans le domaine, SPM (Statistical Parameter Mapping).Hidden Markov Models (HMMs) which are widely used to process signals or images, are well-suited to the analysis of random processes that are segmental in nature. However, many processes, met in particular in the biomedical field, are event-based processes making the HMMs ill-suited. We present in this PHD two markovian approaches dedicated to the modeling and analysis of an event-based process or of multiple interacting event-based processes.Both approaches proceed in two steps.First, a preprocessing step detects and characterizes events of interest in the raw input data. Then, detected events are analyzed based on an adapted hidden Markov model. The two modeling approaches can be distinguished by the number of event sequences they can handle. The first approach, which is based on a hidden semi-Markov event sequence model(HSMESM), considers a single event sequence whereas the second approach,which is based on a hidden Markov multiple event sequence model (HMMESM),handles multiple observation channels at once, within a rich mathematical framework of fusion-association of asynchronous events across channels.From these models, two unsupervised functional MRI (fMRI) brain mapping methods have been developed. Both methods rely on the same, novel principle of temporal alignment between event sequences. By accounting for spatial information within a statistical framework of multiple event sequence detection- multiple event sequence fusion, the HMMESM-based mapping method shows high robustness to noise and variability of the active fMRI signal across space, time, experiments, and subjects.Besides, the HMMESM method clearly outperforms the HSMESM method as well as the widely used Statistical Parametric Mapping (SPM) approach.STRASBOURG-Sc. et Techniques (674822102) / SudocSudocFranceF