L'Imagerie par Résonance Magnétique de diffusion (IRMd) est présentement la seule technique non-invasive permettant d'étudier la structure de la matière blanche dans le cerveau humain. L'IRMd permet une reconstruction indirecte de la matière blanche grâce à la modélisation du mouvement de l'eau et la tractographie.
La tractographie a été décrite comme un problème mal-posé; malgré les nombreux algorithmes développés, il demeure très difficile d'évaluer la connectivité globale du cerveau selon des actions basées sur des informations locales.
Motivées par l'explosion des performances de l'apprentissage profond supervisé, des tentatives ont été faites afin d'utiliser cet outil pour concevoir des algorithmes de tractographie exempts des problèmes affligeant la tractographie classique. Cependant ces méthodes, apprenant de données provenant des algorithmes classiques, sont à ce jour vouées à reproduire les même erreurs.
Parallèlement, l'apprentissage profond par renforcement a récemment connu des avancées extraordinaires menant à des percées telles que AlphaGo. L'apprentissage profond par renforcement, par opposition à l'apprentissage profond supervisé, permet à l'algorithme d'apprendre par exploration, ne requérant qu'un signal récompensant les actions adéquates de l'agent apprenant.
Dans ce mémoire, nous aborderons la possibilité d'apprendre à un algorithme d'apprentissage profond par renforcement à reconstruire les chemins de la matière blanche sans avoir recourt à des données biaisées par les algorithmes classiques. Nous poserons le problème de la tractographie dans le contexte de l'apprentissage par renforcement, décrirons les pièges à éviter lors de la conception d'un tel algorithme, puis proposerons une méthode permettant d'obtenir des résultats compétitifs aux algorithmes de tractographie existants
