Détection-estimation conjointe de l'activité cérébrale en imagerie par résonance magnétique fonctionnelle

par Salima Makni

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Jean-Baptiste Poline.


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous discutons et proposons un certain nombre de méthodes pour l'analyse intra-sujet de l'activité cérébrale en imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). L'IRMf est une modalité permettant d'explorer l'activité neuronale du cerveau. L'IRMf met en évidence l'activation de zones particulières du cortex cérébral en utilisant un agent de contraste endogène : la désoxyhémoglobine qui est paramagnétique et dont la concentration varie lors d'une activation neuronale. Dans ce manuscrit, nous commençons tout d'abord par présenter les différentes méthodes qui ont été proposées dans la littérature pour détecter les régions du cerveau qui sont activées par un paradigme expérimental. Cette analyse de détection nécessite une connaissance de la fonction de réponse hémodynamique (FRH). Nous présentons ensuite certaines approches utilisées en IRMf pour estimer la dynamique temporelle la FRH, nous décrivons notamment notre contribution à ce niveau. L'estimation de cette fonction se fait dans les régions du cerveau connues a priori comment étant activées. Généralement, détection et estimation sont faites séparément, alors qu'il est bien évident que les performances de chacune dépendent de la connaissance de l'autre. C'est pour cette raison que nous avons élaboré dans cette thèse une approche régionale où détection et estimation sont faites conjointement. Nous généralisons la méthode pour pouvoir utiliser cette technique pour tous les voxels du cerveau. Nos résultats offrent ainsi une description parcel par parcel du cerveau, pour chacune une forme spécifique de la FRH est fournie. La méthode fournie aussi une carte de classification des voxels en deux ou trois classes d'activité.

  • Titre traduit

    Joint detection-estimation of brain activity in functional magnetic resonance imaging


  • Résumé

    In this thesis, we discuss and propose methods for within-subject functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) data analysis. FMRI is a recently developed neuroimaging technique with the capacity to map neural activity with high spatial precision. To localize activated brain areas, the method utilizes local blood oxygenation changes which are reflected as small intensity changes in a special type of MR images. In the following manuscript, we first present the different approaches, proposed in the literature, to detect regions of the brain that are activated in a given experimental paradigm. Generally, such detection step needs to fix a model for the hemodynamic response function (HRF). We then describe some techniques used in fMRI to estimate the temporal dynamic of the HRF, we introduce our contribution among such techniques. Such estimation needs a prior knowledge of the localization of brain regions that are activated. Detection and estimation are generally performed separately, when it is well known that the performance of the one depends on the knowledge of the other. That's why, in this thesis we propose a regional approach where both detection and estimation are done at the same time. We extend our technique to deal with all brain voxels. Results give a parcel by parcel description of the brain, for every one, a specific HRF estimation is given. In addition, the method induces a spatial map of brain voxel classification in two or three activity classes.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (209 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [197]-206

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 0g ORSAY(2006)220
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