Auteur / Autrice : | Merlin Keller |
Direction : | Marc Lavielle |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mathématiques |
Date : | Soutenance en 2010 |
Etablissement(s) : | Paris 11 |
Partenaire(s) de recherche : | autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne) |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
L’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf ) permet d’acquérir des images tridimensionnelles de l’activité cérébrale d’un sujet soumis à une séquence de stimulations sensorielles. L’analyse statistique des ces données permet de détecter les aires cérébrales actives en réponse aux différentes stimulations. Lorsque plusieurs sujets ont été recrutés pour une expérience, l’analyse de groupe consiste à généraliser les résultats individuels à la population d’intérêt dont sont issus les sujets. La variabilité morphologique du cerveau humain rend cependant la comparaison des images acquises sur les différents sujets problématique. L’approche usuelle pour contrer cette difficulté consiste à recaler les sujets dans un Référentiel commun, puis de comparer les cerveau séparément en chaque point de ce référentiel. Cette étape de recalage n’ étant jamais parfaite, il en résulte une incertitude sur la localisation spatiale de chaque sujet. Nous proposons dans un premier temps d’ étendre le modèle classique d’analyse de groupe afin de prendre en compte cette incertitude spatiale. Dans un deuxième temps, nous développons à partir de ce modèle une nouvelle approche de détection d’aires cérébrales actives, basée sur des régions d’intérêt prédéfinies plutôt que sur les procédures de seuillage couramment utilisées.