Quantitative analysis of open curves in brain imaging : applications to white matter fibres and sulci

par Meenakshi Mani

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de Christian Barillot.

Soutenue en 2011

à Rennes 1 .

  • Titre traduit

    Analyse quantitative de courbes ouvertes en imagerie cérébrale : application aux faisceaux de matière blanche et aux sillons corticaux


  • Résumé

    This thesis is a study of how the physical attributes of open curves can be used to advantage in the many varied quantitative applications of white matter fibers and sulci. Shape, scale, orientation and position, the four physical features associated with open curves, have different properties so the usual approach has been to design different metrics and spaces to treat them individually. We use a comprehensive Riemannian framework where joint feature spaces allow for analysis of combinations of features. This is an alternative approach where we can compare curves using geodesic distances. In this thesis, we validate the metrics we use, demonstrate practical uses and apply the tools to important clinical problems. To begin, specific tract configurations in the corpus callosum are used to showcase clustering results that vary with the different Riemannian distance metrics. This nicely argues for the judicious selection of metrics in various applications, a central premise in our work. The framework also provides tools for computing statistical summaries of curves, a first step in statistical analysis. We represent fiber bundles with a mean and variance which describes their essential characteristics. This is a convenient way to work with the large volume in white matter fiber analysis. Next, we design and implement methods to detect morphological changes in the corpus callosum and to track progressive white matter disease. With sulci, we address the specific problem of labeling. An evaluation of physical features and methods such as clustering leads us to a pattern matching solution in which the sulcal configuration itself is the best feature.


  • Résumé

    Cette thèse se propose d'étudier comment les caractéristiques des courbes ouvertes peuvent être exploitées afin d'analyser quantitativement les sillons corticaux et les faisceaux de matière blanche. Les quatre caractéristiques d'une courbe ouverte--forme, taille, orientation et position--ont des propriétés différentes, si bien que l'approche usuelle est de traiter chacune séparément à l'aide d'une métrique ad hoc. Nous introduisons un cadre riemannien adapté dans lequel il est possible de fusionner les espaces de caractéristiques afin d'analyser conjointement plusieurs caractéristiques. Cette approche permet d'apparier et de comparer des courbes suivant des distances géodésiques. Les correspondances entre courbes sont établies automatiquement en utilisant une métrique élastique. Dans cette thèse, nous validerons les métriques introduites et nous montrerons leurs applications pratiques, entre autres dans le cadre de plusieurs problèmes cliniques importants. Dans un premier temps, nous étudierons spécifiquement les fibres du corps calleux, afin de montrer comment le choix de la métrique influe sur le résultat du clustering. Nous proposons ensuite des outils permettant de calculer des statistiques sommaires sur les courbes, ce qui est un premier pas vers leur analyse statistique. Nous représentons les groupes de faisceaux par la moyenne et la variance de leurs principales caractéristiques, ce qui permet de réduire le volume des données dans l'analyse des faisceaux de matière blanche. Ensuite, nous présentons des méthodes permettant de détecter les changements morphologiques et les atteintes de la matière blanche. Quant aux sillons corticaux, nous nous intéressons au problème de leur labellisation.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (117 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 107-113

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2011/26
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