Multi-modal registration of T1 brain image and geometric descriptors of white matter tracts

par Viviana Siless

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Bertrand Thirion.

Soutenue le 08-07-2014

à Paris 11 , dans le cadre de Ecole doctorale Informatique de Paris-Sud , en partenariat avec Parietal. Equipe de recherche (laboratoire) .

Le président du jury était Marc Baboulin.

Le jury était composé de Marc Baboulin, Natasha Lepore, Joan Alexis Glaunès, Demian Wassermann.

Les rapporteurs étaient Christian Barillot, Natasha Lepore.

  • Titre traduit

    Recalage Multi-modal des image du cerveau T1 et les descripteurs de trajectoires de la matière blanche


  • Résumé

    Le recalage des images du cerveau vise à réduire la variabilité anatomique entre les differentes sujets, et à créer un espace commun pour l'analyse de groupe. Les approches multi-modales essaient de minimiser les variations de forme du cortex et des structures internes telles que des faisceaux de fibres nerveuses. Ces approches nécessitent une identification préalable de ces structures, ce qui s'avère une tâche difficile en l'absence d'un atlas complet de référence. Nous proposons une extension de l'algorithme de recalage difféomorphe des Démons pour recaler conjointement des images et des faisceaux de fibres. Dans cette thèse, nous analysons différentes représentations des faisceaux de fibres comme une séquence de points, un nuage de points, les courants et les mesures. Différentes distances sont analysées et étudiées dans l'algorithme de recalage. Pour simplifier la représentation de la matière blanche nous utilisons et étendons les algorithmes de classification existants. En étendant le recalage d'images afin d'ajouter des descripteurs de la géométrie des fibres nerveuses, nous espérons améliorer les futures analyses concernant les matières grise et blanche. Nous avons démontré l'efficacité de notre algorithme en recalant conjointement des images anatomiques pondérées en T1 et des faisceaux de fibres. Nous avons comparé nos résultats à des approches concurrentes, l'une multimodale s'appuyant sur l'anisotropie fractionnaire et la pondération T1, l'autre sur les tenseurs de diffusion, et obtenu de meilleures performances à l'aide de notre algorithme. Enfin, nous mettons en évidence sur des études de groupe en IRMf que notre méthodologie et notre implémentation apportent un gain en sensibilité de détection des activations cérébrales.


  • Résumé

    Brain image registration aims at reducing anatomical variability across subjects to create a common space for group analysis. Multi-modal approaches intend to minimize cortex shape variations along with internal structures, such as fiber bundles. These approaches require prior identification of the structures, which remains a challenging task in the absence of a complete reference atlas. We propose an extension of the Diffeomorphic Demons image registration to jointly register images and fiber bundles. In this thesis we analyze differents representations of the fiber bundles such as ordered points, clouds of points, Currents and Measures. Different distances are analyzed and implemented into the registration algorithm. To simplify white matter representation we also analyze, use and extend existing clustering algorithms. By extending the image registration to include geometric fiber bundles descriptors we hope to improve future analyses regarding both, grey and white matter. We demonstrate the efficacy of our algorithm by registering simultaneously T1 images and fiber bundles and compare results with a multi-modal T1+Fractional Anisotropy (FA) and a tensor-based registration algorithms and obtain superior performance with our approach. We provide preliminary evidence that our implementation improves the sensitivity of activation detection in fMRI group studies.


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