Modélisation de la dynamique du plissement cortical

par Héloïse De La BroÛE De Vareilles-SommiÉRes (De Vareilles)

Projet de thèse en Sciences de l'information et de la communication

Sous la direction de Jean-François Mangin.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Electrical, optical, bio-physics and engineering (Orsay, Essonne) , en partenariat avec Unité d'analyse et de traitement de l'information (laboratoire) et de Université Paris-Sud (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-12-2018 .


  • Résumé

    La morphologie des plissements du cortex est propre à chaque être humain, à l'instar des empreintes digitales. Depuis 25 ans, le laboratoire d'analyse d'images de Neurospin développe un programme de recherche visant à modéliser la variabilité normale de cette morphologie de manière à pouvoir caractériser des motifs de plissement anormaux (Mangin et al., 2015) (http://brainvisa.info). Comme l'essentiel des formes du plissement cortical émerge pendant le dernier trimestre de grossesse (Dubois et al., 2008b), des motifs anormaux évoquent en effet des anomalies développementales susceptibles de conduire un jour à une pathologie (épilepsie, schizophrénie…) (Dubois et al., 2008a). Jusqu'à présent, ce programme de recherche n'a pas exploité la dynamique du plissement, qui pourrait elle-même fournir des biomarqueurs intéressants. De multiples collaborations nous permettent aujourd'hui de disposer de bases de données longitudinales hors norme. Nous avons donc l'opportunité de modéliser cette dynamique à travers tous les âges de la vie, ce qui est l'objectif de cette thèse. A la différence des travaux traditionnels sur le développement et le vieillissement du cortex qui reposent sur des systèmes de coordonnées peu adaptés à l'étude du plissement, cette thèse travaillera motif par motif, en s'appuyant sur les dictionnaires issus du programme de recherche historique. Pour chaque motif, il s'agira de modéliser son ébauche depuis le stade anténatal à partir d'images de grands prématurés suivis pendant leurs premières années de vie (Kersbergen et al., 2016), puis sa maturation pendant l'enfance à partir de long suivis réalisés par le NIH durant ces 20 dernières années (Raznahan et al., 2011), et enfin pendant les dernières décades de la vie adulte. L'objectif sera de caractériser la trajectoire du motif et de concevoir un cadre statistique permettant de détecter des sujets déviants. Ce cadre sera appliqué à des pathologies génétiques rares incluses dans la cohorte du NIH (Fish et al., 2016) et sur des cohortes gérées par la plateforme nationale CATI (http://cati-neuroimaging.com).

  • Titre traduit

    Modeling the dynamics of cortical folding


  • Résumé

    We are seven billion humans with unique cortical folding patterns. For the last 25 years, the image analysis lab of Neurospin has been developing a research program aiming at modelling the normal variability of the folding pattern, in order to design a way to characterize abnormal patterns (Mangin et al., 2015) (http://brainvisa.info). Since the cortical folding process occurs mainly during the last trimester of pregnancy (Dubois et al., 2008b), abnormal folding patterns could reveal signatures of abnormal developments that can lead to epilepsy or psychiatric syndromes (Dubois et al., 2008a). Until now, this research program has not been exploiting the folding dynamics, which could provide other interesting biomarkers. Thanks to multiple collaboration, we have aggregated outstanding longitudinal datasets. Hence we have now the opportunity to model this dynamics across the whole life span, which is the goal of the proposed PhD work. Unlike mainstream studies of development or aging that rely on coordinate systems unsuitable to folding variability, the thesis work will be performed on a pattern by pattern basis, relying upon patterns of the dictionary yielded by the historical research program. For each pattern, the goal will be to model the shape trajectory from the primal sketch observed at antenatal-equivalent stage, from highly premature infants followed during their early life (Kersbergen et al., 2016), then during childhood using long follow-up performed by the NIH during the last 20 years (Raznahan et al., 2011), and finally during the last decades of life. In addition to the modeling of the shape trajectory, a statistical framework will have to be designed to get the possibility to define abnormal subjects. This framework will be applied to rare genetic diseases included in the NIH cohort (Fish et al., 2016) and to cohorts managed by the CATI national platform (http://cati-neuroimaging.com).