| Vers l'émergence d'un connectome sémantique cérébral humain par le biais de l'IRM et de la tractographie (Toward the emergence of a semantic human connectome using MRI and tractography) Moreau, Tristan - (2015-06-26) / Université de Rennes 1 - Vers l'émergence d'un connectome sémantique cérébral humain par le biais de l'IRM et de la tractographie
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Langue : Français Directeur(s) de thèse: Gibaud, Bernard Discipline : Traitement du signal et télécommunications Laboratoire : Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image Ecole Doctorale : Mathématiques, informatique, signal et électronique et télécommunications. Classification : Sciences de l'ingénieur, Médecine et santé Mots-clés : Connectome, Tractographie, Ontologie, Parcellisation, Neuro-informatique, Partage de données, Clustering, IRM
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Résumé : Le cerveau humain est constitué d'un grand nombre de neurones inter-connectés formant des faisceaux de fibres de matière blanche permettant de transmettre des influx nerveux entre différentes régions. Dans cette thèse, divers aspects de la connectivité anatomique cérébrale ont été étudiés en utilisant l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) et la tractographie. La tractographie est aujourd'hui la seule méthode permettant de reconstruire, en partie, les faisceaux de fibres de matière blanche in vivo et de manière non-invasive. (1) Une première étude visait à caractériser de manière quantitative les faisceaux d'association courts fronto-pariétaux reconstruits par tractographie dans la région centrale chez vingt sujets sains. (2) Une deuxième étude visait à définir une nouvelle méthode de parcellisation (i.e., subdiviser le cerveau en différentes régions macroscopiques) en utilisant comme critère structurel de base des motifs de connectivité reconstruits par tractographie. (3) Enfin, une troisième étude avait pour objectif de créer une ontologie neuroanatomique afin de représenter des régions de matière grise macroscopiques connectées par des faisceaux de fibres reconstruits par tractographie et d'annoter automatiquement des données de la connectomique humaine. L'utilisation de raisonneurs DL (Description Logic) usuels permettait de générer automatiquement des inférences relatives aux relations partie-tout, de connectivité ou enfin de voisinage spatial. Abstract : Human brain contains a great number of neurons interconnected forming white matter fiber bundles that can transmit information between different regions. In this thesis, different aspects of anatomical connectivity were studied using Magnetic Resonance Imaging (MRI) and tractography. Tractography is currently the only tool that allow to reconstruct white matter fiber bundles in the living human brain and in a non invasive way. (1) A first study aimed to characterize quantitatively the white matter fiber bundles reconstructed by tractography between the precentral and postcentral gyri in twenty healthy subjects. (2) A second study aimed to define a new parcellation scheme (i.e., subdivide the brain into different macroscopic regions) using connectivity patterns reconstructed by tractography as the main structural criteria. (3) Lastly, a third study aimed to create a new ontology in order to represent gray matter regions connected by white matter fiber bundles reconstructed by tractography and to annotate automatically connectomics datasets. The use of common DL (Description Logic) reasoners allowed to infer automatically some new axioms concerning especially part-whole, connectivity or spatial relationships. | |||