SCD-Universite de Rennes 1 From group to patient-specific analysis of brain function in arterial spin labelling and BOLD functional MRI Des études de groupe aux analyses individuelles dans l’exploration de la fonction cérébrale en imagerie de perfusion par marquage de spins et en IRM fonctionnelle BOLD IRM fonctionnelle BOLDAnalyses individuellesHétéroscédasticitéModèle linéaire généraliséApproches localement multivariéesApproche a contrario Arterial Spin LabellingBOLD functional MRIPatient-specific analysisHeteroscedasticityGeneral Linear ModelLocally multivariate procedurea contrario approach Cerveau Imagerie par résonance magnétique Thèses et écrits académiques Analyse multivariée Thèses et écrits académiques Modèle linéaire généralisé Thèses et écrits académiques Cette thèse aborde l'étude de la fonction cérébrale en Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) à l'aide de deux séquences : l'IRM fonctionnelle (IRMf) BOLD et l'imagerie de perfusion par marquage de spins (ASL). Dans ce contexte, les analyses de groupe jouent un rôle important dans l'identification des dysfonctionnements globaux associés à une pathologie. D'autre part, les études individuelles, qui fournissent des conclusions au niveau d'un sujet unique, présentent un intérêt croissant. Dans ce travail, nous abordons à la fois les études de groupe et les analyses individuelles. Dans un premier temps, nous réalisons une analyse de groupe en IRMf BOLD en vue d'étudier la dysphasie chez l'enfant, une pathologie peu explorée en neuroimagerie. Nous mettons ainsi en évidence un fonctionnement et une latéralisation atypiques des aires langagières. Ensuite, nous nous concentrons sur les analyses individuelles. Nous proposons l'utilisation d'estimateurs robustes pour calculer les cartographies de débit sanguin cérébral en ASL. Ensuite, nous étudions la validité des hypothèses qui sous-tendent les analyses statistiques standard dans le contexte de l'ASL. Finalement, nous proposons une nouvelle méthode localement multivariée basée sur une approche a contrario. La validation de cette nouvelle approche est réalisée dans deux contextes applicatifs : la détection d'anomalies de perfusion en ASL et la détection de zones d'activation en IRMf BOLD. This thesis deals with the analysis of brain function in Magnetic Resonance Imaging (MRI) using two sequences: BOLD functional MRI (fMRI) and Arterial Spin Labelling (ASL). In this context, group statistical analyses are of great importance in order to understand the general mechanisms underlying a pathology, but there is also an increasing interest towards patient-specific analyses that draw conclusions at the patient level. Both group and patient-specific analyses are studied in this thesis. We first introduce a group analysis in BOLD fMRI for the study of specific language impairment, a pathology that was very little investigated in neuroimaging. We outline atypical patterns of functional activity and lateralisation in language regions. Then, we move forward to patient-specific analysis. We propose the use of robust estimators to compute cerebral blood flow maps in ASL. Then, we analyse the validity of the assumptions underlying standard statistical analyses in the context of ASL. Finally, we propose a new locally multivariate statistical method based on an a contrario approach and apply it to the detection of atypical patterns of perfusion in ASL and to activation detection in BOLD functional MRI. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 31292 Kohttps://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/158d96ec-ee2e-4c4a-af35-acc181262b91 Maumet Camille 1985-11-16 FR 171543009 camille.maumet@gmail.com 2013REN1S042 http://www.theses.fr/2013REN1S042 2013-05-29 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Université européenne de Bretagnethesis.degree.grantor_2 139075119 Doctorat non ouiBarillotChristianintervenant_1074123637MaurelPierreintervenant_213063185X Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunicationsecoleDoctorale_1 139007164 IRISApartenaireRecherche_1 026386909 ddc:004 BarillotChristianMaurelPierreUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieUniversité européenne de BretagnePôle de recherche et d'enseignement supérieur de BretagneMathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunicationsÉcole doctorale Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunications (Rennes)IRISA ASCII PDF 32042793