Vous êtes invités à assister à la soutenance de thèse de Mme Salima Makni dont le titre est : "Détection-estimation conjointe de l’activité cérébrale en imagerie par résonance magnétique fonctionnelle "
Devant le jury :
- Mr Habib Benali
- Mr Guy Demoment
- Mr Michel Dojat (rapporteur)
- Mr Stéphane Lehéricy
- Mr Francois Meyer (rapporteur)
- Mr Jean-Baptiste Poline
membre invité : Philippe Ciuciu
Cette thèse a été encadrée par Philippe Ciuciu et Jean-Baptiste Poline au SHFJ/CEA. Le résumé de la thèse est donné ci-dessous. La soutenance aura lieu le Lundi 6 Novembre 2006 à 14h30 à la salle des séminaires du L2S, Plateau de Moulon (3 rue Joliot Curie), Supélec, escalier B, niveau 4, couloir salle des séminaires, salle C4.01.
Un pot sera offert à l’issue de la soutenance.
RESUME :
L’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) a permis le développement des études d’activation cérébrale dans lesquelles on enregistre au cours du temps un paramètre hémodynamique relié à l’activité du cerveau. L’IRMf est une modalité permettant d’explorer l’activité neuronale du cerveau. Elle met en évidence l’activation de zones particulières du cortex cérébral en utilisant un agent de contraste endogène : la désoxyhémoglobine qui est paramagnétique et dont la concentration varie lors d’une activation neuronale. Grâce à sa bonne résolution spatiale, l’IRMf permet de cartographier cette activité lorsque le sujet perçoit un stimulus ou réalise une tâche. La faible résolution temporelle de l’IRMf l’empêche toutefois de suivre la dynamique des activations au niveau neuronal. En effet, le couplage entre l’activation des neurones et le système vasculaire, en sortie duquel le signal IRMf est mesuré, introduit un délai hémodynamique et un filtrage passe-bas qu’il convient de caractériser pour tenter d’accéder à une réponse à haute résolution temporelle. Beaucoup d’approches ont été proposées pour estimer ce filtre, encore appelé fonction de réponse hémodynamique (FRH). Certaines sont paramétriques, elles supposent que la FRH appartient à une famille paramétrique connue. Les paramètres de la courbe sont estimés de manière à ajuster au mieux, au sens des moindres carrés, la convolution du paradigme expérimental (trains d’impulsions) avec la FRH, aux données fonctionnelles. D’autres approches sont non paramétriques, c’est à dire qu’elles n’imposent aucune contrainte sur la forme de cette fonction mais tentent de l’estimer à partir d’un ensemble de connaissances sur le paradigme expérimental (données et instants d’arrivée des stimuli). Ces dernières méthodes sont relativement robustes car elles intègrent dans le cadre bayésien des informations a priori sur la structure temporelle de la réponse hémodynamique. Dans des travaux récents en analyse fonctionnelle, il a été observé que pour des voxels voisins, la forme de la FRH estimée pour chacun d’entre eux, présente une certaine régularité spatiale à un facteur d’échelle près. Ainsi l’introduction d’un facteur d’amplitude (modulation) qui refléterait le niveau de réponse d’un voxel à un autre, semble bien justifiée. Dans cette thèse, nous avons proposé une extension pour traiter un ensemble de voxels adjacents ayant une activité homogène, c’est à dire une région d’intérêt. Il s’agit d’estimer conjointement une forme de filtre sur cette région tout en introduisant une spécificité de l’activité en chaque voxel à travers un facteur de modulation, encore appelé amplitude neurale. En IRMf, le signal mesuré est composé de trois termes : un terme de signal utile qui est la convolution de la séquence binaire, codant les temps d’arrivée du stimulus, par la FRH, un terme de bruit physiologique (cœur, respiration) et finalement d’une composante de bruit d’acquisition. Nous avons étudié et comparé, pour cette dernière composante du signal BOLD, plusieurs choix de modélisation et nous avons démontré l’apport de la prise en compte de la corrélation temporelle de ce terme de bruit en terme de sensibilité.
L’activité cérébrale est uniquement localisée au niveau de la matière grise. Prendre en compte un tel a priori anatomique permet une meilleure détermination et caractérisation de cette activité. Ainsi, plusieurs méthodes prennent en compte cette information spatiale en confinant leur analyse au niveau de la surface corticale. De telles approches dépendent en partie des méthodes d’interpolation ou encore de projection des données fonctionnelles sur la surface du cortex. Dans ce contexte, nous avons élaboré une telle technique qui a l’intérêt de respecter la morphologie anatomique sans mélanger des signaux issus de différentes structures anatomiques. De plus, cette approche prend en compte la majorité des données fonctionnelles disponibles et ceci engendre une meilleure sensibilité de détection. Nous avons aussi démontré que cette technique est assez robuste aux erreurs de recalage entre l’image anatomique et les images fonctionnelles.
En imagerie par résonance magnétique fonctionnelle, l’estimation de la FRH toute seule n’est pas suffisante pour une bonne compréhension des activations cérébrales. En réalité, pour atteindre un tel objectif, deux questions doivent être résolues : tout d’abord, la détection et la localisation de cette activité dans le cerveau humain, et ensuite l’estimation de la dynamique de la fonction de réponse hémodynamique (FRH). Généralement ces deux aspects sont traités séparément, et ceci est surprenant quand on sait que d’une part, pour détecter les voxels activés du cerveau, on a besoin de connaître une forme de la FRH et que d’autre part la localisation des voxels activés a besoin d’être connue a priori pour pouvoir estimer la FRH en ces points bien définis. Dans cette thèse nous proposons une approche où détection et estimation sont faites en même temps dans une région du cerveau. La détection est réalisée grâce à la considération d’un a priori de mélange de distributions. Plusieurs a priori ont été étudié, tout d’abord un mélange de deux distributions gaussiennes et ceci pour chaque stimulus du paradigme expérimental étudié. Une gaussienne de moyenne nulle représentant la classe 0 qui regroupe les voxels non activés de la ROI, et la seconde modélisant la classe 1 des voxels activés. Ensuite, pour contraindre les voxels de la classe 1 à avoir un coefficient de niveau de réponse neuronale estimé positif, nous avons considéré un a priori de mélange gamma-gaussien, la loi gamma représentant maintenant la classe 1. Finalement, vu qu’en IRMf, l’existence d’une troisième classe d’activation est de plus en plus démontrée, nous avons alors introduit un a priori de mélange à 3 classes (une gaussienne pour la classe 0 et deux lois gamma pour chacune des 2 autres classes). Cette troisième classe est la classe de désactivation regroupant les voxels qui ont une réponse négative au stimulus présenté.
Dans cette thèse, nous discutons et proposons un certain nombre de méthodes pour l’analyse intra-sujet de l’activité cérébrale en IRMf. Nous commençons tout d’abord par présenter les différentes méthodes qui ont été proposées dans la littérature pour détecter les régions du cerveau qui sont activées par un paradigme expérimental. Nous présentons ensuite certaines approches utilisées en IRMf pour estimer la dynamique temporelle la FRH, nous décrivons notamment notre contribution à ce niveau. Dans le dernier chapitre, nous décrivons la méthode de détection-estimation conjointe de l’activité cérébrale, que nous avons élaborée dans cette thèse. Il s’agit d’une approche régionale où détection et estimation sont faites simultanément pour des voxels appartenant une région d’intérêt supposée être fonctionnellement homogène. Nous présentons aussi les différentes étapes de généralisation de la méthode. La dernière extension de notre approche de détection-estimation conjointe de l’activité cérébrale, réside dans l’élaboration d’une technique permettant une telle étude pour tous les voxels du cerveau. Nos résultats offrent ainsi une description parcel par parcel du cerveau, pour chacune une forme spécifique de la FRH est fournie. La méthode fournie aussi une carte de classification des voxels en deux ou trois classes d’activité.