Cette thèse s'inscrit dans le cadre du développement d'une sonde ultrasonore afin d'obtenir des nouveaux biomarqueurs de l'os cortical et améliorer la prédiction du risque de fracture. Notre approche se base sur la mesure des ondes guidées ultrasonores dans l'os cortical. La technique de transmission axiale bidirectionelle a été utilisée pour mesurer les modes guidées se propageant dans l'enveloppe corticale des os longs (i.e., le radius). Les propriétés matérielles et structurelles liées à la résistance osseuse ont été obtenues à partir des courbes de dispersion en utilisant un schéma d'inversion. Ainsi, un problème inverse totalement automatique, basé sur une optimisation par algorithmes génétiques et un modèle 2D de plaque libre transverse isotrope, a été développé. Cette procédure d'inversion a d'abord été testée sur des matériaux contrôlés avec des propriétés connues. Puis, la faisabilité d'obtenir des propriétés corticales sur des radii ex vivo a été montrée. Ces estimations ont été validées par comparaison avec des valeurs de référence obtenues avec des techniques indépendantes telles que la micro-tomodensitométrie par rayons X (épaisseur, porosité) et la spectroscopie par résonance ultrasonore (élasticité). Un bon accord a été trouvé entre les valeurs de référence et les estimations d'épaisseur, de porosité et d'élasticité. Enfin, la méthode a été étendue à des mesures in vivo. La validité du modèle en présence de tissus mous a d'abord été démontrée. Puis, les propriétés osseuses ont été obtenues sur des sujets sains. Un bon accord a été trouvé entre l'épaisseur estimée et les valeurs de référence obtenues par tomodensitométrie périphérique haute résolution. / We aimed at developing new ultrasound-based biomarkers of cortical bone to enhance fracture risk prediction in osteoporosis. Our approach was based on the original concept of measuring ultrasonic guided waves in cortical bone. The bi-directional axial transmission technique was used to measure the guided modes propagating in the cortical envelope of long bones (i.e., the radius). Strength-related structural and material properties of bone were recovered from the dispersion curves through an inversion scheme. To this goal, a fully automatic inverse problem based on genetic algorithms optimization, using a 2-D transverse isotropic free plate waveguide model was developed. The proposed inverse procedure was first tested on laboratory-controlled measurements performed on academic samples with known properties. Then, the feasibility of estimating cortical properties of ex vivo radius specimens was assessed. The inferred bone properties were validated by face-to-face comparison with reference values determined by a set of independent state-of-the art technologies, including X-ray micro-computed tomography (thickness, porosity) and resonance ultrasound spectroscopy (stiffness). A good agreement was found between reference values and estimates of thickness, porosity and stiffness. Lastly, the method was extended to in vivo measurements, first, by ensuring the validity of the waveguide model in presence of soft tissues to demonstrate the feasibility of measuring experimental dispersion curves in vivo and infer from them bone properties. Estimated cortical thickness values were consistent with actual values derived from high resolution peripheral computed tomography.

Le développement de nouveaux médicaments, la validation et la standardisation des marqueurs de neuroimagerie et biochimie de la Maladie d'Alzheimer (MA) seront les principaux objectifs de la recherche de cette maladie dans les années à venir. La présente thèse vise à aborder ces questions cruciales. La première partie de la thèse fait le point sur l’application correcte des Procédures Opérationelles Standards (SOPs) pour l'acquisition de protocoles de neuroimagerie structurelle et l’application des marqueurs de neuroimagerie cérébrale dans 10 cliniques italiennes spécialisées dans les troubles de la mémoire. La deuxième partie traite de l'application de plusieurs marqueurs de neuroimagerie structurelle et fonctionnelle dans le cadre des études cliniques sur des patients ayant des troubles précoces de la maladie d'Alzheimer. Les résultats ont révélé que la mise en oeuvre des SOPs pour l’acquisition des séquences d’imagerie par résonance magnétique (IRM), au niveau multicentrique, réduit la variance des mesures des marqueurs de neuroimagerie détectée par différents scanners. En outre, les résultats de la deuxième partie de la thèse ont montré un impact significatif des thérapies anticholinestérasiques pour réduire l'atrophie de l'hippocampe, l'amincissement cortical ainsi que une augmentation de l'activation de zones du cerveau liées à l'IRM fonctionnelle chez des patients ayant des troubles précoces de la MA. Ces résultats prometteurs confirment l'hypothèse que les marqueurs de neuroimagerie structurelle et fonctionnelle appliqués avec SOPs pourraient être utilisés comme critère d'évaluation substitutif dans les études cliniques pour les patients ayant des troubles précoces de la maladie d'Alzheimer. / The development of new drugs and the validation and standardization of neuroimaging and biological markers for Alzheimer’s Disease (AD) clinical treatment trials is expected to be one of the major goals of AD research in the upcoming years. The present thesis aims to adress these critical issues. The first part of the thesis is focused on the proper application of Standard Operating Procedures (SOPs) for the structural neuroimaging protocols of acquisition and the implementation of neuroimaging markers in 10 Italian Memory Clinics. The second part of the thesis deals with the application of several structural and functional neuroimaging markers in the context of clinical trials investigation in mild cognitive impairment individuals. Results revealed that the implementation of SOPs at multicentre level reduces the variance of neuroimaging markers measurement detected by different scanners. Moreover, results from the employment of neuroimaging markers in pre-dementia trials in mild cognitive impairment individuals showed a significant impact of anticholinesterase therapies in reducing the hippocampal rate of atrophy, the cortical thinning as well as in increasing the activation of brain areas related to functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) face and location macthing tasks. These promising results support the hypothesis that structural and functional neuroimaging markers applied in a standardized manner migh be utilized as candidate surrogate outcomes in future pre-dementia trials for AD.

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Les travaux réalisés dans cette thèse se situent à l'interface des domaines de l'acquisition en imagerie par résonance magnétique (IRM) et du traitement d'image pour l'analyse automatique des structures cérébrales. La mesure de modifications structurelles telles que l'atrophie corticale nécessite l'application d'algorithmes de traitement d'image. Ceux-ci doivent compenser les artefacts en IRM tels que l'inhomogénéité du signal ou les effets de volume partiel (VP) pour permettre la segmentation des tissus cérébraux puis l'estimation d'épaisseur corticale. Nous proposons une nouvelle modélisation de VP proche de la physique de l'acquisition baptisée modèle bi-exponentiel qui vient concurrencer le traditionnel modèle linéaire. Il nécessite l'utilisation de deux images de contrastes différents parfaitement recalées. Ce modèle a été validé sur des simulations et des fantômes physique et numérique dans un premier temps. Parallèlement, la récente séquence MP2RAGE permet d'acquérir deux images co-recalées par acquisition et leur combinaison aboutit à l'obtention d'une image insensible aux inhomogénéités du signal et d'une carte de T1 des tissus imagés. Nous avons testé notre modèle sur des données in vivo MP2RAGE et avons montré que l'application du modèle linéaire de VP conduit à une sous-estimation systématique de la substance grise à l'échelle du voxel. Ces erreurs se propagent à l'estimation d'épaisseur corticale, biomarqueur très sensible aux effets de VP. Nos résultats plaident en faveur de l'hypothèse suivante : la modélisation de VP pour les images MP2RAGE doit être différente de celle employée pour des images obtenues avec des séquences plus classiques. Le modèle bi-exponentiel est une solution adaptée à cette séquence particulière. / The work developed in this thesis is within the scope of magnetic resonance imaging (MRI) acquisition and image processing for the automated analysis of brain structures. The measurement of structural modifications with time such as cortical atrophy requires the application of image processing algorithms. They must compensate for MRI artifacts such as intensity inhomogeneities or partial volume (PV) effects to allow for brain tissues segmentation then cortical thickness estimation. We suggest a new PV model relying on the physics of acquisition named bi-exponential model that differs from the commonly used linear model by modelling brain tissues and image acquisition. It requires the use of two differently contrasted and perfectly coregistered images. This model has been validated with simulations and physical and digital phantoms in a first place. In parallel, the recent MP2RAGE sequence provides two coregistered images and their combination results in a bias-field corrected image as well as a T1 map of the scanned tissues. We tested our model with in vivo MP2RAGE data and demonstrated that using the linear PV model leads to a systematic gray matter proportion underestimation in PV voxels. These errors result in cortical thickness underestimation. Our results favor the following assumption: PV modelling with MP2RAGE images must differ from the usual linear PV model applied for images obtained from more classic sequences. The bi-exponential model is an adapted solution to this particular sequence.

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Cette thèse s’intéresse à la capacité du cerveau à s’adapter à un environnement changeant. Plus spécifiquement, elle s’intéresse à la plasticité cérébrale dans le système olfactif. Les sommeliers, experts dans le domaine de l’olfaction, ont constitué notre modèle. Une première étude nous a permis d’établir un protocole afin de tester la performance olfactive des sommeliers. Dans une deuxième étude, nous avons testé des étudiants en sommellerie au début de leur formation d’un an et demi qui mène à la profession de sommelier. Nous avons observé que ces futurs experts de l’olfaction présentaient déjà, au cours des deux premiers mois, des capacités olfactives supérieures. Dans une troisième étude, nous avons de nouveau testé les étudiants à la fin de leur formation, afin d’examiner les effets d’un entraînement olfactif à long terme sur la performance olfactive et sur le cerveau : en plus de mesurer les capacités olfactives avec le test des Sniffin’ Sticks, nous avons utilisé l’imagerie par résonance magnétique (IRM) pour évaluer l’évolution du cerveau au cours de la formation en sommellerie. Nos principales observations concernent des changements au niveau de la structure cérébrale. Premièrement, le volume du bulbe olfactif a augmenté au cours de la formation, ce qui est en accord avec la littérature disponible à propos de cette structure. Deuxièmement, nous avons observé un épaississement au niveau du cortex entorhinal mais aussi un amincissement au niveau d’autres régions du cortex. Mises en relation avec les résultats d’études antérieures, ces observations soutiennent le récent modèle de surproduction-élagage selon lequel les changements dus à la plasticité liée à l’entraînement ne sont pas linéaires mais font intervenir différents processus en plusieurs phases. Ce modèle constitue une avancée importante dans la compréhension des mécanismes impliqués dans la plasticité cérébrale et devrait être pris en compte dans les futures études sur la plasticité. Bien que les résultats sur le plan neuroimagerie soient intéressants, les résultats de l’étude longitudinale relatifs à la performance olfactive n’étaient pas concluants sur le plan comportemental. Nous avons donc mis en place dans une quatrième étude une tâche d’identification d’odorants au sein de mélanges plus complexe et plus adaptée aux sommeliers qui a confirmé la supériorité de leurs capacités olfactives. Nous avons aussi entraîné des novices sur cette tâche pendant cinq jours pour tester les effets d’un court entraînement olfactif. Cette thèse est organisée sous forme de thèse par articles. Le premier chapitre correspond à l’introduction générale, qui est elle-même organisée en plusieurs grandes parties. Ces différentes parties définissent les concepts-clés de cette thèse : l’olfaction, les corrélations neuroanatomiques dans le système olfactif, la plasticité cérébrale, la plasticité liée à l’entraînement dans le système olfactif, la neuroimagerie. La dernière partie conclut l’introduction en présentant les objectifs et hypothèses de recherche. Les chapitres suivants correspondent aux articles rédigés au cours du doctorat et présentant les résultats des recherches. Le dernier chapitre constitue une discussion générale. Enfin, en annexes se trouvent deux articles publiés lors du doctorat, un chapitre à paraître dans un livre ainsi que des résultats non publiés. / This thesis is about the brain’s ability to adapt to an ever-changing environment. More specifically, it is about brain plasticity in the olfactory system. We used sommeliers, who are experts in olfaction, as our model. A first study allowed us to instate a protocol to assess sommeliers’ olfactory function. In a second study, we tested sommelier students at the start of their year-and-a-half-long training which is the prerequisite to become a professional sommelier. We observed that these future experts in olfaction already had, during the first two months of training, superior olfactory abilities. In a third study, we tested sommelier students again at the end of their training to examine the effects of a long-term olfactory training on olfactory performance and on the brain: beside assessing olfactory performance with the Sniffin’ Sticks test, we used magnetic resonance imaging (MRI) to examine the evolution of brain structure and function during sommelier training. Changes in brain structure constituted our main results. Firstly, olfactory bulb volume increased during sommelier training, which is in line with previous reports about this structure. Secondly, we observed a cortical thickness increase in the entorhinal cortex but also cortical thinning in other brain areas. Put together with findings from previous studies, these results support the recent overproduction-pruning model of plasticity according to which changes due to training-related brain plasticity are nonlinear but involve different processes and different phases. This model constitutes a great advance in the understanding of brain plasticity and its underlying mechanisms and should be considered in future studies about plasticity. Though neuroimaging results were interesting, results from olfactory tests in our longitudinal study were not conclusive so we conducted a fourth study to test the ability to identify odorants within mixtures, a task which is more complex and suitable for sommeliers than the Sniffin’ Sticks test. Sommeliers performed better. We also tested novices that we had trained on this task for five days to evaluate the effects of a short-term olfactory training. This thesis is organized by articles. The first chapter is a general introduction, itself organized in several parts. These different parts define the major concepts of this thesis: olfaction, neuroanatomical correlations in the olfactory system, brain plasticity, plasticity in the olfactory system, neuroimaging. The last part concludes the introduction with aims and hypotheses. The following chapters are articles written during PhD that present the results of our research. The last chapter is a general discussion of all the results. Finally, two articles published during PhD, a chapter that is to be published in a book and unpublished results are presented as appendices.

Les neurosciences sont entrées dans l'ère des « big data ». Les ordinateurs de bureau individuels ne sont plus adaptés à l'analyse des téraoctets et potentiellement des pétaoctets qu'impliquent les images cérébrales. Pour combler le gouffre qui existe entre la taille des données et les possibilités standard d'extraction des informations, on développe actuellement des infrastructures virtuelles en Amérique du Nord, au Canada et également en Europe. Ces infrastructures dématérialisées permettent d'effectuer des expériences en imagerie médicale à l'aide de ressources informatiques dédiées telles que des grilles, des systèmes de calcul haute performance (HPC) et des clouds publics ou privés. Les infrastructures virtuelles sont aujourd'hui les systèmes les plus avancés et les mieux équipés pour soutenir la création de modèles multimodaux et multi-échelles avancés du cerveau atteint par la maladie d'Alzheimer (chapitre 2) ou pour valider des biomarqueurs d'imagerie prometteurs, tels que l'épaisseur corticale, grâce à des pipelines sophistiqués (chapitre 3). En effet, les analyses d'imagerie, telles que celles décrites dans les chapitres 2 et 3, multiplient de manière exponentielle la quantité de données post-traitées qui atteignent, à la fin, des téraoctets de résultats pour une seule étude. Afin de faire face à l'énorme quantité de données de post-traitement générées par les infrastructures électroniques, un environnement de contrôle qualité automatique (ECQ) des maillages de la surface corticale (chapitre 4) a été proposé. L'ECQ est un classifieur par apprentissage automatique (AA) avec une approche par apprentissage supervisé basée sur les forêts d'arbres décisionnels (RF) et des estimations par séparateurs à vaste marge (SVM). Compte tenu de son évolutivité et de son efficacité, l'ECQ s'inscrit bien dans les infrastructures électroniques en cours de développement, où ce type de service de vérification élémentaire manque toujours. L'ECQ représente une occasion unique de traiter les données plus facilement et plus rapidement, ce qui permettra aux neuroscientifiques de passer leur temps précieux à effectuer des analyses de données au lieu de le dépenser dans des tâches manuelles et laborieuses de contrôle qualité. / Neuroscience entered the “big data” era. Individual desktop computers are no longer suitable to analyse terabyte, and potentially petabytes, of brain images. To fill in the gap between data acquisition and information extraction, e-infrastructures are being developing in North America, Canada, and Europe. E-infrastructures allow neuroscientists to conduct neuroimaging experiments using dedicated computational resources such as grids, high-performance computing (HPC) systems, and public/private clouds. Today, e-infrastructures are the most advanced and the best equipped systems to support the creation of advanced multimodal and multiscale models of the AD brain (chapter 2) or to validate promising imaging biomarkers with sophisticated pipelines, as for cortical thickness, (chapter 3). Indeed, imaging analyses such as those described in chapter 2 and 3 expand the amount of post-processed data per single study. In order to cope with the huge amount of post-processing data generated via e-infrastructures, an automatic quality control environment (QCE) of the cortical delineation algorithms is proposed (chapter 4). QCE is a machine learning (ML) classifier with a supervised learning approach based on Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) estimators. Given its scalability and efficacy, QCE fits well in the e-infrastructures under development, where this kind of sanity check service is still lacking. QCE represents a unique opportunity to process data more easily and quickly, allowing neuroscientists to spend their valuable time do data analysis instead of using their resources in manual quality control work.

L’imagerie de l’activité neuronale (AN) permet d’étudier le fonctionnement normal et pathologique du cerveau humain, en plus d’aider au diagnostic et à la planification d’interventions neurochirurgicales. L’électroencéphalographie (EEG) et l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) comptent parmi les modalités d’imagerie fonctionnelle les plus utilisées en recherche et en clinique. Plusieurs éléments de la structure cérébrale peuvent toutefois influencer les signaux mesurés, de sorte qu’ils ne reflètent pas uniquement l’AN. Il importe donc d’en tenir compte pour bien interpréter les résultats, surtout lorsqu’on compare des sujets à l’anatomie cérébrale très différente. En outre, la maturation, le vieillissement et certaines pathologies s’accompagnent de changements structurels du cerveau. Ceci complique l’analyse de données longitudinales et la comparaison d’un groupe cible avec un groupe contrôle. Or, notre compréhension des interactions structure-signal demeure incomplète et très peu d’études en tiennent compte. Mon projet de doctorat a consisté à étudier les impacts de la structure cérébrale sur les signaux d’EEG et d’IRMf ainsi qu’à explorer des pistes de solution pour s’en affranchir. J’ai d’abord étudié l’effet de l’amincissement cortical dû au vieillissement sur la désynchronisation liée à l’événement (« event-related desynchronization » - ERD) en EEG. Les résultats ont mis en lumière une relation linéaire négative entre l’ERD et l’épaisseur corticale, ce qui a permis de corriger les signaux par régression. J’ai ensuite étudié l’impact de la présence de veines sur la réponse BOLD (blood-oxygen-level dependent) mesurée en IRMf suite à une stimulation visuelle. Ces travaux ont démontré que la densité veineuse locale, qui varie fortement d’une région et d’un sujet à l’autre, corrèle positivement avec l’amplitude et le délai de la réponse BOLD. Finalement, j’ai adapté une technique de classification de données visant à améliorer la détection des régions du cortex activées en IRMf. Cette méthode permet d’éviter plusieurs problèmes de l’analyse classique en IRMf, de réduire l’impact de la structure cérébrale sur les résultats obtenus et d’établir des cartes d’activité cérébrale contenant plus d’information. Globalement, ces travaux contribuent à l’amélioration de notre compréhension des interactions structure-signal en EEG et en IRMf, ainsi qu’au développement de méthodes d’analyse réduisant leur impact sur l’interprétation des données en termes d’AN. / Abstract : Imaging neural activity allows studying normal and pathological function of the human brain, while also being a useful tool for diagnosis and neurosurgery planning. Electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) are some of the most commonly used functional imaging modalities, both in research and clinic. Many aspects of cerebral structure can however influence the measured signals, so that they do not only reflect neural activity. Taking them into account is therefore of import to correctly interpret results, especially when comparing subjects displaying large differences in brain anatomy. In addition, maturation, aging as well as some pathologies are associated with changes in brain structure. This acts as a confounding factor when analysing longitudinal data or comparing target and control groups. Yet, our understanding of structure-signal relationships remains incomplete and very few studies take them into account. My Ph.D. project consisted in studying the impacts of cerebral structure on EEG and fMRI signals as well as exploring potential solutions to mitigate them. In that regard, I first studied the effect of age-related cortical thinning on event-related desynchronization (ERD) in EEG. Results allowed identifying a negative linear relationship between ERD and cortical thickness, enabling signal correction using regression. I then investigated how the presence of veins in a region impacts the blood-oxygen-level dependent (BOLD) response measured in fMRI following visual stimulation. This work showed that local venous density, which strongly varies across regions and subjects, correlates positively with the BOLD response amplitude and delay. Finally, I adapted a data clustering technique to improve the detection of activated cortical regions in fMRI. This method allows eschewing many problematic assumptions used in classical fMRI analyses, reducing the impacts of cerebral structure on results and establishing richer brain activity maps. Globally, this work contributes to further our understanding of structure-signal interactions in EEG and fMRI as well as to develop analysis methods that reduce their impact on data interpretation in terms of neural activity.

Les ondes lentes (OL) sur l’électroencéphalogramme caractérisent le sommeil dit lent. Leur production dépend de la synchronisation de l’activité neuronale dans un large réseau néocortical. Les OL présentent d’importants changements au cours du vieillissement, et ce, dès le milieu de l’âge adulte. L’objectif de ce mémoire est d’évaluer la contribution de l’amincissement cortical dans les modifications des caractéristiques des OL durant l’âge adulte. Notre étude montre que la densité (nb/min) et l’amplitude (µV) des OL est liée à l’épaisseur de plusieurs régions du cortex chez des sujets jeunes et âgés. Toutefois, la pente des OL (µV/s) n’a pas semblé en relation avec la neuroanatomie. Des analyses de médiation montrent que la diminution de la densité des OL chez les personnes âgés s’explique par l’amincissement de gyri frontaux et temporaux, alors que les effets de l’âge sur l’amplitude des OL s’expliquent par l’amincissement d’un ensemble plus grand de régions corticales. / Sleep slow waves (SW) on the electroencephalogram (EEG) reflect synchronous alternance between depolarization and hyperpolarisation states in many cortical neurons. As soon as in the middle-years of life (around 45-50 years old), sleep SW change considerably. In this master’s thesis, we investigated the role of cortical thinning in normal age-related changes in characteristics of sleep SW. Our results show that SW amplitude (µV) and density(nb/min) are linked to cortical thickness in many cerebral regions in young and older subjects. However, SW slope did not present significant associations with cortical thickness. Mediation analysis showed that specific thinning in right middle frontal and middle temporal gyri explained age-related changes in SW density, whereas thinning in a large-scale network of regions explained age-related changes in SW amplitude. As a whole, our results shows that thinning in cortical regions involved in SW generation and propagation are associated with age-related changes in sleep SW.

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