Le vieillissement de la population a vu émerger des maladies liées à l'âge telles que les maladies neurodégénératives. La neuromodulation peut être proposée à certains patients lorsque les médicaments ne sont plus efficaces ou qu'ils entraînent des effets secondaires invalidants. L’objectif de cette thèse est de mieux caractériser les structures cérébrales pour optimiser le ciblage de la neuromodulation et, ainsi augmenter les bénéfices thérapeutiques.Le premier axe de recherche porte sur la région locomotrice mésencéphalique (MLR) qui est une cible en cours d'évaluation pour les patients parkinsoniens souffrant de troubles de la marche et de l'équilibre. Nous avons exploré la connectivité de la MLR et les résultats nous ont amené à considérer que le noyau pédonculopontin (PPN), qui est une région constituante de la MLR, est la cible à privilégier. Or, une perte des neurones cholinergiques du PPN a été montrée chez les patients parkinsoniens. Le second projet a consisté à étudier la topographie de la perte de neurones chez différents groupes pathologiques. Nos résultats montrent que le maximum de densité des neurones cholinergiques se situe à +3 mm du début supérieur du PPN et serait la cible optimale de sa neuromodulation. Enfin, nous avons construit un atlas 3D du tronc cérébral humain afin de guider l’implantation d'électrode dans la MLR.Le second axe de recherche concerne le Vim qui est la cible usuelle pour les tremblements essentiels. Nous avons appliqué différentes méthodes de ciblage et comparé les localisations. Nous avons trouvé des différences de distance entre cibles, pouvant affecter les résultats de la neuromodulation, supérieures à 1.5 mm. / The aging of the population has led to the emergence of many age-related diseases such as neurodegenerative diseases. Neuromodulation techniques can be proposed to some patients when medications are no longer effective or have invalidating side effects. The objective of this PhD is to better characterize brain structures in order to optimize neuromodulation targeting and thus increase the therapeutic benefits for patients.The first area of research concerns the mesencephalic locomotor region (MLR), which is a neuromodulation target being evaluated for Parkinsonian patients who suffer from walking and balance disorders. We explored the anatomical connectivity of the MLR and the results led us to consider the pedonculopontin nucleus (PPN), which is a part of the MLR, as the target of neuromodulation to privilege. However, partial loss of cholinergic neurons in the PPN has been shown in Parkinsonian patients. The second project consisted in studying the topography of this loss in different pathological groups. Our results show that the maximum density of cholinergic neurons in all the subjects is situated at +3 mm from the superior edge of the PPN and is the optimal target for its neuromodulation. Finally, we constructed a 3D atlas of the healthy human brainstem in order to guide the implantation of electrodes in the MLR.The second area of research concerns the ventral intermediate nucleus (Vim) of the thalamus, which is the usual neuromodulation target for essential tremors. We applied various targeting methods of the Vim and compared the locations. We found differences in distance between targets greater than 1.5 mm which may affect the neuromodulation results.

Der menschliche inferiore Parietallappen (IPC) gehört zum Assoziationskortex und spielt eine wichtige Rolle bei der Integration von somatosensorischen (taktilen), visuellen und akustischen Reizen. Bisher gibt es keine eindeutigen Informationen über den strukturellen Aufbau dieser Hirnregion. Parzellierungen anhand der Zytoarchitektur reichen von zwei (Brodmann 1909) bis sieben Subareale (Caspers et al. 2006). Homologien zwischen dem IPC des Menschen und Makaken-Affen sind weitestgehend unbekannt. In der vorliegenden Arbeit wurden der Aufbau und die Konnektivitäten des menschlichen IPC genauer untersucht. Dazu führte man eine konnektivitätsbasierte Parzellierung des IPC an 20 Probanden durch. Als Methode kam Diffusions-Tensor-Imaging (DTI) kombiniert mit probabilistischer Traktogra-phie zum Einsatz. Der IPC konnte anhand der Konnektivitäten in drei Subareale (IPCa, IPCm, IPCp) parzelliert werden. Diese besitzen in beiden Hemisphären eine ähnliche Größe und eine rostro-kaudale Anordnung. Die Parzellierung ist vergleichbar mit der des Makaken-IPC, bei dem ebenfalls eine Unterteilung in drei Areale (PF, PFG, PG) und eine rostro-kaudale Anordnung nachgewiesen werden konnte. Jedes Subareal des menschlichen IPC besitzt ein individuelles Konnektivitätsmuster. Beim Menschen als auch beim Makaken gibt es starke Verbindungen zum lateralen prämotorischen Kortex und zum superioren Parietallappen. Diese Gemeinsamkeiten lassen darauf schließen, dass strukturelle Eigenschaften im Laufe der Evolution erhalten geblieben sind. Allerdings sind beim Menschen auch Neuentwicklungen nachweisbar. Dazu gehören die deutlich hervortretenden Verbindungen zum Temporallappen. Möglicherweise haben sich diese erst während der Evolution entwickelt und sind beim Menschen als Teil des perisylvischen Sprachnetzwerkes an der Sprachbildung beteiligt. / The human inferior parietal cortex convexity (IPCC) is an important association area, which integrates auditory, visual and somatosensory information. However, the structural organization of the IPCC is a controversial issue. For example, cytoarchitectonic parcellations reported in the literature range from two to seven areas. Moreover, anatomical descriptions of the human IPCC are often based on experiments in the macaque monkey. In this study we used diffusion-weighted magnetic resonance imaging (dMRI) combined with probabilistic tractography to quantify the connectivity of the human IPCC, and used this information to parcellate this cortex area. This provides a new structural map of the human IPCC, comprising three sub-areas (IPCa, IPCm, IPCp) of comparable size, in a rostro-caudal arrangement in the left and right hemisphere. Each sub-area is characterized by a connectivity fingerprint and the parcellation is similar to the subdivision reported for the macaque IPCC (rostro-caudal areas areas PF, PFG, and PG). However, the present study also reliably demonstrates new structural features in the connectivity pattern of the human IPCC, which are not known to exist in the macaque. This study quantifies inter-subject variability by providing a population representation of the sub-area arrangement, and demonstrates substantial lateralization of the connectivity patterns of IPCC.

La validation des algorithmes de tractographie et l’optimisation des paramètres choisis en référence à une vérité terrain, sont primordiales avant l’utilisation de ces méthodes en routine clinique. D’une part, nous présentons une méthode de comparaison quantitative de reconstructions issues de la tractographie à celles reconstruites depuis la dissection par un scanner laser. Cette comparaison permet d’évaluer les reconstructions de différents modèles et algorithmes de tractographie (déterministe, probabiliste) en les confrontant à une vérité terrain acquise par le scanner laser (surfaces triangulées). La transformation des données sous des formats communs était nécessaire avant leur comparaison quantitative. Deux méthodes de comparaison, surface-surface et volume-volume ont été proposées. D’autre part, nous présentons une méthode d’optimisation par algorithme génétique (AG), des paramètres de tractographie déterministe. L’AG est un algorithme itératif d’optimisation basé sur la sélection naturelle, il est capable d’optimiser des problèmes complexes ayant plusieurs paramètres. Etant donné la vérité terrain d’un faisceau, l’AG se propose de trouver le jeu de paramètres optimal donnant le meilleur résultat de tractographie. Les méthodes de comparaisons et d’optimisation ont été appliquées à un faisceau d’objet test puis à deux faisceaux disséqués à partir d’un cerveau humain post mortem après acquisitions IRM et scanner laser. / Tractography validation and optimization of tracking parameters against a ground truth are mandatory before a large clinical use. First, we present a method to quantitatively compare tractography reconstructions to a ground truth derived from laser scanner acquisitions of dissected specimens. This comparison allows evaluation of multiple models and tractography approaches (deterministic, probabilistic…). The ground truth used for this comparison was acquired from dissected specimens using a surface laser scanner, which produces triangulated surface meshes. Data transformation to a common format was necessary before quantitative comparisons. Two comparison methods were proposed, surface-to-surface and volume-to-volume. Second, we propose a method for automatic optimization of deterministic tractography parameters using a genetic algorithm (GA). The GA is an iterative optimization algorithm based on natural selection, which is able to optimize complex problems having several parameters. For a given ground truth fasciculus, the GA was expected to find the set of tractography parameters producing the best tractography result according to the ground truth. The comparison and optimization methods were applied to a synthetic bundle derived from a phantom and to two dissected white matter tracts of a human post mortem brain.

Résumé : L'imagerie par résonance magnétique pondérée en diffusion est une modalité unique sensible aux mouvements microscopiques des molécules d'eau dans les tissus biologiques. Il est possible d'utiliser les caractéristiques de ce mouvement pour inférer la structure macroscopique des faisceaux de la matière blanche du cerveau. La technique, appelée tractographie, est devenue l'outil de choix pour étudier cette structure de façon non invasive. Par exemple, la tractographie est utilisée en planification neurochirurgicale et pour le suivi du développement de maladies neurodégénératives. Dans cette thèse, nous exposons certains des biais introduits lors de reconstructions par tractographie, et des méthodes sont proposées pour les réduire. D'abord, nous utilisons des connaissances anatomiques a priori pour orienter la reconstruction. Ainsi, nous montrons que l'information anatomique sur la nature des tissus permet d'estimer des faisceaux anatomiquement plausibles et de réduire les biais dans l'estimation de structures complexes de la matière blanche. Ensuite, nous utilisons des connaissances microstructurelles a priori dans la reconstruction, afin de permettre à la tractographie de suivre le mouvement des molécules d'eau non seulement le long des faisceaux, mais aussi dans des milieux microstructurels spécifiques. La tractographie peut ainsi distinguer différents faisceaux, réduire les erreurs de reconstruction et permettre l'étude de la microstructure le long de la matière blanche. Somme toute, nous montrons que l'utilisation de connaissances anatomiques et microstructurelles a priori, en tractographie, augmente l'exactitude des reconstructions de la matière blanche du cerveau. / Abstract : Diffusion-weighted magnetic resonance imaging is a unique imaging modality sensitive to the microscopic movement of water molecules in biological tissues. By characterizing the movement of water molecules, it is possible to infer the macroscopic neuronal pathways of the brain. The technique, so-called tractography, had become the tool of choice to study non-invasively the human brain's white matter in vivo. For instance, it has been used in neurosurgical intervention planning and in neurodegenerative diseases monitoring. In this thesis, we report biases from current tractography reconstruction and suggest methods to reduce them. We first use anatomical priors, derived from a high resolution T1-weighted image, to guide tractography. We show that knowledge of the nature of biological tissue helps tractography to reconstruct anatomically valid neuronal pathways, and reduces biases in the estimation of complex white matter regions. We then use microstructural priors, derived from the state-of-the-art diffusion-weighted magnetic resonance imaging protocol, in the tractography reconstruction process. This allows tractography to follow the movement of water molecules not only along neuronal pathways, but also in a microstructurally specific environment. Thus, the tractography distinguishes more accurately neuronal pathways and reduces reconstruction errors. Moreover, it provides the means to study white matter microstructure characteristics along neuronal pathways. Altogether, we show that anatomical and microstructural priors used during the tractography process improve brain's white matter reconstruction.

La négligence spatiale unilatérale (NSU) est une affection neurologique fréquemment observée après une lésion de l'hémisphère cérébral droit. Les patients ne vont plus être en mesure de prendre en compte les stimuli présentés dans l'hémi-espace gauche. La NSU participe à l'aggravation du handicap des patients, par la réduction des possibilités en rééducation motrice et cognitive à la phase aigue d'un accident vasculaire comme sur le long terme. L'identification des facteurs prédictifs de sa chronicité pourrait permettre une meilleure prise en charge clinique de ces patients. Nous avons étudié les altérations des connexions anatomiques observées en IRM de diffusion sous-tendant la persistance de la NSU. Nos résultats démontrent qu'en plus d'un dysfonctionnement fronto-pariétal hémisphérique droit, la persistance de ce syndrome serait associée à une déconnexion interhémisphérique. L'hémisphère gauche isolé ne serait pas en mesure de compenser les déficits des patients. La récupération devrait s'effectuer par une amélioration dans les capacités d'échange des informations entre les deux hémisphères, notamment dans les régions postérieures pariétales et occipitales. Nous nous sommes intéressés à tester cette hypothèse par le biais d'une méthode de rééducation, l'adaptation prismatique (AP). Il s'agit d'une thérapie dont les effets sur la sémiologie des patients sont remarquables. Nos résultats suggèrent que l'amélioration de la NSU pourrait s'observer par le recrutement du réseau fronto-ponto-cérébelleux. Les régions frontales gauches seraient un relais anatomique entre le cervelet droit et le réseau fronto-pariétal gauche / Unilateral spatial neglect is a frequent neurological condition after right hemisphere damage. Patients behave as if objects on their left did not exist anymore. The presence of neglect has negative prognostic value for functional recovery in the acute and chronic phases after a stroke. Finding predictors of persistent neglect would permit to adapt rehabilitation procedures. We used diffusion MRI to define the state of anatomical connections in neglect and their predictor value for neglect persistence. Our results revealed that, together with right intra-hemispheric fronto-parietal disconnections, persistence of neglect is associated with inter-hemispheric disconnection. We concluded that an isolated left hemisphere may fail to compensate neglect because it cannot take into account left-sided objects. Recovery of neglect would instead occur thanks to the sharing of visual information between the two hemispheres, notably in posterior parietal and occipital cortices. We tested this hypothesis by using prism adaptation (PA) therapy. PA is a non-invasive and convenient technique to rehabilitate neglect. We showed that patients with damaged fronto-ponto-cerebellar pathways did not benefit from PA. This finding strongly suggests that PA can ameliorate signs of neglect by improving inter-hemispheric communication through enhanced activity of these connections. Left frontal areas may constitute the anatomical link between the right cerebellum and the left fronto-parietal network. Thus, connectional anatomy can help predict both neglect recovery and the quality of its response to rehabilitation therapies

L'imagerie par résonance magnétique de diffusion (IRMD) est une technique d'imagerie qui teste les propriétés diffusives d'un échantillon en le soumettant aux impulsions d'un gradient de champ magnétique. Plus précisément, elle détecte le mouvement de l'eau dû à la diffusion et s'avère donc être un outil puissant pour obtenir des informations sur la microstructure des tissus. Le signal acquis par le scanner IRM est une mesure moyennée sur un volume physique appelé voxel, dont la taille, pour des raisons techniques, est bien plus grande que l'échelle de variations microscopiques de la structure cellulaire. Ceci implique que les composants microscopiques des tissus ne sont pas visibles à la résolution spatiale de l'IRM et que les caractéristiques géométriques se trouvent agréger dans le signal macroscopique provenant du voxel. Une importante quantité mesurée par l'IRMD dans chaque voxel est le Coefficient de Diffusion Apparent (CDA) dont la dépendance au temps de diffusion est actée par de nombreuses expériences d'imagerie effectuées in vivo. Il existe dans la littérature un nombre important de modèles macroscopiques décrivant le CDA allant du plus simple au plus complexe (modèles phénoménologiques, stochastiques, géométriques, fondés sur des EDP, etc.), chacun étant valide sous certaines hypothèses techniques bien précises. Le but de cette thèse est de construire des modèles simples, disposant d'une bonne validité applicative, en se fondant sur une modélisation de la diffusion à l'échelle microscopique à l'aide d'EDP et de techniques d'homogénéisation.Dans un article antérieur, le modèle homogénéisé FPK a été déduit de l’EDP de Bloch-Torrey sous l'hypothèse que la perméabilité de la membrane soit petite et le temps de diffusion long. Nous effectuons tout d'abord une analyse de ce modèle et établissons sa convergence vers le modèle classique de Kärger lorsque la durée des impulsions magnétiques tend vers 0. Notre analyse montre que le modèle FPK peut être vu comme une généralisation de celui de Kärger, permettant la prise en compte de durées d'impulsions magnétiques arbitraires. Nous donnons aussi une nouvelle définition, motivée par des raisons mathématiques, du temps de diffusion pour le modèle de Kärger (celle impliquant la plus grande vitesse de convergence).Le CDA du modèle FPK est indépendant du temps ce qui entre en contradiction avec nombreuses observations expérimentales. Par conséquent, notre objectif suivant est de corriger ce modèle pour de petites valeurs de ce que l'on appelle des b-valeurs afin que le CDA homogénéisé qui en résulte soit sensible à la fois à la durée des impulsions et à la fois au temps de diffusion. Pour atteindre cet objectif, nous utilisons une technique d'homogénéisation similaire à celle utilisée pour le FPK, tout en proposant un redimensionnement adapté de l'échelle de temps et de l'intensité du gradient pour la gamme de b-valeurs considérées. Nous montrons, à l'aide de simulations numériques, l'excellente qualité de l'approximation du signal IRMD par ce nouveau modèle asymptotique pour de faibles b-valeurs. Nous établissons aussi (grâce à des développements en temps court des potentiels de surface associés à l'équation de la chaleur ou grâce à une décomposition de sa solution selon les fonctions propres) des résultats analytiques d'approximation du modèle asymptotique qui fournissent des formules explicites de la dépendance temporelle du CDA. Nos résultats sont en accord avec les résultats classiques présents dans la littérature et nous améliorons certains d'entre eux grâce à la prise en compte de la durée des impulsions. Enfin nous étudions le problème inverse consistant en la détermination d'information qualitative se rapportant à la fraction volumique des cellules à partir de signaux IRMD mesurés. Si trouver la distribution de sphères semble possible à partir de la mesure du signal IRMD complet, il nous est apparu que la mesure du seul CDA ne serait pas suffisante. / Diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) is an imaging modality that probes the diffusion characteristics of a sample via the application of magnetic field gradient pulses. More specifically, it encodes water displacement due to diffusion and is then a powerful tool to obtain information on the tissue microstructure. The signal measured by the MRI scanner is a mean-value measurement in a physical volume, called a voxel, whose size, due to technical reasons, is much larger than the scale of the microscopic variations of the cellular structure. It follows that the microscopic components of the tissues are not visible at the spatial resolution of dMRI. Rather, their geometric features are aggregated into the macroscopic signal coming from the voxels. An important quantity measured in dMRI in each voxel is the Apparent Diffusion Coefficient (ADC) and it is well-established from imaging experiments that, in the brain, in-vivo, the ADC is dependent on the diffusion time. There is a large variety (phenomenological, probabilistic, geometrical, PDE based model, etc.) of macroscopic models for ADC in the literature, ranging from simple to complicated. Indeed, each of these models is valid under a certain set of assumptions. The goal of this thesis is to derive simple (but sufficiently sound for applications) models starting from fine PDE modelling of diffusion at microscopic scale using homogenization techniques.In a previous work, the homogenized FPK model was derived starting from the Bloch-Torrey PDE equation under the assumption that membrane's permeability is small and diffusion time is large. We first analyse this model and establish a convergence result to the well known K{"a}rger model as the magnetic pulse duration goes to 0. In that sense, our analysis shows that the FPK model is a generalisation of the K{"a}rger one for the case of arbitrary duration of the magnetic pulses. We also give a mathematically justified new definition of the diffusion time for the K{"a}rger model (the one that provides the highest rate of convergence).The ADC for the FPK model is time-independent which is not compatible with some experimental observations. Our goal next is to correct this model for small so called $b$-values so that the resulting homogenised ADC is sensitive to both the pulses duration and the diffusion time. To achieve this goal, we employed a similar homogenization technique as for FPK, but we include a suitable time and gradient intensity scalings for the range of considered $b$-values. Numerical simulations show that the derived asymptotic new model provides a very accurate approximation of the dMRI signal at low $b$-values. We also obtain some analytical approximations (using short time expansion of surface potentials for the heat equation and eigenvalue decompositions) of the asymptotic model that yield explicit formulas of the time dependency of ADC. Our results are in concordance with classical ones in the literature and we improved some of them by accounting for the pulses duration.Finally we explored the inverse problem of determining qualitative information on the cells volume fractions from measured dMRI signals. While finding sphere distributions seems feasible from measurement of the whole dMRI signal, we show that ADC alone would not be sufficient to obtain this information.

Diffusion Magnetic Resonance Imaging (dMRI) is a method for measuring molecular diffusion in biological tissue microstructure. This information can be used to predict the location and orientation of white matter fibers in the brain, a process known as tractography. Analysis of the map of neural connections can provide meaningful information about the severity or progression of neurodegenerative diseases such as Alzheimer's, and allow for early intervention to prevent progression. However, tractography has its pitfalls; current fiber-tracking algorithms suffer from generating false-positive connections and affect the reliability of structural connectivity maps. To counter this downside, tractogram filtering methods have been created to remove inaccurately predicted connections. This study aims at evaluating the impact of the novel semi-supervised filtering method FINTA on the brain networks of people with Mild Cognitive Impairment (MCI), which precedes diseases like Alzheimer's. The proposed experiments use the Nipype Neuroimaging Python library for the automation of the entire process. Registration, parcellation, and tracking were performed using MRtrix and FSL. Furthermore, DIPY and NiBabel were used for tractogram processing. Finally, filtering was performed based on code provided by the authors of FINTA, and graph measures were computed using the NetworkX Python library. Experiments were performed on both raw and weighted structural connectivity matrices. Results suggest that filtering has an effect on graph measures such as the clustering coefficient and betweenness centrality for different nodes corresponding to brain regions. / Diffusion magnetisk resonanstomografi (diffusions MRT) är en metod för att mäta den molekylära diffusionen i mikrostrukturen i biologisk vävnad. Denna information kan användas för att förutsäga var fibrerna i den vita substansen i hjärnan befinner sig och hur de är orienterade i den process som kallas traktografi. Analys av kartan över nervförbindelser kan ge meningsfull information om svårighetsgraden eller utvecklingen av neurodegenerativa sjukdomar som Alzheimers och möjliggöra tidiga insatser för att förhindra utvecklingen. Traktografi har dock sina fallgropar och nuvarande algoritmer för fiberspårning lider av att generera falska positiva anslutningar och påverkar de strukturella konnektivitetskartorna som förhindrar tillförlitliga förutsägelser. För att motverka denna nackdel har filtreringsmetoder för traktogram skapats för att ta bort de felaktigt förutsagda anslutningarna.  Denna studie syftar till att utvärdera effekterna av den nya semi-övervakade filtreringsmetoden FINTA på hjärnnätverk hos personer med lindrig kognitiv störning (eng. mild cognitive impairment, MCI) som föregår sjukdomar som Alzheimers. I de föreslagna experimenten används Python-biblioteket Nipype Neuroimaging för automatisering av hela processen. Registrering, parcellering och spårning gjordes med hjälp av MRtrix och FSL, dessutom användes DIPY och NiBabel för traktogrambehandling. Slutligen utfördes filtrering baserat på kod från författarna till FINTA och grafmått beräknades med hjälp av NetworkX Python-bibliotek. Experimenten utfördes på råa och viktade strukturella konnektivitetsmatriser. Resultaten tyder på att filtrering har en effekt på grafmått som klustringskoefficient och betweenness centrality för olika noder som motsvarar hjärnregioner.

The finite element methods (FEM) have been developed over decades, and together with the growth of computer engineering, they become more and more important in solving large-scale problems in science and industry. The objective of this thesis is to develop high-performance finite element methods (HP-FEM), with two main applications in mind: computational diffusion magnetic resonance imaging (MRI), and simulation of the turbulent flow past a vertical axis wind turbine (VAWT). In the first application, we develop an efficient high-performance finite element framework HP-PUFEM based on a partition of unity finite element method to solve the Bloch-Torrey equation in heterogeneous domains. The proposed framework overcomes the difficulties that the standard approaches have when imposing the microscopic heterogeneity of the biological tissues. We also propose artificial jump conditions at the external boundaries to approximate the pseudo-periodic boundary conditions which allows for the water exchange at the external boundaries for non-periodic meshes. The framework is of a high level simplicity and efficiency that well facilitates parallelization. It can be straightforwardly implemented in different FEM software packages and it is implemented in FEniCS for moderate-scale simulations and in FEniCS-HPC for the large-scale simulations. The framework is validated against reference solutions, and implementation shows a strong parallel scalability. Since such a high-performance simulation framework is still missing in the field, it can become a powerful tool to uncover diffusion in complex biological tissues. In the second application, we develop an ALE-DFS method which combines advanced techniques developed in recent years to simulate turbulence. We apply a General Galerkin (G2) method which is continuous piecewise linear in both time and space, to solve the Navier-Stokes equations for a rotating turbine in an Arbitrary Lagrangian-Eulerian (ALE) framework. This method is enhanced with dual-based a posterior error control and automated mesh adaptation. Turbulent boundary layers are modeled by a slip boundary condition to avoid a full resolution which is impossible even with the most powerful computers available today. The method is validated against experimental data of parked turbines with good agreements. The thesis presents contributions in the form of both numerical methods for high-performance computing frameworks and efficient, tested software, published open source as part of the FEniCS-HPC platform. / <p>QC 20180411</p>

Odorous sensations are based on trigeminal and olfactory perceptions. Both trigeminal and olfactory stimuli generate overlapping as well as distinctive activations in the olfactory cortex including the piriform cortex. Orbitofrontal cortex (OFC), an integrative center for all senses, is directly activated in the presence of olfactory stimulations. In contrast, the thalamus, a very important midbrain structure, is not directly activated in the presence of odors, but rather acts as a relay for portions of olfactory information between primary olfactory cortex and higher-order processing centers. The aims of the study were (1) to examine the number of streamlines between the piriform cortex and the OFC and also between the piriform cortex and the thalamus and (2) to explore potential correlations between these streamlines and trigeminal and olfactory chemosensory perceptions. Thirty-eight healthy subjects were recruited for the study and underwent diffusion MRI using a 3T MRI scanner with 67 diffusion directions. ROIs were adapted from two studies looking into olfaction in terms of functional and structural properties of the olfactory system. The “waytotal number” was used which corresponds to number of streamlines between two regions of interests. We found the number of streamlines between the piriform cortex and the thalamus to be higher in the left hemisphere, whereas the number of streamlines between the piriform cortex and the OFC were higher in the right hemisphere. We also found streamlines between the piriform cortex and the thalamus to be positively correlated with the intensity of irritating (trigeminal) odors. On the other hand, streamlines between the piriform cortex and the OFC were correlated with the threshold scores for these trigeminal odors. This is the first studying the correlations between streamlines and olfactory scores using tractography. Results suggest that different chemosensory stimuli are processed through different networks in the chemosensory system involving the thalamus.

L'objectif de cette thèse est d'identifier et caractériser les boucles anatomiques et fonctionnelles cortico-sous-corticales chez l'Homme, à partir de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) au repos et de diffusion. Une boucle est un ensemble de régions corticales, sous-corticales et cérébelleuses, qui interagissent afin d'effectuer ou de préparer une tâche.Le premier axe de ce travail vise à identifier les réseaux fonctionnels cortico-sous-corticaux en IRMf au repos. Nous proposons une méthode statistique robuste séparant l'analyse corticale de l'analyse sous-corticale. Une analyse en composantes indépendantes spatiales est d'abord réalisée individuellement sur les régions corticales, et suivie d'une classification hiérarchique. Les régions sous-corticales associées sont ensuite extraites par un modèle linéaire général dont les régresseurs comportent la dynamique des régions corticales, suivi d'une analyse de groupe à effets aléatoires. La méthode est validée sur deux jeux de données différents. Un atlas immunohistochimique des structures sous-corticales permet ensuite de déterminer la fonction sensorimotrice, associative ou limbique des réseaux obtenus. Nous montrons enfin que l'anatomie est un support pour la fonction chez des sujets sains.Le dernier axe étudie le syndrome de Gilles de la Tourette, qu'on pense être dû à un dysfonctionnement des boucles cortico-sous-corticales. Nous caractérisons d'abord les boucles cortico-sous-corticales fonctionnelles grâce à des métriques d'intégration et de théorie des graphes, et des différences en termes de connectivité sont mises en évidence entre patients adultes et volontaires sains. Nous montrons également que les boucles cortico-sous-corticales fonctionnelles chez les patients sont soutenues par l'anatomie sous-jacente. / The objective of this thesis is to identify and characterize human anatomical and functional cortico-subcortical loops, using data from resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion MRI. A loop is a set of cortical, subcortical and cerebellar regions that interact to perform or prepare for a task.We first aim to identify cortico-subcortical functional networks from resting-state fMRI data. We propose a robust statistical method that separates the analysis of cortical regions from that of subcortical structures. A spatial independent component analysis is first performed on individual cortical regions, followed by a hierarchical classification. The associated subcortical regions are then extracted by using a general linear model, the regressors of which contain the dynamics of the cortical regions, followed by a random-effect group analysis. The proposed approach is assessed on two different data sets. An immunohistochemical subcortical atlas is then used to determine the sensorimotor, associative or limbic function of the resulting networks. We finally demonstrate that anatomy is a support for function in healthy subjects.The last part is devoted to the study of the Gilles de la Tourette syndrome, thought to be due to adysfunction of cortico-subcortical loops. Firstly, cortico-subcortical functional loops are characterized using metrics such as integration and graph theory measures, showing differences in terms of connectivity between adult patients and healthy volunteers. Secondly, we show that the cortico-subcortical functional loops in patients are supported by the underlying anatomy.