The connectivity and structural integrity of the white matter of the brain is known to be implicated in a wide range of brain-related diseases and injuries. However, it is only since the advent of diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) that researchers have been able to probe the miscrostructure of white matter in vivo. Presently, among a range of methods of dMRI, high angular resolution diffusion imaging (HARDI) is known to excel in its ability to provide reliable information about the local orientations of neural fasciculi (aka fibre tracts). It preserves the high angular resolution property of diffusion spectrum imaging (DSI) but requires less measurements. Meanwhile, as opposed to the more traditional diffusion tensor imaging (DTI), HARDI is capable of distinguishing the orientations of multiple fibres passing through a given spatial voxel. Unfortunately, the ability of HARDI to discriminate neural fibres that cross each other at acute angles is always limited. The limitation becomes the motivation to develop numerous post-processing tools, aiming at the improvement of the angular resolution of HARDI. Among such methods, spherical deconvolution (SD) is the one which attracts the most attentions. Due to its ill-posed nature, however, standard SD relies on a number of a priori assumptions needed to render its results unique and stable. In the present thesis, we introduce a novel approach to the problem of non-blind SD of HARDI signals, which does not only consider the existence of anisotropic diffusion component of HARDI signal but also explicitly take the isotropic diffusion component into account. As a result of that, in addition to reconstruction of fODFs, our algorithm can also yield a useful estimation of its related IDM, which quantifies a relative contribution of the isotropic diffusion component as well as its spatial pattern. Moreover, one of the principal contributions is to demonstrate the effectiveness of exploiting different prior models for regularization of the spatial-domain behaviours of the reconstructed fODFs and IDMs. Specifically, the fibre continuity model has been used to force the local maxima of the fODFs to vary consistently throughout the brain, whereas the bounded variation model has helped us to achieve piecewise smooth reconstruction of the IDMs. The proposed algorithm is formulated as a convex minimization problem, which admits a unique and stable minimizer. Moreover, using ADMM, we have been able to find the optimal solution via a sequence of simpler optimization problems, which are both computationally efficient and amenable to parallel computations. In a series of both in silico and in vivo experiments, we demonstrate how the proposed solution can be used to successfully overcome the effect of partial voluming, while preserving the spatial coherency of cerebral diffusion at moderate to severe noise levels. The performance of the proposed method is compared with that of several available alternatives, with the comparative results clearly supporting the viability and usefulness of our approach. Moreover, the results illustrate the power of applied spatial regularization terms.

La plupart des constructeurs de systèmes d'imagerie par résonance magnétique (IRM) proposent un large choix d'applications de post-traitement sur les données IRM reconstruites a posteriori, mais très peu de ces applications peuvent être exécutées en temps réel pendant l'examen. Mises à part certaines solutions dédiées à l'IRM fonctionnelle permettant des expériences relativement simples ainsi que d'autres solutions pour l'IRM interventionnelle produisant des scans anatomiques pendant un acte de chirurgie, aucun outil n'a été développé pour l'IRM pondérée en diffusion (IRMd). Cependant, comme les examens d'IRMd sont extrêmement sensibles à des perturbations du système hardware ou à des perturbations provoquées par le sujet et qui induisent des données corrompues, il peut être intéressant d'investiguer la possibilité de reconstruire les données d'IRMd directement lors de l'examen. Cette thèse est dédiée à ce projet innovant. La contribution majeure de cette thèse a consisté en des solutions de débruitage des données d'IRMd en temps réel. En effet, le signal pondéré en diffusion peut être corrompu par un niveau élevé de bruit qui n'est plus gaussien, mais ricien ou chi non centré. Après avoir réalisé un état de l'art détaillé de la littérature sur le bruit en IRM, nous avons étendu l'estimateur linéaire qui minimise l'erreur quadratique moyenne (LMMSE) et nous l'avons adapté à notre cadre de temps réel réalisé avec un filtre de Kalman. Nous avons comparé les performances de cette solution à celles d'un filtrage gaussien standard, difficile à implémenter car il nécessite une modification de la chaîne de reconstruction pour y être inséré immédiatement après la démodulation du signal acquis dans l'espace de Fourier. Nous avons aussi développé un filtre de Kalman parallèle qui permet d'appréhender toute distribution de bruit et nous avons montré que ses performances étaient comparables à celles de notre méthode précédente utilisant un filtre de Kalman non parallèle. Enfin, nous avons investigué la faisabilité de réaliser une tractographie en temps-réel pour déterminer la connectivité structurelle en direct, pendant l'examen. Nous espérons que ce panel de développements méthodologiques permettra d'améliorer et d'accélérer le diagnostic en cas d'urgence pour vérifier l'état des faisceaux de fibres de la substance blanche. / Most magnetic resonance imaging (MRI) system manufacturers propose a huge set of software applications to post-process the reconstructed MRI data a posteriori, but few of them can run in real-time during the ongoing scan. To our knowledge, apart from solutions dedicated to functional MRI allowing relatively simple experiments or for interventional MRI to perform anatomical scans during surgery, no tool has been developed in the field of diffusion-weighted MRI (dMRI). However, because dMRI scans are extremely sensitive to lots of hardware or subject-based perturbations inducing corrupted data, it can be interesting to investigate the possibility of processing dMRI data directly during the ongoing scan and this thesis is dedicated to this challenging topic. The major contribution of this thesis aimed at providing solutions to denoise dMRI data in real-time. Indeed, the diffusion-weighted signal may be corrupted by a significant level of noise which is not Gaussian anymore, but Rician or noncentral chi. After making a detailed review of the literature, we extended the linear minimum mean square error (LMMSE) estimator and adapted it to our real-time framework with a Kalman filter. We compared its efficiency to the standard Gaussian filtering, difficult to implement, as it requires a modification of the reconstruction pipeline to insert the filter immediately after the demodulation of the acquired signal in the Fourier space. We also developed a parallel Kalman filter to deal with any noise distribution and we showed that its efficiency was quite comparable to the non parallel Kalman filter approach. Last, we addressed the feasibility of performing tractography in real-time in order to infer the structural connectivity online. We hope that this set of methodological developments will help improving and accelerating a diagnosis in case of emergency to check the integrity of white matter fiber bundles.

<p>Doktorska teza Dru&scaron;tvena uslovljenost psiholo&scaron;kog profila književnog lika u viktorijanskom i modernističkom romanu, ima za cilj, pojednostavljeno rečeno, otkrivanje bliske povezanosti socioistorijskih prilika, složenih dru&scaron;tvenih konvencija i krutih klasnih odnosa, sa privatnim i javnim bićem književnih likova u romanima iz pomenutih perioda. Kada kažemo &bdquo;privatno&ldquo; i &bdquo;javno&ldquo; biće, mislimo, pre svega, na najče&scaron;će presudne razlike među njima, te na lomove koje književni likovi trpe u nezaustavljivom procesu, u kojem bi jedno ili drugo trebalo da preovlada. Upravo ta stalna unutra&scaron;nja borba, izazvana spolja&scaron;njim sukobima, u ovom istraživanju obezbeđuje rezultate, iako se za same protagoniste ona gotovo nikad ne zavr&scaron;ava. Opisujući dru&scaron;tvene prilike i sistem vrednosti viktorijanskog doba, njihovo uru&scaron;avanje do potpunog sloma, potom uzročno &ndash; posledične veze takvog sloma i moderne misli, te krize svih vrsta koje neminovno prate ovakve dru&scaron;tvene procese, pokazaćemo svu ranjivost pojedinca, na primerima književnih likova iz romana Orkanski visovi, Neslavni Džud, Zaljubljene žene i Džejkobova soba. Orkanski visovi i Neslavni Džud povezuju se na planu borbe na život i smrt, borbe čiji ishod jeste i fizička smrt i smrt du&scaron;e, ali i lekovitost te&scaron;kih iskustava koja uče pra&scaron;tanju, kompromisu i stvaralačkoj ljubavi. Džejkobova soba povezuje se sa Zaljubljenim ženama na nivou simbola, najočiglednija veza je sveprisutna smrt, ali i priroda koja deluje nezavisno od ljudi u oba romana, i sugeri&scaron;e otklon koji su ljudi mehaničkog sveta napravili prema njoj. Mehanika ljudskog bivstvovanja uzrokovana i dru&scaron;tvenim uslovima, dove&scaron;će do ratnog sukoba koji se kod Lorensa ne pominje eksplicitno, ali je prisutan u teskobnom osećanju kraja i uni&scaron;tenja, dok se na kraju Džejkobove sobe ova prigu&scaron;enost i razobličava u smrti glavnog lika i zvucima oružane paljbe. U krajnjem ishodu, ova disertacija pokazuje da dru&scaron;tveni uslovi, konvencije, predodređenosti, deluju unisono, zahtevi su im jednaki, a da obrađeni književni likovi reaguju slično, uprkos različitim miljeima u koje su sme&scaron;teni, te da različite sudbine, pa i različite reakcije, upravo pojačavaju sličnosti, čak i istovetnosti ishoda.</p>

Ce mémoire présente l'ensemble des étapes de pré-traitement appliquées aux images provenant de l'imagerie par résonance magnétique de diffusion afin de conseiller les meilleurs paramètres dans une étude de tractographie. L'imagerie de diffusion nous donne l'information locale des déplacements moyens des molécules d'eau dans le cerveau. Cette information nous permet d'inférer l'architecture de la matière blanche. La reconstruction du signal de diffusion fait appel à différentes méthodes plus ou moins aptes à restituer la complexité des configurations de fibres. Dans ce mémoire, nous proposons une nouvelle méthode de reconstruction du phénomène de diffusion basée sur la décomposition en ondelettes sphériques. Ensuite, en combinant ces informations à tous les points du cerveau nous reconstruisons le réseau de fibres de la matière blanche par un algorithme de tractographie déterministe. Afin d'initier cet algorithme, nous proposons une nouvelle méthode d'initialisation dans le but de mieux gérer la complexité des configurations de fibres au sein d'un seul voxel. Les fibres reconstruites sont très difficiles à évaluer dans le cerveau car nous ne connaissons pas la configuration réelle des fibres. Pour être en mesure d'évaluer nos méthodes de reconstruction, nous utilisons un fantôme calquant la complexité des configurations de fibres trouvées dans le cerveau. Dans ce mémoire, nous proposons un ensemble de métriques et un système de notations permettant d'évaluer automatiquement la qualité des résultats d'une tractographie. Nous concluons l'étude concernant les données synthétiques par un ensemble de conseils sur les paramètres à utiliser afin d'obtenir des résultats de tractographie optimaux. Finalement, nous évaluons qualitativement les résultats de tractographie issus de données réelles afin de confirmer nos choix sur les données fantômes.

La plupart des constructeurs de systèmes d'imagerie par résonance magnétique (IRM) proposent un large choix d'applications de post-traitement sur les données IRM reconstruites a posteriori, mais très peu de ces applications peuvent être exécutées en temps réel pendant l'examen. Mises à part certaines solutions dédiées à l'IRM fonctionnelle permettant des expériences relativement simples ainsi que d'autres solutions pour l'IRM interventionnelle produisant des scans anatomiques pendant un acte de chirurgie, aucun outil n'a été développé pour l'IRM pondérée en diffusion (IRMd). Cependant, comme les examens d'IRMd sont extrêmement sensibles à des perturbations du système hardware ou à des perturbations provoquées par le sujet et qui induisent des données corrompues, il peut être intéressant d'investiguer la possibilité de reconstruire les données d'IRMd directement lors de l'examen. Cette thèse est dédiée à ce projet innovant. La contribution majeure de cette thèse a consisté en des solutions de débruitage des données d'IRMd en temps réel. En effet, le signal pondéré en diffusion peut être corrompu par un niveau élevé de bruit qui n'est plus gaussien, mais ricien ou chi non centré. Après avoir réalisé un état de l'art détaillé de la littérature sur le bruit en IRM, nous avons étendu l'estimateur linéaire qui minimise l'erreur quadratique moyenne (LMMSE) et nous l'avons adapté à notre cadre de temps réel réalisé avec un filtre de Kalman. Nous avons comparé les performances de cette solution à celles d'un filtrage gaussien standard, difficile à implémenter car il nécessite une modification de la chaîne de reconstruction pour y être inséré immédiatement après la démodulation du signal acquis dans l'espace de Fourier. Nous avons aussi développé un filtre de Kalman parallèle qui permet d'appréhender toute distribution de bruit et nous avons montré que ses performances étaient comparables à celles de notre méthode précédente utilisant un filtre de Kalman non parallèle. Enfin, nous avons investigué la faisabilité de réaliser une tractographie en temps-réel pour déterminer la connectivité structurelle en direct, pendant l'examen. Nous espérons que ce panel de développements méthodologiques permettra d'améliorer et d'accélérer le diagnostic en cas d'urgence pour vérifier l'état des faisceaux de fibres de la substance blanche.

Magnetic resonance imaging (MRI) has long become one of the most powerful and accurate tools of medical diagnostic imaging. Central to the diagnostic capabilities of MRI is the notion of contrast, which is determined by the biochemical composition of examined tissue as well as by its morphology. Despite the importance of the prevalent T₁, T₂, and proton density contrast mechanisms to clinical diagnosis, none of them has demonstrated effectiveness in delineating the morphological structure of the white matter - the information which is known to be related to a wide spectrum of brain-related disorders. It is only with the recent advent of diffusion-weighted MRI that scientists have been able to perform quantitative measurements of the diffusivity of white matter, making possible the structural delineation of neural fibre tracts in the human brain. One diffusion imaging technique in particular, namely high angular resolution diffusion imaging (HARDI), has inspired a substantial number of processing methods capable of obtaining the orientational information of multiple fibres within a single voxel while boasting minimal acquisition requirements. HARDI characterization of fibre morphology can be enhanced by increasing spatial and angular resolutions. However, doing so drastically reduces the signal-to-noise ratio. Since pronounced measurement noise tends to obscure and distort diagnostically relevant details of diffusion-weighted MR signals, increasing spatial or angular resolution necessitates application of the efficient and reliable tools of image denoising. The aim of this work is to develop an effective framework for the filtering of HARDI measurement noise which takes into account both the manifold to which the HARDI signal belongs and the statistical nature of MRI noise. These goals are accomplished using an approach rooted in non-local means (NLM) weighted averaging. The average includes samples, and therefore dependencies, from the entire manifold and the result of the average is used to deduce an estimate of the original signal value in accordance with MRI statistics. NLM averaging weights are determined adaptively based on a neighbourhood similarity measure. The novel neighbourhood comparison proposed in this thesis is one of spherical neighbourhoods, which assigns large weights to samples with similar local orientational diffusion characteristics. Moreover, the weights are designed to be invariant to both spatial rotations as well as to the particular sampling scheme in use. This thesis provides a detailed description of the proposed filtering procedure as well as experimental results with synthetic and real-life data. It is demonstrated that the proposed filter has substantially better denoising capabilities as compared to a number of alternative methods.

Magnetic resonance imaging (MRI) has long become one of the most powerful and accurate tools of medical diagnostic imaging. Central to the diagnostic capabilities of MRI is the notion of contrast, which is determined by the biochemical composition of examined tissue as well as by its morphology. Despite the importance of the prevalent T₁, T₂, and proton density contrast mechanisms to clinical diagnosis, none of them has demonstrated effectiveness in delineating the morphological structure of the white matter - the information which is known to be related to a wide spectrum of brain-related disorders. It is only with the recent advent of diffusion-weighted MRI that scientists have been able to perform quantitative measurements of the diffusivity of white matter, making possible the structural delineation of neural fibre tracts in the human brain. One diffusion imaging technique in particular, namely high angular resolution diffusion imaging (HARDI), has inspired a substantial number of processing methods capable of obtaining the orientational information of multiple fibres within a single voxel while boasting minimal acquisition requirements. HARDI characterization of fibre morphology can be enhanced by increasing spatial and angular resolutions. However, doing so drastically reduces the signal-to-noise ratio. Since pronounced measurement noise tends to obscure and distort diagnostically relevant details of diffusion-weighted MR signals, increasing spatial or angular resolution necessitates application of the efficient and reliable tools of image denoising. The aim of this work is to develop an effective framework for the filtering of HARDI measurement noise which takes into account both the manifold to which the HARDI signal belongs and the statistical nature of MRI noise. These goals are accomplished using an approach rooted in non-local means (NLM) weighted averaging. The average includes samples, and therefore dependencies, from the entire manifold and the result of the average is used to deduce an estimate of the original signal value in accordance with MRI statistics. NLM averaging weights are determined adaptively based on a neighbourhood similarity measure. The novel neighbourhood comparison proposed in this thesis is one of spherical neighbourhoods, which assigns large weights to samples with similar local orientational diffusion characteristics. Moreover, the weights are designed to be invariant to both spatial rotations as well as to the particular sampling scheme in use. This thesis provides a detailed description of the proposed filtering procedure as well as experimental results with synthetic and real-life data. It is demonstrated that the proposed filter has substantially better denoising capabilities as compared to a number of alternative methods.

L'IRM de diffusion est a ce jour la seule technique a meme d'observer in vivo et de fac¸on non-invasive les structures fines de la mati'ere blanche, en modelisant la diffusion des molecules d'eau. Le propagateur moyen (EAP pour Ensemble average Propagator en anglais) et la fonction de distribution d'orientation (ODF pour Orientation Distribution Function en anglais) sont les deux fonctions de probabilites d'int'erˆet pour caracteriser la diffusion des molecules d'eau. Le probleme central en IRM de diffusion est la reconstruction et le traitement de ces fonctions (EAP et ODF); c'est aussi le point de depart pour la tractographie des fibres de la mati'ere blanche. Le formalisme du tenseur de diffusion (DTI pour Diffusion Tensor Imaging en anglais) est le modele le plus couramment utilise, et se base sur une hypothese de diffusion gaussienne. Il existe un cadre riemannien qui permet d'estimer et de traiter correctement les images de tenseur de diffusion. Cependant, l'hypothese d'une diffusion gaussienne est une simplification, qui ne permet pas de d'écrire les cas ou la structure microscopique sous-jacente est complexe, tels que les croisements de faisceaux de fibres. L'imagerie 'a haute resolution angulaire (HARDI pour High Angular Resolution Diffusion Imaging en anglais) est un ensemble de methodes qui permettent de contourner les limites du modele tensoriel. La plupart des m'ethodes HARDI 'a ce jour, telles que l'imagerie spherique de l'espace de Fourier (QBI pour Q-Ball Imaging en anglais) se basent sur des hypoth'eses reductrices, et prennent en compte des acquisitions qui ne se font que sur une seule sphere dans l'espace de Fourier (sHARDI pour single-shell HARDI en anglais), c'est-a-dire une seule valeur du coefficient de ponderation b. Cependant, avec le developpement des scanners IRM et des techniques d'acquisition, il devient plus facile d'acquerir des donn'ees sur plusieurs sph'eres concentriques. Cette th'ese porte sur les methodes d'estimation et de traitement de donnees sur plusieurs spheres (mHARDI pour multiple-shell HARDI en anglais), et de facon generale sur les methodes de reconstruction independantes du schema d'echantillonnage. Cette these presente plusieurs contributions originales. En premier lieu, nous developpons l'imagerie par transformee de Fourier en coordonnees spheriques (SPFI pour Spherical Polar Fourier Imaging en anglais), qui se base sur une representation du signal dans une base de fonctions a parties radiale et angulaire separables (SPF basis pour Spherical Polar Fourier en anglais). Nous obtenons, de fac¸on analytique et par transformations lineaires, l'EAP ainsi que ses caracteristiques importantes : l'ODF, et des indices scalaires tels que l'anisotropie fractionnelle generalisee (GFA pour Generalized Fractional Anisotropy en anglais). En ce qui concerne l'implementation de SPFI, nous presentons deux methodes pour determiner le facteur d'echelle, et nous prenons en compte le fait que E(0) = 1 dans l'estimation. En second lieu, nous presentons un nouveau cadre pour une transformee de Fourier analytique en coordonnees spheriques (AFT-SC pour Analytical Fourier Transform in Spherical Coordinate en anglais), ce qui permet de considerer aussi bien les methodes mHARDI que sHARDI, d'explorer les relations entre ces methodes, et de developper de nouvelles techniques d'estimation de l'EAP et de l'ODF. Nous presentons en troisieme lieu d'importants crit'eres de comparaison des differentes methodes HARDI, ce qui permet de mettre en lumiere leurs avantages et leurs limites. Dans une quatrieme partie, nous proposons un nouveau cadre riemannien invariant par diffeomorphisme pour le traitement de l'EAP et de l'ODF. Ce cadre est une generalisation de la m'ethode riemannienne precedemment appliquee au tenseur de diffusion. Il peut etre utilise pour l'estimation d'une fonction de probabilite representee par sa racine carree, appelee fonction d'onde, dans une base de fonctions orthonormale. Dans ce cadre riemannien, les applications exponentielle et logarithmique, ainsi que les geodesiques ont une forme analytique. La moyenne riemannienne ponderee ainsi que la mediane existent et sont uniques, et peuvent etre calculees de facon efficace par descente de gradient. Nous developpons egalement un cadre log-euclidien et un cadre affine-euclidien pour un traitement rapide des donnees. En cinquieme partie, nous comparons, theoriquement et sur un plan exp'erimental, les metriques euclidiennes et riemanniennes pour les tenseurs, l'ODF et l'EAP. Finalement, nous proposons l'anisotropie geodesique (GA pour Geodesic Anisotropy en anglais) pour mesurer l'anisotropie de l'EAP; une parametrisation par la racine carrée (SRPE pour Square-Root Parameterized Estimation en anglais) pour l'estimation d'un EAP et d'une ODF positifs; la mediane et la moyenne riemanniennes ponderees pour l'interpolation, le lissage et la construction d'atlas bas'es sur l'ODF et de l'EAP. Nous introduisons la notion de valeur moyenne raisonnable pour l'interpolation de fonction de probabilites en general.

La recherche de prédicteurs d’habilités langagières en aphasie post-accident vasculaire cérébral (AVC) basés sur la matière blanche a récemment vu un élan. Cela a été motivé par l’émergence du modèle à double-voie où des faisceaux de matière blanche dorsaux et ventraux jouent un rôle important dans le langage, ainsi que par l’avènement de la tractographie basée sur l’imagerie par résonance magnétique (IRM) de diffusion permettant l’étude in-vivo des faisceaux de matière blanche et de leurs propriétés structurelles. Les caractéristiques structurelles et la charge lésionnelle des faisceaux de matière blanche ont permis de prédire les troubles langagiers dans la phase chronique dans quelques études. Cependant, les prédicteurs aigus de matière blanche des habilités syntaxiques en aphasie post-AVC chronique sont méconnus. L’exploitation de la tractographie dans l’étude des faisceaux langagiers de matière blanche a été limitée par plusieurs défis méthodologiques, dont la difficulté de reconstruire des faisceaux ayant une architecture complexe. Des progrès méthodologiques ont été récemment introduits afin d’adresser ces limites, dont le plus important est la tractographie basée sur l’imagerie à haute résolution angulaire (« HARDI »). Cependant, la fiabilité test-retest de la reconstruction et des propriétés structurelles d’une approche de tractographie HARDI de pointe n’a pas encore été évaluée. Le premier article de cette thèse visait à évaluer la fiabilité test-retest de la reconstruction et des propriétés structurelles (anisotropie fractionnelle, FA; diffusivité moyenne, axiale et radiale, MD, AD, RD; nombre d’orientations de fibres, NuFO; volume du faisceau; longueur moyenne des « streamlines ») de faisceaux langagiers majeurs (arqué, inférieur fronto-occipital, inférieur longitudinal, unciné, AF, IFOF, ILF, UF) obtenus avec une approche de tractographie HARDI de pointe. La majorité des mesures de propriétés structurelles ont montré une bonne ou excellente fiabilité. Ces résultats ont des implications importantes pour l’utilisation d’une telle approche pour l’étude des faisceaux langagiers de matière blanche, car ils renforcent la confiance dans la stabilité des reconstructions et les propriétés structurelles obtenus avec la tractographie HARDI. Le second article de cette thèse visait à déterminer si et quelles propriétés structurelles (FA, AD, volume du faisceau), et la charge lésionnelle, de l’AF et l’UF gauches dans la phase aigüe (≤ 3 jours), obtenus avec l’approche de tractographie HARDI utilisée dans le premier article, prédisent les habilités syntaxiques dans le discours spontané en aphasie post-AVC chronique (≥ 6 mois). Des régressions multiples ascendantes ont révélé que le volume de l’AF prédit la production des verbes, la complexité des phrases et la complexité de la structure argumentale du verbe. Le volume de l’UF a amélioré la prédiction de cette dernière. Ces résultats indiquent que le volume semble être un bon prédicteur précoce des habilités syntaxiques dans le discours spontané en aphasie post-AVC chronique. Mis ensemble, les résultats de cette thèse soulignent l’utilité d’une approche de tractographie HARDI de pointe et son potentiel pour le développement futur de biomarqueurs précoces pouvant améliorer le pronostic de patients ayant une aphasie post-AVC chronique. Cela pourrait promouvoir l’optimisation des soins et le développement de thérapies pour le bienfait des patients et leurs familles. / The search for white matter predictors of language abilities in post-stroke aphasia has gained momentum in recent years. This growing interest has been driven by the emergence of the dual-stream framework where dorsal and ventral white matter bundles play an important functional role in language, as well as the advent of diffusion magnetic resonance imaging (MRI)-based tractography which allows the in-vivo investigation of white matter bundles and their structural properties. Structural characteristics, as well as the lesion load, of white matter bundles have been previously found to predict language impairments in the chronic phase. However, little is known about acute white matter predictors of syntactic abilities in chronic post-stroke aphasia. Leveraging tractography to study white matter language bundles has been limited by several methodological challenges, such as the difficulty of reconstructing white matter bundles with a complex fiber architecture. A number of methodological advances have been introduced fairly recently to address these limitations, the most important of which is the advent of tractography based on High Angular Resolution Imaging (HARDI). However, the test-retest reliability of the reconstruction and structural properties of a state-of-the-art HARDI-based tractography pipeline has not been previously assessed. The first article of the present thesis aimed to assess the test-retest reliability of the reconstruction and structural properties (fractional anisotropy, FA; mean, axial, radial diffusivity, MD, AD, RD; number of fiber orientations, NuFO; bundle volume; mean length of streamlines) of major white matter language bundles (arcuate, inferior fronto-occipital, inferior longitudinal, and uncinate fasciculi, AF, IFOF, ILF, UF) obtained using a state-of-the-art HARDI-based tractography pipeline. Most measures of structural properties showed good to excellent test-retest reliability. These findings have important implications for the use of such a pipeline for the study of white matter language bundles, as they increase our confidence that the reconstructions and structural properties obtained from the tractography pipeline are stable and not due to random variations in measurement. The second article of the thesis aimed to determine whether and which structural properties (FA, AD, bundle volume), as well as the lesion load, of the left AF and UF in the acute phase post-stroke (≤ 3 days), obtained with the same state-of-the-art HARDI-based tractography pipeline used in the first article, predict syntactic abilities in connected speech in chronic post-stroke aphasia (≥ 6 months). Forward multiple regressions revealed that the left AF’s volume predicted the percentage of verbs produced, the structural complexity of sentences, as well as verb-argument structure complexity. The left UF’s volume improved the prediction of verbs with a complex argument structure. These findings indicate that the bundle volume may be a good early predictor of syntactic ability in connected speech in chronic post-stroke aphasia. Overall, the findings of this thesis highlight the usefulness of a state-of-the-art HARDI-based tractography approach and its potential for the future development of early biomarkers that could improve the prognosis and personalized care of patients with chronic post-stroke aphasia. This would promote the optimization of patient care and the development of therapies for the benefit of patients and their families.

The aim of this work was to establish a comprehensive processing pipeline of cervical spinal cord HARDI dMRI data and T2-weighted anatomical MRI images in high-resolution. In the research part we provide description of anatomical data processing, theoretical background of dMRI, description of current approaches to 3D anisotropic diffusion estimation as well as current imaging methods of spinal cord axonal bundles. As one of the first in the world, we are investigating multiple-direction diffusion models for human in-vivo spinal cord white matter minority bundles imaging. We designed our own processing pipeline utilizing Spinal Cord Toolbox (SCT), FSL, in-house developer scripts and TORQUE-based batch system for grid computation, tested on real data from cervical spinal cord area between segments C4-C6 from 26 healthy volunteers. Designed processing pipeline with one non-automatic step, works from pre-processing to parcelation of selected spinal cord structures based on co-registration with anatomical spinal cord template for 25 subjects. One person data includes motion artifacts for which the proces failed. There are visible waves in sagittal images of some subjects caused probably by blood-vessel pulsing. Local quantification metrics of spinal cord anatomy (fractional anisotropy – FA, fractional volumes of first – f1 and second – f2 direction of anisotropic diffusion) from different parts (white matter, gray matter, cortico-spinal tract) and from different population groups (men vs. women), were extracted from dMRI data. As we expected, FA maps show visible decreases in areas of gray matter. We also detected second diffusion dirrection in slices, where the spinal roots come out. In some areas, fractional volume of second diffusion direction reaches up to 40% of the total component of the dMRI signal. All mentioned parameters probability density functions for all mentioned groups are non-normal distributions. Between male and female groups there were no significant distribution differences for f1 and f2 volumes. The distribution of FA values between men and women is statistically different. Unfortunatelly, there is a significant inter-subject variability in results, which has much higher dispersion than differences between different group distributions. Despite the inter-subject variability, this work significantly extends the knowledge about data acquisiton capabilities and MRI and dMRI data from cervical spinal cord image processing. This work also lays down foundations for utilization of the imaging method in future and planned clinical research, where it will be possible to test the alteration of the spinal cord anatomy on the minor secondary bundles separately.