L’hippocampe est une structure de substance grise du lobe temporal qui joue un rôle fondamental dans les processus de mémoire ainsi que dans de nombreuses pathologies (maladie d’Alzheimer, épilepsie, dépression...).Le développement de modèles morphométriques est essentiel pour étudier l’anatomie fonctionnelle de cette structure et les altérations associées à différentes pathologies. L’objectif de cette thèse est de développer et de valider des méthodes de morphométrie de l’hippocampe dans deux contextes distincts : l’étude de la forme externe de l’hippocampe à partir d’IRM conventionnelles (1.5T ou 3T) à résolution millimétrique, l’étude de sa structure interne à partir d’IRM 7T à très haute résolution spatiale. Ces deux contextes correspondent aux deux parties principales de la thèse.Dans une première partie, nous proposons une méthode pour la classification automatique de patients à partir de descripteurs morphométriques. Cette méthode repose sur une décomposition en harmoniques sphériques qui est combinée à un classifieur de type support vectormachine (SVM). La méthode est évaluée dans le contexte de la classification automatique de patients avec une maladie d’Alzheimer (MA), de patients mild cognitive impairment (MCI) et de sujets sains âgés. Elle est également comparée à d’autres approches et une validation plus exhaustive est proposée dans une population de 509 sujets issus de la base ADNI. Nous présentons enfin une autre application de la morphométrie pour l’étude des altérations structurelles associées au syndrome de Gilles de la Tourette.La seconde partie de la thèse est consacrée à la morphométrie de la structure interne de l’hippocampe à partir d’IRM à 7 Tesla. En effet, la structure interne de l’hippocampe est riche et complexe mais inaccessible à l’IRM conventionnelle. Nous proposons tout d’abord un atlas de la structure interne de l’hippocampe à partir de données postmortem acquises à 9.4T. Ensuite, nous proposons de modéliser la corne d’Ammon et le subiculum sous la forme d’un squelette et d’une mesure locale d’épaisseur. Pour ce faire, nous introduisons une méthode variationnelle originale utilisant des espaces de Hilbert à noyaux reproduisants. La méthode est ensuite validée sur l’atlas postmortem et évaluée sur des données in vivo de sujets sains et de patients avec épilepsie acquises à 7T. / The hippocampus is a gray matter structure in the temporal lobe that plays a key role in memory processes and in many diseases (Alzheimer's disease, epilepsy, depression ...).The development of morphometric models is essential for the study of the functional anatomy and structure alterations associated with different pathologies. The objective of this thesis is to develop and validate methods for morphometry of the hippocampus in two contexts: the study of the external shape of the hippocampus from conventional MRI (1.5T or 3T) with millimeter resolution, and the study of its internal structure from 7T MRI with high spatial resolution. These two settings correspond to the two main parts of the thesis.In the first part, we propose a method for the automatic classification of patients from shape descriptors. This method is based on a spherical harmonic decomposition which is combined with a support vector machine classifier (SVM). The method is evaluated in the context of automatic classification of patients with Alzheimer's disease (AD) patients, mild cognitive impairment (MCI) patients and healthy elderly subjects. It is also compared to other approaches and a more comprehensive validation is available in a population of 509 subjects from the ADNI database. Finally, we present another application of morphometry to study structural alterations associated with the syndrome of Gilles de la Tourette.The second part of the thesis is devoted to the morphometry of the internal structure of the hippocampus from MRI at 7 Tesla. Indeed, the internal structure of the hippocampus is rich and complex but inaccessible to conventional MRI. We first propose an atlas of the internal structure of the hippocampus from postmortem data acquired at 9.4T. Then, we propose to model the Ammon’s horn and the subiculum as a skeleton and a local measure thickness. To do this, we introduce a variational method using original Hilbert spaces reproducing kernels. The method is validated on the postmortem atlas and evaluated on in vivo data from healthy subjects and patients with epilepsy acquired at 7T.

La maladie d’Alzheimer est la première cause de démence chez les personnes âgées. Cette maladie est caractérisée par un déclin irréversible des fonctions cognitives. Les patients atteints par la maladie d’Alzheimer ont de sévères pertes de mémoire et ont de grandes difficultés à apprendre de nouvelles informations ce qui pose de gros problèmes dans leur vie quotidienne. À ce jour, cette maladie est diagnostiquée après que d’importantes altérations des structures du cerveaux apparaissent. De plus, aucune thérapie existe permettant de faire reculer ou de stopper la maladie. Le développement de nouvelles méthodes permettant la détection précoce de cette maladie est ainsi nécessaire. En effet, une détection précoce permettrait une meilleure prise en charge des patients atteints de cette maladie ainsi qu’une accélération de la recherche thérapeutique. Nos travaux de recherche portent sur l’utilisation de l’imagerie médicale, avec notamment l’imagerie par résonance magnétique (IRM) qui a démontrée ces dernières années son potentiel pour améliorer la détection et la prédiction de la maladie d’Alzheimer. Afin d’exploiter pleinement ce type d’imagerie, de nombreuses méthodes ont été proposées récemment. Au cours de nos recherches, nous nous sommes intéressés à un type de méthode en particulier qui est basé sur la correspondance de patchs dans de grandes bibliothèques d’images. Nous avons étudié ces méthodes à diverses échelles anatomiques c’est à dire, cerveaux entier, hippocampe, sous-champs de l’hippocampe) avec diverses modalités d’IRM (par exemple, IRM anatomique et imagerie de diffusion). Nous avons amélioré les performances de détection dans les stades les plus précoces avec l’imagerie par diffusion. Nous avons aussi proposé un nouveau schéma de fusion pour combiner IRM anatomique et imagerie de diffusion. De plus, nous avons montré que la correspondance de patchs était améliorée par l’utilisation de filtres dérivatifs. Enfin, nous avons proposé une méthode par graphe permettant de combiner les informations de similarité inter-sujet avec les informations apportées par la variabilité intra-sujet. Les résultats des expériences menées dans cette thèse ont montrées une amélioration des performances de diagnostique et de prognostique de la maladie d’Alzheimer comparé aux méthodes de l’état de l’art. / Alzheimer’s disease (AD) is the most common dementia leading to a neurodegenerative process and causing mental dysfunctions. According to the world health organization, the number of patients having AD will double in 20 years. Neuroimaging studies performed on AD patients revealed that structural brain alterations are advanced when the diagnosis is established. Indeed, the clinical symptoms of AD are preceded by brain changes. This stresses the need to develop new biomarkers to detect the first stages of the disease. The development of such biomarkers can make easier the design of clinical trials and therefore accelerate the development of new therapies. Over the past decades, the improvement of magnetic resonance imaging (MRI) has led to the development of new imaging biomarkers. Such biomarkers demonstrated their relevance for computer-aided diagnosis but have shown limited performances for AD prognosis. Recently, advanced biomarkers were proposed toimprove computer-aided prognosis. Among them, patch-based grading methods demonstrated competitive results to detect subtle modifications at the earliest stages of AD. Such methods have shown their ability to predict AD several years before the conversion to dementia. For these reasons, we have had a particular interest in patch-based grading methods. First, we studied patch-based grading methods for different anatomical scales (i.e., whole brain, hippocampus, and hippocampal subfields). We adapted patch-based grading method to different MRI modalities (i.e., anatomical MRI and diffusion-weighted MRI) and developed an adaptive fusion scheme. Then, we showed that patch comparisons are improved with the use of multi-directional derivative features. Finally, we proposed a new method based on a graph modeling that enables to combine information from inter-subjects’ similarities and intra-subjects’ variability. The conducted experiments demonstrate that our proposed method enable an improvement of AD detection and prediction.

La chirurgie robotisée a été développée pour pallier les difficultés de la chirurgie laparoscopique. Le robot da Vinci (Intuitive Surgical) est largement répandu dans les hôpitaux nord-américains et européens pour la chirurgie abdominale. Basé sur de la téléopération, il améliore la dextérité et la précision des opérations en chirurgie mini-invasive. Cependant, des recommandations incomplètes et des défauts ergonomiques du système, pour positionner les bras du robot à la surface l’abdomen du patient avant l’opération, créent un des principaux problèmes de la chirurgie robotisée : des organes inatteignables ou des collisions entre les instruments pendant l’opération. L’objectif de ces travaux de recherche est de proposer une nouvelle méthode de placement des bras du robot basée sur une assistance opératoire numérique utilisant l’analyse d’images médicales du patient et la modélisation 3D de la surface de son abdomen afin de calculer des positions des bras optimales en fonction des caractéristiques du robot, de la position des organes et du type de chirurgie. / Robot-assisted surgery, or “robotic”surgery, has been developed to address thedifficulties with the traditional laparoscopicsurgery. The da Vinci (Intuitive Surgical, CA andUSA) is one of the FDA-approved surgical robotic system which is widely used in the case of abdominal surgeries like hysterectomy and cholecystectomy. The technology includes a system of master and slave tele-manipulators that enhances manipulation precision. However, inadequate guidelines and lack of a human machine interface system for planning the ports on the abdomen surface are some of the main issues with robotic surgery. Unreachable target and mid-surgery collisions between robotic arms are the major problems that surgeons complain about in robotic surgery. The objective of this research is to design a new decision-support tool for planning port placement in robotic surgery. The decision support system will be able to determine the optimal location of the entrance ports on the abdomen surface that is specific to the patient.

La classification spectrale consiste à créer, à partir des éléments spectraux d'une matrice d'affinité gaussienne, un espace de dimension réduite dans lequel les données sont regroupées en classes. Cette méthode non supervisée est principalement basée sur la mesure d'affinité gaussienne, son paramètre et ses éléments spectraux. Cependant, les questions sur la séparabilité des classes dans l'espace de projection spectral et sur le choix du paramètre restent ouvertes. Dans un premier temps, le rôle du paramètre de l'affinité gaussienne sera étudié à travers des mesures de qualités et deux heuristiques pour le choix de ce paramètre seront proposées puis testées. Ensuite, le fonctionnement même de la méthode est étudié à travers les éléments spectraux de la matrice d'affinité gaussienne. En interprétant cette matrice comme la discrétisation du noyau de la chaleur définie sur l'espace entier et en utilisant les éléments finis, les vecteurs propres de la matrice affinité sont la représentation asymptotique de fonctions dont le support est inclus dans une seule composante connexe. Ces résultats permettent de définir des propriétés de classification et des conditions sur le paramètre gaussien. A partir de ces éléments théoriques, deux stratégies de parallélisation par décomposition en sous-domaines sont formulées et testées sur des exemples géométriques et de traitement d'images. Enfin dans le cadre non supervisé, le classification spectrale est appliquée, d'une part, dans le domaine de la génomique pour déterminer différents profils d'expression de gènes d'une légumineuse et, d'autre part dans le domaine de l'imagerie fonctionnelle TEP, pour segmenter des régions du cerveau présentant les mêmes courbes d'activités temporelles. / The Spectral Clustering consists in creating, from the spectral elements of a Gaussian affinity matrix, a low-dimension space in which data are grouped into clusters. This unsupervised method is mainly based on Gaussian affinity measure, its parameter and its spectral elements. However, questions about the separability of clusters in the projection space and the spectral parameter choices remain open. First, the rule of the parameter of Gaussian affinity will be investigated through quality measures and two heuristics for choosing this setting will be proposed and tested. Then, the method is studied through the spectral element of the Gaussian affinity matrix. By interpreting this matrix as the discretization of the heat kernel defined on the whole space and using finite elements, the eigenvectors of the affinity matrix are asymptotic representation of functions whose support is included in one connected component. These results help define the properties of clustering and conditions on the Gaussian parameter. From these theoretical elements, two parallelization strategies by decomposition into sub-domains are formulated and tested on geometrical examples and images. Finally, as unsupervised applications, the spectral clustering is applied, first in the field of genomics to identify different gene expression profiles of a legume and the other in the imaging field functional PET, to segment the brain regions with similar time-activity curves.

Au cours des dernières décennies, l'angiographie par résonance magnétique a été utilisée comme routine clinique pour l'exploration précise et non invasive des vaisseaux sanguins, ainsi que pour le diagnostic des affections neurovasculaires les plus courantes. Plusieurs méthodes spécifiques ont été développées pour simuler numériquement le procédé de formation des angiographies. Cependant, à ce jour, la plupart des logiciels de simulation IRM avancés sont exclusivement spécialisés dans l'imagerie des tissus statiques. Le présent travail a donc été réalisé pour étendre les possibilités d'un logiciel existant afin de proposer un outil complet pour la simulation IRM des écoulements fluides. L'efficacité de cette approche est démontrée en reproduisant les principales séquences angiographiques et les artéfacts de flux les plus courants. Pour finir, des applications sur des simulations de flux sanguins dans des géométries de vaisseaux réalistes sont présentées. / During the last decades, magnetic resonance angiography has been used as a clinical routine for precise and non-invasive exploration of vessels, as well as for diagnosis of the most common neurovascular diseases. Several dedicated methods were developed to simulate specifically the process of angiographic acquisitions. Though, currently, most of advanced MRI simulators are exclusively specialized in static tissues imaging. This work was carried out to expand the possibilities of one of those simulators in order to propose a complete tool for MRI simulation of flow motion.The efficiency of this approach is proven by replicating the main angiographic pulse sequences and the most common flow artifacts. Finally, applications are provided on simulations of blood flow in realistic vessels geometries.

Les imageurs embarqués sur les appareils de traitement par radiothérapie sont des dispositifs très efficaces pour améliorer la précision géométrique des irradiations. Cependant, ils ne sont pertinents que s'ils font l'objet de contrôles de performances précis et réguliers. Notre propos a donc été de développer des solutions logicielles permettant d'automatiser l'analyse des images de contrôle de qualité des principaux modes utilisés en imagerie de repositionnement : le mode 2D-MV qui mesure l'image radiante bidimensionnelle haute énergie transmise par le patient pendant le traitement, les modes 2D-kV (images bidimensionnelles basse énergie) et mode 3D (images tridimensionnelles MV ou kV) qui permettent de réajuster la position du patient avant de traiter. Nous avons également automatisé l'analyse des images du test de Winston & Lutz utilisé pour évaluer la précision mécanique des appareils de traitement sur lesquels s'exercent des contraintes supplémentaires dues au poids supplémentaire de l'imageur embarqué. Enfin nous avons développé et mis en oeuvre une méthodologie originale et performante utilisant des objetstest numériques pour évaluer les performances des solutions logicielles mises au point. Au bilan, l'automatisation des contrôles de qualité des imageurs embarqués avec les solutions logicielles développées dans le cadre de ces travaux de thèse permet de réduire d'un facteur de 100 le temps consacré par l'équipe de physique médicale à l'analyse des résultats des contrôles tout en améliorant leur précision grâce à l'utilisation d'analyses objectives et reproductibles et leur traçabilité grâce à l'édition automatique de rapports de contrôle et d'études statistiques.

Ce mémoire est centré sur la visualisation et l'analyse tridimensionnelle de données morphologiques, la fusion d'informations provenant de modalités identiques mais dont l'acquisition est effectuée à des instant différents et de la mise en correspondance de signaux fonctionnels avec des données morphologiques.<br />Le premier chapitre est consacré à une étude bibliographique traitant de l'acquisition et de la modélisation de primitives tridimensionnelles en imagerie médicale. Le propos du second chapitre concerne une revue des techniques de représentation de primitives et de fonctions multi-variables.<br />Le troisième chapitre traite de la représentation et de l'analyse d'images morphologiques tridimensionnelles. Un nouveau concept, le lancer de rayons multi-fonctions, a été introduit afin d'intégrer sur le rayon une partie des traitements tels que l'interpolation, la détection, le filtrage tout en préservant les fonctionnalités de base (dissection, manipulation par exemple) de l'imagerie médicale tridimensionnelle. Une technique d'accélération du processus de synthèse d'images basée sur la cohérence inter-images est également proposée.<br />Le suivi d'une pathologie ou l'évaluation d'une thérapie nécessitent la confrontation d'images acquises par une même source mais à des instants distincts. Le quatrième chapitre porte sur l'étude et la mise au point d'une technique de recalage 3D en rotation de volumes basée sur une formalisation utilisant les quaternions.<br />Le dernier chapitre est consacré à la reconstitution et à la description (la visualisation) dans l'espace anatomique cérébral des champs de potentiels électriques ou magnétiques (EEG et MEG).

Ce mémoire de Thèse se focalise sur certains des problèmes non résolus en visualisation scientifique. Plus particulièrement nous avons pris une problématique médicale bien spécifique, la chirurgie conservatrice des tumeurs rénales, comme cadre applicatif pour l'élaboration de nouvelles solutions incluant des techniques de recalage de données, de segmentation et de visualisation 3D.<br />L'uroscan fournit 3 à 4 volumes présentant une information complémentaire sur l'anatomie rénale. La première étape consiste à mettre en correspondance ces différents volumes par une technique de recalage rigide du volume rénal basée sur la maximisation locale de l'information mutuelle.<br />L'idée principale de ce mémoire de Thèse est de proposer une visualisation de l'anatomie rénale directement à partir de ces données fusionnées. Pour cela, une technique de classification statistique des données basée sur une modélisation de la distribution des valeurs par un mélange de Gaussiennes incluant une information spatiale a été développée. Différentes techniques de visualisation 3D ont ensuite été adaptées à la représentation de cette information et comparées entre-elles.<br />Les techniques de représentation de surfaces peuvent être accélérées par des procédures de simplifications de maillages. Dans ce cadre, nous avons proposé deux métriques de description de la surface basées sur les moments géométriques et pouvant être incluses dans une telle procédure.<br />Ces différentes solutions, même si elles ont été développées dans le cadre de la représentation des structures anatomiques rénale, sont suffisamment génériques pour être utilisées ou adaptées à d'autres organes ou à d'autres applications médicales.

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