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.

L’ambition des très hauts champs magnétiques (≥ 7T) à forts gradients (≥ 300mT/m) est de dépasser la résolution millimétrique imposée à plus bas champ pour atteindre l’échelle mésoscopique en neuroimagerie. Etudier le cerveau à cette échelle est essentiel pour comprendre le lien entre fonction et substrat anatomique. Malgré les progrès réalisés sur les aimants cliniques à 7T, il n’en est pas de même des gradients. Cette thèse vise à cartographier le cerveau humain à l’échelle mésoscopique via l’étude de pièces anatomiques post mortem. Une approche alternative a été choisie, reposant sur l'utilisation d'imageurs précliniques à très hauts champs (7T et 11.7T) et forts gradients (780mT/m). Après une première étape de préparation (extraction et fixation) opérée au CHU de Tours, une pièce anatomique complète a été scannée à 3T, avant découpe de l’hémisphère gauche en sept blocs. Un protocole d’acquisition IRM ciblant une résolution mésoscopique a ensuite été mis en place à 11.7T. Ce protocole, incluant des séquences anatomiques, relaxométriques, et de diffusion, a été validé à l’aide de deux structures clé: un hippocampe et un tronc cérébral. Les données anatomiques et de diffusion acquises à une résolution mésoscopique sur l’hippocampe ont permis de segmenter ses sous-champs, d’extraire le circuit polysynaptique et d’observer l’existence d’un gradient de connectivité et de densité neuritique positif dans la direction postéro-antérieure de l’hippocampe. L’utilisation de modèles avancés d’étude de la microstructure a également révélé l’apport de ces techniques pour la segmentation de l’hippocampe, les cartes de densité neuritique révélant les trois couches des champs ammoniens. Un tronc cérébral a ensuite été scanné, avec une résolution atteignant la centaine de micromètres. Une segmentation de 53 de ses 71 noyaux a été réalisée au sein du CHU de Tours, permettant d’établir la cartographie IRM du tronc cérébral humain la plus complète à ce jour. Les principaux faisceaux de la substance blanche ont été reconstruits, ainsi que les projections du locus coeruleus, structure connue pour être atteinte dans le maladie de Parkinson. Forts de ces résultats, la campagne d'acquisition de l'hémisphère gauche, d’une durée de 10 mois, a été initiée. Le protocole d’acquisition à 11.7T intègre des séquences anatomiques (100/150µm) ainsi que des séquences d'imagerie 3D pondérées en diffusion (b=1500/4500/8000 s/mm², 25/60/90 directions) à 200µm. Des acquisitions complémentaires réalisées à 7T comprenant des séquence d’écho de spin rapide avec inversion-récupération ont par ailleurs permis d’étudier la myéloarchitecture du cortex cérébral et d’identifier automatiquement sa structure laminaire. Un nouveau modèle de mélange de Gaussiennes a été développé, intégrant les informations myéloarchitecturales issues de la cartographie T1 et les informations cytoarchitecturales issues de l’imagerie de diffusion. Il a ainsi pu être démontré que l’utilisation conjointe de ces deux informations permettait de mettre en évidence des couches du cortex visuel, l’information myéloarchitecturale favorisant l’extraction des couches externes et la densité neuritique celle des couches plus profondes. Enfin, l’exploitation des données IRM acquises à 11.7T sur les différents blocs a nécessité la mise en place d’une chaîne de prétraitements pour corriger les artéfacts d’imagerie et reconstruire l’hémisphère entier à l’aide de stratégies de recalage difféomorphe avancées. L’objectif de ce projet est l’obtention d’un jeu de données IRM de très haute résolution spatio-angulaire de l’hémisphère gauche. Ce jeu de données anatomique et de diffusion unique permettra à terme de constituer un nouvel atlas IRM mésoscopique de la structure, de la connectivité et de la cytoarchitecture du cerveau humain. / The aim of ultra-high field strength (≥7T) and ultra-strong gradient systems (≥300mT/m) is to go beyond the millimeter resolution imposed at lower field and to reach the mesoscopic scale in neuroimaging. This scale is essential to understand the link between brain structure and function. However, despite recent technological improvements of clinical UHF-MRI, gradient systems remain too limited to reach this resolution. This thesis aims at answering the need for mapping the human brain at a mesoscopic scale by the study of post mortem samples. An alternative approach has been developed, based on the use of preclinical systems equipped with ultra-high fields (7T/11.7T) and strong gradients (780mT). After its extraction and fixation at Bretonneau University Hospital (Tours), an entire human brain specimen was scanned on a 3T clinical system, before separating its two hemispheres and cutting each hemisphere into seven blocks that could fit into the small bore of an 11.7T preclinical system. An MRI acquisition protocol targeting a mesoscopic resolution was then set up at 11.7T. This protocol, including anatomical, quantitative, and diffusion-weighted sequences, was validated through the study of two key structures: the hippocampus and the brainstem. From the high resolution anatomical and diffusion dataset of the human hippocampus, it was possible to segment the hippocampal subfields, to extract the polysynaptic pathway, and to observe a positive gradient of connectivity and neuritic density in the posterior-anterior direction of the hippocampal formation. The use of advanced microstructural models (NODDI) also highlighted the potential of these techniques to reveal the laminar structure of the Ammon’s horn. A high resolution anatomical and diffusion MRI dataset was obtained from the human brainstem with an enhanced resolution of a hundred micrometers. The segmentation of 53 of its 71 nuclei was performed at the Bretonneau University Hospital, making it the most complete MR-based segmentation of the human brainstem to date. Major white matter bundles were reconstructed, as well as projections of the locus coeruleus, a structure known to be impaired in Parkinson’s disease. Buoyed by these results, a dedicated acquisition campaign targeting the entire left hemisphere was launched for total scan duration of 10 months. The acquisition protocol was performed at 11.7T and included high resolution anatomical sequences (100/150μm) as well as 3D diffusion-weighted sequences (b=1500/4500/8000 s/mm², 25/60/90 directions, 200μm). In addition, T1-weighted inversion recovery turbo spin echo scans were performed at 7T to further investigate the myeloarchitecture of the cortical ribbon at 300µm, revealing its laminar structure. A new method to automatically segment the cortical layers was developed relying on a Gaussian mixture model integrating both T1-based myeloarchitectural information and diffusion-based cytoarchitectural information. The results gave evidence that the combination of these two contrasts highlighted the layers of the visual cortex, the myeloarchitectural information favoring the extraction of the outer layers and the neuritic density favoring the extraction of the deeper layers. Finally, the analysis of the MRI dataset acquired at 11.7T on the seven blocks required the development of a preprocessing pipeline to correct artifacts and to reconstruct the entire hemisphere using advanced registration methods. The aim was to obtain an ultra-high spatio-angular resolution MRI dataset of the left hemisphere, in order to establish a new mesoscopic post mortem MRI atlas of the human brain, including key information about its structure, connectivity and microstructure.