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.

L’IRM de diffusion (IRMd) est une modalité d’imagerie médicale in vivo qui suscite un intérêt croissant dans la communauté de neuro-imagerie. L’information sur l’intra-structure des tissus cérébraux est apportée en complément des informations de structure issues de l’IRM structurelle (IRMs). Ces modalités d’imagerie ouvrent ainsi une nouvelle voie pour l’analyse de population et notamment pour l’étude de la maturation cérébrale humaine normale in utero. La modélisation et la caractérisation des changements rapides intervenant au cours de la maturation cérébrale est un défi actuel. Dans ce but, ce mémoire de thèse présente une chaîne de traitement complète de la modélisation spatio-temporelle de la population à l’analyse des changements de forme au cours du temps. Les contributions se répartissent sur trois points. Tout d’abord, l’utilisation de filtre à particules étendus aux modèles d’ordre supérieurs pour la tractographie a permis d’extraire des descripteurs plus pertinents chez le foetus, utilisés ensuite pour estimer les transformations géométriques entre images. Ensuite, l’emploi d’une technique de régression non-paramétrique a permis de modéliser l’évolution temporelle moyenne du cerveau foetal sans imposer d’à priori. Enfin, les changements de forme sont mis en évidence au moyen de méthodes d’extraction et de sélection de caractéristiques. / Diffusion weighted MRI (dMRI) is an in vivo imaging modality which raises a great interest in the neuro-imaging community. The intra-structural information of cerebral tissues is provided in addition to the morphological information from structural MRI (sMRI). These imaging modalities bring a new path for population studies, especially for the study in utero of the normal humanbrain maturation. The modeling and the characterization of rapid changes in the brain maturation is an actual challenge. For these purposes, this thesis memoir present a complete processing pipeline from the spatio-temporal modeling of the population to the changes analyze against the time. The contributions are about three points. First, the use of high order diffusion models within a particle filtering framework allows to extract more relevant descriptors of the fetal brain, which are then used for image registration. Then, a non-parametric regression technique was used to model the temporal mean evolution of the fetal brain without enforce a prior knowledge. Finally, the shape changes are highlighted using features extraction and selection methods.

Ce travail vise au développement d’une méthode d’inférence des fibres de la substance blanche cérébrale fondée sur l’utilisation d’une approche globale de type « verres de spins » sous contraintes anatomiques. Contrairement aux méthodes classiques reconstituant les fibres indépendamment les unes des autres, cette approche markovienne reconstruit l’ensemble des fibres dans un unique processus de minimisation d’une énergie globale dépendant de la configuration des spins (position, orientation, longueur et connexion(s)) et de leur adéquation avec le modèle local du processus de diffusion, afin d'améliorer la robustesse et la réalité anatomique des fibres reconstruites. Le travail mené dans le cadre de cette thèse a donc consisté, en plus du développement de l’algorithme de tractographie, à étudier la possibilité de le contraindre à l’aide d’a priori anatomiques provenant de l’imagerie anatomique pondérée en T1 et des nouvelles approches de microscopie par IRM de diffusion fournissant des informations de nature micro-structurelle sur le tissu. En particulier, l’algorithme a été conçu pour autoriser une forte courbure des fibres à l’approche du ruban cortical et permettre leur connexion au sommet des gyri, mais également sur leurs flancs. Le modèle NODDI (Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging) a gagné en popularité au cours des dernières années grâce à sa compatibilité avec une utilisation en routine clinique et permet de quantifier la densité neuritique et la dispersion angulaire des axones. Une forte dispersion traduit l’existence de populations de fibres d’orientations différentes ou une forte courbure d’un même faisceau de fibres au sein d'un voxel. Elle est donc exploitée pour relâcher la contrainte de faible courbure à proximité du cortex cérébral dans notre approche de tractographie globale lorsque cette dispersion angulaire est forte, permettant aux fibres de s'orienter par rapport à la normale locale au cortex. Cette contrainte est en revanche supprimée si la dispersion angulaire reste faible, indiquant une trajectoire à plus faible courbure, à l’instar des fibres se projetant dans le fond du gyrus ou des fibres en U. Les performances de cette nouvelle approche de tractographie sous contraintes anatomiques ont été évaluées à partir de données simulées, et ont été testées sur des données IRM post-mortem de très haute résolution et sur des données IRM in vivo de résolution millimétrique. En parallèle de ce développement méthodologique, une étude des corrélats locaux-régionaux de la densité neuritique et de l’activation cérébrale à la surface du cortex a été réalisée. L'étude a été menée sur la cohorte de sujets sains scannés dans le cadre du projet européen CONNECT dotée de données anatomiques, de diffusion et fonctionnelles reposant sur l’utilisation de paradigmes explorant en particulier les réseaux de la motricité, du langage et de la vision. Les données anatomiques ont permis d’extraire la surface piale et une parcellisation surfacique du cortex de chaque individu, les données de diffusion ont permis l’évaluation des cartographies individuelles de la densité neuritique au sein du ruban cortical et les données fonctionnelles du phénomène BOLD (Blood Oxygen Level Dependent) ont permis le calcul des cartographies individuelles des z-scores du modèle linéaire général pour différents contrastes. Une colocalisation des maxima de la densité neuritique et des pics d'activation a été observée, pouvant être interprétée comme une augmentation de la densité neuritique au sein des réseaux fonctionnels afin d'en améliorer l'efficacité. L’étude a également corroboré la latéralisation du réseau fonctionnel du langage et de la motricité, en accord avec la latéralisation de la population scannée tandis qu'une augmentation de la densité neuritique dans le cortex visuel droit a été observée pouvant être corrélée à des résultats d’étude de l’attention visuo-spatiale reportée dans la littérature chez le primate non-humain. / This work aims at developing a method inferring white matter fibers reconstructed using a global spin-glass approach constrained by anatomical prior knowledge. Unlike usual methods building fibers independently from one another, our markovian approach reconstructs the whole tractogram in an unique process by minimizing the global energy depending on the spin glass configuration (position, orientation, length and connection(s)) and the match with the local diffusion process in order to increase the robustness and the accuracy of the algorithm and the anatomical reliability of the reconstructed fibers. Thus, the work done during this PhD, along with the development of the global tractography algorithm, consisted in studying the feasibility of the anatomical prior knowledge integration stemming from the T1 weighted MRI and from new diffusion MRI microstructure approaches providing microstructural information of the surrounding tissue. In particular, the algorithm was built to allow a high fiber curvature when getting closer to the cortical ribbon and thus enabling the connection not only at the end of the gyri but also on their sides. The NODDI (Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging) model has become more and more popular during the past years thanks to its capability to be used in clinical routine and allows to quantify neurite density and axons angular dispersion. A high dispersion means the existence of different fibers population or a high curvature of a fascicle within a voxel. Thus, the orientation dispersion has been used in our global tractography framework to release the curvature constraint near the cerebral cortex when the angular dispersion is high, allowing fibers to orientate collinear to the local normal to the cortical surface. However, this constraint is removed if the angular dispersion stays low, meaning a low curvature fiber trajectory following the example of the fibers projecting to the end of a gyrus or the U-fibers. The performances of this new tractography approach constrained by anatomical prior knowledge have been evaluated on simulated data, and tested on high resolution post-mortem MRI acquisitions and millimetric resolution in vivo MRI acquisitions. In parallel of this methodological development, a study about local-regional correlations between neurite density and cerebral activation on the cortical surface has been made. This study has been conducted on the healthy volunteers cohort scanned in the frame of the European CONNECT project including anatomical, diffusion and functional data. The anatomical data has been used to extract the pial surface and an individual parcellation on the cortical surface for each volunteer, the diffusion data has been used to evaluate the individual maps of neurite density within the cortical ribbon and the functional data from the BOLD (Blood Oxygen Level Dependent) effect has been used to calculate the individual z-scores of the general linear model for specific contrasts investigating the motor, language and visual networks. A co-localization of neurite density and activation peaks has been observed, which might indicate an increase of the neurite density within functional networks in order to increase its efficiency. This study also corroborates the lateralization of the language functional network and the motor one, in good agreement with the population lateralization, while an increase of the neurite density in the visual cortex has been observed which might be correlated to the results of visuo-spatial attention studies described in the literature on the non-human primate.

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 (l'IRMd) est actuellement la seule technique non-invasive pour étudier l'architecture tridimensionnelle des fibres myocardiques du cœur humain à la fois ex vivo et in vivo. Cependant, il est difficile de savoir comment les caractéristiques de diffusion calculées à partir des images de diffusion reflètent les propriétés des microstructures du myocarde à cause de l'absence de la vérité-terrain sans parler de l'influence de divers facteurs tels que la résolution spatiale, le bruit et les artéfacts. L'objectif principal de cette thèse est donc de développer des simulateurs de l'IRM de diffusion basés sur des modèles réalistes afin de simuler, en intégrant différentes modalités d'imagerie, les images pondérées en diffusion des fibres myocardiques à la fois ex vivo et in vivo, et de proposer un outil générique permettant d'évaluer la qualité de l'imagerie et les algorithmes de traitement d'images. Pour atteindre cet objectif, le présent travail se focalise sur quatre parties principales. La première partie concerne la formulation de la théorie de simulation IRMd pour la génération d'images de diffusion et pour les applications sur les modèles simples de fibres cardiaques chez l'homme, et essaie de comprendre la relation sous-jacente entre les propriétés mesurées de la diffusion et les caractéristiques à la fois physiques et structurelles des fibres cardiaques. La seconde partie porte sur la simulation des images de résonance magnétique de diffusion à différentes échelles en s'appuyant sur des données du cœur humain issues de l'imagerie par lumière polarisée. En comparant les propriétés de diffusion à différentes échelles, la relation entre la variation de la microstructure et les propriétés de diffusion observée à l'échelle macroscopique est étudiée. La troisième partie consacre à l'analyse de l'influence des paramètres d'imagerie sur les propriétés de diffusion en utilisant une théorie de simulation améliorée. La dernière partie a pour objectif de modéliser la structure des fibres cardiaques in vivo et de simuler les images de diffusion correspondantes en combinant la structure des fibres cardiaques et le mouvement cardiaque connu a priori. Les simulateurs proposés nous fournissent un outil générique pour générer des images de diffusion simulées qui peuvent être utilisées pour évaluer les algorithmes de traitement d'images, pour optimiser le choix des paramètres d'IRM pour les fibres cardiaque aussi bien ex vivo que in vivo, et pour étudier la relation entre la structure de fibres microscopique et les propriétés de diffusion macroscopiques.

L'IRM conventionnelle est considérée comme l'outil non invasif de référence pour le diagnostic, le bilan pré-thérapeutique et le suivi post-thérapeutique des tumeurs cérébrales de l'enfant et de l'adulte. Cependant, en raison de son manque de spécificité aussi bien pour certains diagnostics différentiels que pour l'évaluation de la réponse radiologique, différentes modalités d'IRM sont aujourd'hui ajoutées à l'examen conventionnel dans le but d'affiner l'exploration de ces tumeurs. L'utilisation d'une modalité unique n'est malgré tout pas suffisante pour établir une évaluation diagnostique ou pronostique optimale des tumeurs cérébrales. C'est pourquoi nous nous sommes intéressés à la combinaison de données issues des différentes modalités d'IRM dans le but d'obtenir une meilleure caractérisation, en termes de différenciation et d'évolutivité de ces néoplasmes. Dans ce contexte, nous avons investigué par IRM multimodale 1) les tumeurs épileptogènes de l'enfant, pour lesquelles il est crucial de déterminer le diagnostic préopératoire afin d'aider à la prise en charge chirurgicale ; 2) les tumeurs oligodendrogliales de l'adulte, difficilement distinguables et dont les décisions thérapeutiques reposent sur la détermination du grade et du profil moléculaire ; et enfin 3) la réponse des glioblastomes aux traitements anti-angiogéniques. / Conventional MRI is considered as the gold standard method for the non-invasive diagnosis, pretherapeutic assessment and follow-up of brain tumors in adults and in children. However, due to its lack of specificity for both differential diagnosis and evaluation of the response to treatment, several MR modalities are now added to the conventional exam in order to refine the exploration of these tumors. The use of a single modality is however not yet sufficient to establish an accurate diagnosis or prognosis for brain tumors. For this reason, we were interested in the combination of data from different MR modalities in order to obtain a better characterization of these neoplasms. In this context, we used multimodal MRI to investigate 1) pediatric epileptogenic tumors, for which it is crucial to establish a preoperative diagnosis in order to make appropriate surgical and therapeutic decisions; 2) oligodendroglial tumors in adults, hardly distinguishable and which therapeutic decisions are mainly based on the determination of the tumoral grade and molecular profile; and 3) the response of glioblastoma to anti-angiogenic treatments. Through this work, we have shown that the association of different imaging modalities provides a significant contribution to the differential pre-therapeutic diagnosis of epileptogenic brain lesions in children and also of oligodendroglial tumors in adults as well as a support for the early assessment of tumoral response to anti-angiogenic therapies.

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.

La structure et l'organisation de la substance blanche du cerveau humain ne sont pas encore complètement connues. L'Imagerie par Résonance Magnétique de diffusion (IRMd) offre une approche unique pour étudier in vivo la structure des tissus cérébraux, permettant la reconstruction non invasive des trajectoires des faisceaux de fibres du cerveau en utilisant la tractographie. Aujourd'hui, les techniques récentes d'IRMd avec haute résolution angulaire (HARDI) ont largement amélioré la qualité de la tractographie par rapport à l'imagerie du tenseur de diffusion standard (DTI). Toutefois, les jeux de données de tractographie résultant sont très complexes et comprennent des millions de fibres, ce qui nécessite une nouvelle génération de méthodes d'analyse. Au-delà de la cartographie des principales voies de la substance blanche, cette nouvelle technologie ouvre la voie à l'étude des faisceaux d'association courts, qui ont rarement été étudiés avant et qui sont au centre de cette thèse. L'objectif est d'inférer un atlas des faisceaux de fibres du cerveau humain et une méthode qui permet le mappage de cet atlas à tout nouveau cerveau.Afin de surmonter la limitation induite par la taille et la complexité des jeux de données de tractographie, nous proposons une stratégie à deux niveaux, qui enchaîne des regroupements de fibres intra- et inter-sujet. Le premier niveau, un regroupement intra-sujet, est composé par plusieurs étapes qui effectuent un regroupement hiérarchique et robuste des fibres issues de la tractographie, pouvant traiter des jeux de données contenant des millions de fibres. Le résultat final est un ensemble de quelques milliers de faisceaux de fibres homogènes représentant la structure du jeu de données de tractographie dans sa totalité. Cette représentation simplifiée de la substance blanche peut être utilisée par plusieurs études sur la structure des faisceaux individuels ou des analyses de groupe. La robustesse et le coût de l'extensibilité de la méthode sont vérifiés à l'aide de jeux de fibres simulés. Le deuxième niveau, un regroupement inter-sujet, rassemble les faisceaux obtenus dans le premier niveau pour une population de sujets et effectue un regroupement après normalisation spatiale. Il produit en sortie un modèle composé d'une liste de faisceaux de fibres génériques qui peuvent être détectés dans la plupart de la population. Une validation avec des jeux de données simulées est appliqué afin d'étudier le comportement du regroupement inter-sujet sur une population de sujets alignés avec une transformation affine. La méthode a été appliquée aux jeux de fibres calculés à partir des données HARDI de douze cerveaux adultes. Un nouveau atlas des faisceaux HARDI multi-sujet, qui représente la variabilité de la forme et la position des faisceaux à travers les sujets, a été ainsi inféré. L'atlas comprend 36 faisceaux de la substance blanche profonde, dont certains représentent quelques subdivisions des faisceaux connus, et 94 faisceaux d'association courts de la substance blanche superficielle. Enfin, nous proposons une méthode de segmentation automatique de mappage de cet atlas à tout nouveau sujet. / Human brain white matter (WM) structure and organisation are not yet completely known. Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging (dMRI) offers a unique approach to study in vivo the structure of brain tissues, allowing the non invasive reconstruction of brain fiber bundle trajectories using tractography. Nowadays, the recent dMRI techniques with high angular resolution (HARDI) have largely improve the quality of tractography relative to standard diffusion tensor imaging. However, the resulting tractography datasets are highly complex and include millions of fibers which requires a new generation of analysis methods. Beyond the mapping of the main white matter pathways, this new technology opens the road to the study of short association bundles, which have been rarely studied before and is in the focus of this thesis. The goal is to infer an atlas of the fiber bundles of the human brain and a method mapping this atlas to any new brain.In order to overcome the limitation induced by the size and complexity of the tractography datasets, we propose a two-level strategy, chaining intra- and inter-subject fiber clustering. The first level, an intra-subject clustering, is composed by several steps performing a robust hierarchical clustering of a fiber tractography dataset that can deal with millions of diffusion-based tracts. The end result is a set of a few thousand homogeneous bundles representing the whole structure of the tractography dataset. This simplified representation of white matter can be used further for several studies of individual bundle structure or group analyses. The robustness and the cost of the scalability of the method are checked using simulated tract datasets. The second level, an inter-subject clustering, gathers the bundles obtained in the first level for a population of subjects and performs a clustering after spatial normalization. It produces as output a model composed by a list of generic fiber bundles that can be detected in most of the population. A validation with simulated datasets is applied in order to study the behavior of the inter-subject clustering over a population of subjects aligned with affine registration. The whole method was applied to the tracts computed from HARDI data obtained for twelve adult brains. A novel HARDI multi-subject bundle atlas, representing the variability of the bundle shape and position across subjects was thus inferred. The atlas includes 36 deep WM bundles, some of these representing a few subdivisions of known WM tracts, and 94 short association bundles of superficial WM. Finally, we propose an automatic segmentation method mapping this atlas to any new subject.

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.