Les fonctions cognitives reposent sur la communication dynamique de régions cérébrales interconnectées. Dans la maladie d’Alzheimer (MA), les travaux antérieurs suggèrent que le processus neuropathologique cible de façon précoce un ou plusieurs systèmes anatomo-fonctionnels spécifiques. La dysfonction du réseau par défaut a été objectivée de façon consistante. Cependant, ses relations avec les symptômes cliniques et avec l’atteinte des régions du lobe temporal interne qui lui sont fonctionnellement connectées restent à clarifier. L’IRM fonctionnelle de repos est une technique pertinente pour caractériser in vivo chez l’Homme la connectivité cérébrale.Par une approche des systèmes neuraux, ce travail de thèse a pour objectif de caractériser la réorganisation fonctionnelle neuronale dans la MA, ses corrélats cliniques, ainsi que l’influence de l’âge de début des symptômes. Par le recueil et l’analyse des données neuropsychologiques, en IRMf de repos et en IRM structurale, acquises chez des sujets avec des troubles de la mémoire et avec une forme mnésique légère de MA, notre travail apporte des éclairages : i) sur l’implication du réseau temporal antérieur dans la mémoire déclarative décontextualisée et ses modifications dans le cours de la MA ; ii) sur les similitudes et spécificités des systèmes anatomo-fonctionnels ciblés dans les deux formes cliniques distinctes - à début précoce et tardif - de la MA ; iii) sur la réorganisation de l’organisation topologique cérébrale dans son ensemble de ces deux formes de la maladie. / Cognitive functions rely on the dynamic interplay of connected brain regions. Previous studies suggest that in Alzheimer disease (AD), early pathological changes target one or several specific anatomo-functional networks. Dysfunction of the default mode network is a consistent finding. However, its relationship with clinical symptoms and interconnected medial temporal regions remains to be clarified. Resting state functional MRI (fMRI) is an emerging method aimed at characterizing in vivo brain connectivity in the Human.Using a neural system approach, the aim of this thesis was to characterize neuronal functional reorganization in AD, its clinical correlates, and to determine the influence of age at onset. Neuropsychological data, structural and fMRI were obtained in subjects with early memory impairment and mild “amnestic” AD. This work provides new insights into : i) the functional role of the anterior temporal network in context-free declarative memory and its changes throughout the course of AD; ii) the common and specific features in targeted anatomo-functional networks between early and late onset AD ; iii) the reorganization of whole brain topological properties in the two forms of the disease.

La première partie de cette thèse porte sur l'étude du no-reflow ou obstruction microvasculaire en IRM cardiaque. Dans une première étude, nous avons mesuré l'incidence du no-reflow dans une population de 25 patients pris en charge pour infarctus du myocarde sans sus-décalage du segment ST. Nous avons trouvé que 32% de ces patients présentaient un no-reflow et que la présence de no-reflow était associée à une taille d'infarctus significativement plus importante ainsi qu'une élévation plus importante des enzymes cardiaques. Dans une deuxième étude nous avons comparé la performance diagnostique du myocardial blush grade (MBG) pour le diagnostic du no-reflow avec l'IRM cardiaque sur les séquences de rehaussement tardif post-gadolinium. Cette étude a été réalisée dans une population de 39 patients pris en charge pour un premier épisode de STEMI. Nous avons trouvé que le MBG sous-estimait la présence de no-reflow à la phase aiguë de l'infarctus après reperfusion optimale en comparaison avec l'IRM. La deuxième partie de cette thèse concerne la quantification de l'infarctus du myocarde en IRM cardiaque de rehaussement tardif post-gadolinium. Nous avons comparé une technique d'évaluation semi-quantitative visuelle rapide avec la planimétrie manuelle classique sur une population de 103 patients pris en charge pour syndrome coronarien aigu. La taille de l'infarctus était évaluée par ces deux méthodes en IRM cardiaque réalisée 4 jours après admission. Nous avons trouvé une excellente corrélation et un bon niveau de concordance entre les deux méthodes d'évaluation de la taille d'infarctus, avec des temps de posttraitements beaucoup plus courts pour l'analyse visuelle rapide. Enfin, la troisième partie de cette thèse aborde le sujet de l'utilisation de l'IRM cardiaque comme outil de mesure dans les essais thérapeutiques sur la reperfusion myocardique. Nous avons utilisé l'IRM cardiaque pour évaluer l'efficacité de l'utilisation de la cyclosporine A à la phase aigüe de l'infarctus reperfusé et son effet sur remodelage ventriculaire à 6 mois. Dans cette étude 28 patients ont été étudiés en IRM cardiaque 5 jours et 6 mois après un infarctus du myocarde. Nous avons trouvé une persistance de la réduction significative de 23% de taille de l'infarctus à 6 mois dans le groupe traité par cyclosporine par rapport au groupe contrôle. Il n'y avait pas d'effet négatif de la cyclosporine A sur le processus de remodelage ventriculaire gauche / We assessed the presence and extent of microvascular obstruction (MVO) and its relationship with infarct size and left ventricular (LV) functional parameters after acute non-ST elevated myocardial infarction (NSTEMI). 25 patients with first acute NSTEMI underwent a complete cardio magnetic resonance (CMR) study 72 hours after admission. MO was detected in 32% of patients and was significantly associated with a larger infarct size. There were no significant difference between both groups for the LV functional parameters but patients with MO showed a higher troponin-I and CK release. We studied the relation between Myocardial Blush Grade (MBG) and gadolinium-enhanced CMR for the assessment of MVO in 39 patients with acute ST elevated myocardial infarction (STEMI) treated by primary PCI. No statistical relation was found between MBG and MVO extent at CMR (p=0.63). MBG underestimates MVO after an optimal revascularization in AMI compared to CMR.We compared the performance and post-processing time of a global visual scoring method to standard quantitative planimetry and we compared both methods to the peak values of myocardial biomarkers. 103 patients admitted with reperfused AMI to our intensive care unit had a complete CMR study 4±2 days after admission. There was an excellent correlation between quantitative planimetry and visual global scoring for the hyperenhancement extent’s measurement (r=0.94; y=1.093x+0.87; SEE=1.2; P<0.001) and there was also a good concordance between the two approaches with significantly shorter mean post-processing time for the visual scoring method. There was also significant levels of correlation between the enzymatic peak values and the visual global scoring method. The visual global scoring method allows a rapid and accurate assessment of the myocardial global delayed enhancement. This study examined the effect of a single dose of cyclosporine A used at the time of reperfusion, on LV remodeling and function by cardiac magnetic resonance (CMR) in the early days and 6 months after AMI.28 patients of the original cyclosporine A study had an acute (day 5) and a follow-up (6 months) CMR study. There was a persistent 23% reduction of the absolute infarct size at 6 months without any dementrial effect in the cyclosporine A group compared with the control group of patients. Cyclosporine A used at the moment of AMI reperfusion persistently reduces infarct size and does not have a detrimental effect on LV remodeling

L'analyse automatique de différences anatomiques en neuroimagerie a de nombreuses applications pour la compréhension et l'aide au diagnostic de pathologies neurologiques. Récemment, il y a eu un intérêt croissant pour les méthodes de classification telles que les machines à vecteurs supports pour dépasser les limites des méthodes univariées traditionnelles. Cette thèse a pour thème l'apprentissage automatique pour l'analyse de populations et la classification de patients en neuroimagerie. Nous avons tout d'abord comparé les performances de différentes stratégies de classification, dans le cadre de la maladie d'Alzheimer à partir d'images IRM anatomiques de 509 sujets de la base de données ADNI. Ces différentes stratégies prennent insuffisamment en compte la distribution spatiale des \textit{features}. C'est pourquoi nous proposons un cadre original de régularisation spatiale et anatomique des machines à vecteurs supports pour des données de neuroimagerie volumiques ou surfaciques, dans le formalisme de la régularisation laplacienne. Cette méthode a été appliquée à deux problématiques cliniques: la maladie d'Alzheimer et les accidents vasculaires cérébraux. L'évaluation montre que la méthode permet d'obtenir des résultats cohérents anatomiquement et donc plus facilement interprétables, tout en maintenant des taux de classification élevés. / Brain image analyses have widely relied on univariate voxel-wise methods. In such analyses, brain images are first spatially registered to a common stereotaxic space, and then mass univariate statistical tests are performed in each voxel to detect significant group differences. However, the sensitivity of theses approaches is limited when the differences involve a combination of different brain structures. Recently, there has been a growing interest in support vector machines methods to overcome the limits of these analyses.This thesis focuses on machine learning methods for population analysis and patient classification in neuroimaging. We first evaluated the performances of different classification strategies for the identification of patients with Alzheimer's disease based on T1-weighted MRI of 509 subjects from the ADNI database. However, these methods do not take full advantage of the spatial distribution of the features. As a consequence, the optimal margin hyperplane is often scattered and lacks spatial coherence, making its anatomical interpretation difficult. Therefore, we introduced a framework to spatially regularize support vector machines for brain image analysis based on Laplacian regularization operators. The proposed framework was then applied to the analysis of stroke and of Alzheimer's disease. The results demonstrated that the proposed classifier generates less-noisy and consequently more interpretable feature maps with no loss of classification performance.

L’imagerie et la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire (IRM et SRM) sont des méthodes non-invasives qui ont le potentiel d’estimer in vivo la quantité et la qualité des adiposités abdominales. Le contexte scientifique et clinique de ce manuscrit s’articule autour de l’étude de surnutrition « Poly-Nut » dont l’un des objectifs est d’analyser les évolutions des tissus adipeux (TA) dans une phase rapide de prise de poids. L’originalité et la complexité de cette thèse résident dans le développement, l’adaptation et la comparaison de plusieurs méthodes quantitatives d’IRM et de SRM, pour l’étude du signal lipidique dans un contexte clinique à 3T. La fiabilité et la validation des mesures obtenues in vivo par ces techniques font ici l’objet d’une étude approfondie. Pour l’analyse quantitative du signal de spectroscopie, différentes méthodes existantes ont été comparées à celle développée spécifiquement pour notre étude clinique. L’estimation paramétrique par moindres carrés non linéaires appliquée aux spectres RMN des lipides peut conduire, selon la fonction modèle utilisée, à un problème non linéaire mal posé. Nous montrons alors que l’utilisation d’un modèle simplifié se fondant sur la structure d’une chaine de triglycéride, comme utilisé récemment en imagerie quantitative, constitue une solution valide au regard de l’état de l’art. Ensuite différentes méthodes (IRM, SRM, Dual Energy X-ray absorptiometry, chromatographie en phase gazeuse) ont été utilisées pour caractériser les TA sous-cutanés et viscéraux. Le suivi par IRM du contenu lipidique du foie ainsi que du volume et de la composition en acide gras des TA à partir d’une unique acquisition en multi-écho de gradient est démontré. Enfin des développements expérimentaux menés parallèlement à l’étude clinique sur un imageur préclinique à 4,7T, comparent différentes stratégies d’encodage du déplacement chimique par imagerie et caractérisent des méthodes SRM pour estimer in vivo la proportion d’omégas-3 dans les chaînes d’acides gras. / Magnetic resonance imaging and spectroscopy (MRI and MRS) are non-invasive methods that have the potential to estimate in vivo the quantity and the quality of abdominal adipose tissues (AT). The scientific and clinical context of this thesis is based on an overfeeding study entitled "Poly-Nut". One of the main objectives of this study is to analyze changes in adipose tissues in a rapid phase of weight gain. The originality and complexity of this thesis rely in the development, adaptation and comparison of several quantitative methods of MRI and MRS, for the study of lipid signal, in a clinical context, at 3T. The reliability and the validation of the measurements obtained in vivo using these techniques are the main subject of this PhD thesis. For the quantitative analysis of the spectroscopy signal, different existing methods have been compared to those developed specifically for our clinical study. According to the model function used, the nonlinear-least-squares parametric estimation applied to the lipid spectra can lead to an ill-posed nonlinear problem. We demonstrated that the use of a simplified model based on the structure of a triglyceride chain, as recently used in quantitative imaging, was a valid solution regarding the state of the art. Then different methods (MRI, MRS, Dual Energy X-ray absorptiometry, gas chromatography) were used to characterize the subcutaneous and visceral AT. We demonstrated the feasibility of MRI to follow the lipid content in the liver as well as the volume and the fatty acid composition of AT using a single multiple gradient-echo acquisition. Finally, experimental developments were carried out in parallel with the clinical study, on a 4.7T preclinical system, first, to compare different strategies for encoding the chemical shift using imaging and, secondly, to characterize MRS methods for in vivo estimation of the relative proportion of omega-3 among all fatty acids.

Environ 150.000 personnes souffrent en France d'une épilepsie partielle réfractaire à tous les médicaments. La chirurgie, qui constitue aujourd’hui le meilleur recours thérapeutique nécessite un bilan préopératoire complexe. L'analyse de données d'imagerie telles que l’imagerie par résonance magnétique (IRM) anatomique et la tomographie d’émission de positons (TEP) au FDG (fluorodéoxyglucose) tend à prendre une place croissante dans ce protocole, et pourrait à terme limiter de recourir à l’électroencéphalographie intracérébrale (SEEG), procédure très invasive mais qui constitue encore la technique de référence. Pour assister les cliniciens dans leur tâche diagnostique, nous avons développé un système d'aide au diagnostic (CAD) reposant sur l'analyse multivariée de données d'imagerie. Compte tenu de la difficulté relative à la constitution de bases de données annotées et équilibrées entre classes, notre première contribution a été de placer l'étude dans le cadre méthodologique de la détection du changement. L'algorithme du séparateur à vaste marge adapté à ce cadre là (OC-SVM) a été utilisé pour apprendre, à partir de cartes multi-paramétriques extraites d'IRM T1 de sujets normaux, un modèle prédictif caractérisant la normalité à l'échelle du voxel. Le modèle permet ensuite de faire ressortir, dans les images de patients, les zones cérébrales suspectes s'écartant de cette normalité. Les performances du système ont été évaluées sur des lésions simulées ainsi que sur une base de données de patients. Trois extensions ont ensuite été proposées. D'abord un nouveau schéma de détection plus robuste à la présence de bruit d'étiquetage dans la base de données d'apprentissage. Ensuite, une stratégie de fusion optimale permettant la combinaison de plusieurs classifieurs OC-SVM associés chacun à une séquence IRM. Enfin, une généralisation de l'algorithme de détection d'anomalies permettant la conversion de la sortie du CAD en probabilité, offrant ainsi une meilleure interprétation de la sortie du système et son intégration dans le bilan pré-opératoire global. / One third of patients suffering from epilepsy are resistant to medication. For these patients, surgical removal of the epileptogenic zone offers the possibility of a cure. Surgery success relies heavily on the accurate localization of the epileptogenic zone. The analysis of neuroimaging data such as magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) is increasingly used in the pre-surgical work-up of patients and may offer an alternative to the invasive reference of Stereo-electro-encephalo -graphy (SEEG) monitoring. To assist clinicians in screening these lesions, we developed a computer aided diagnosis system (CAD) based on a multivariate data analysis approach. Our first contribution was to formulate the problem of epileptogenic lesion detection as an outlier detection problem. The main motivation for this formulation was to avoid the dependence on labelled data and the class imbalance inherent to this detection task. The proposed system builds upon the one class support vector machines (OC-SVM) classifier. OC-SVM was trained using features extracted from MRI scans of healthy control subjects, allowing a voxelwise assessment of the deviation of a test subject pattern from the learned patterns. System performance was evaluated using realistic simulations of challenging detection tasks as well as clinical data of patients with intractable epilepsy. The outlier detection framework was further extended to take into account the specificities of neuroimaging data and the detection task at hand. We first proposed a reformulation of the support vector data description (SVDD) method to deal with the presence of uncertain observations in the training data. Second, to handle the multi-parametric nature of neuroimaging data, we proposed an optimal fusion approach for combining multiple base one-class classifiers. Finally, to help with score interpretation, threshold selection and score combination, we proposed to transform the score outputs of the outlier detection algorithm into well calibrated probabilities.

L'Imagerie par Résonance Magnétique pondérée en Diffusion (IRM-D) permet l'accès à l'information structurelle des tissus au travers de la lecture du mouvement brownien des molécules d'eau. Ses applications sont nombreuses en imagerie cérébrale, tant en milieu clinique qu'en recherche. Néanmoins le mouvement physiologique créé une perte de signal supplémentaire au cours de l'encodage de la diffusion. Cette perte de signal liée au mouvement limite les applications de l'IRM-D quant à l'imagerie cardiaque. L'utilisation de faibles valeurs de pondération (b) réduit cette sensibilité mais permet seulement l'imagerie du mouvement incohérent intra-voxel (IVIM) qui contient la circulation sanguine et la diffusion des molécules d'eau. L'imagerie IVIM possède pourtant de nombreuses applications en IRM de l'abdomen, depuis la caractérisation tissulaire à la quantification de la perfusion, mais reste inexplorée pour l'imagerie du coeur. Mon travail de thèse correspond à l'évaluation des conditions d'application de l'IRM-D à faibles valeurs de b pour le coeur humain, afin de proposer des contributions méthodologiques et d'appliquer les techniques développées expérimentalement. Nous avons identifié le mouvement cardiaque comme une des sources majeures de perte de signal. Bien que le mouvement global puisse être corrigé par un recalage non-rigide, la perte de signal induite par le mouvement perdure et empêche l'analyse précise par IRM-D du myocarde. L'étude de cette perte de signal chez un volontaire a fourni une fenêtre temporelle durable où le mouvement cardiaque est au minimum en diastole. Au sein de cette fenêtre optimale, la fluctuation de l'intensité atteste d'un mouvement variable résiduel. Une solution de répéter les acquisitions avec un déclenchement décalé dans le temps permet la capture des minimas du mouvement, c.-à-d. des maximas d'intensité en IRM-D. La projection du maximum d'intensité dans le temps (TMIP) permet ensuite de récupérer des images pondérées en diffusion avec un minimum de perte de signal lié au mouvement. Nous avons développé et évalué différentes séquences d'acquisition combinées avec TMIP : la séquence d'imagerie écho-planaire classique par écho de spin (SE-EPI) peut être adaptée mais souffre du repliement d'image ; une séquence Carr-Purcell-Meiboom-Gill combinée avec une préparation d'encodage de diffusion est plus robuste aux distorsions spatiales mais des artefacts de bandes noires empêchent son applicabilité ; finalement une séquence double-SE-EPI compensant les courants de Foucault et pleinement optimisée produit des images IRM-D moins artefactées. Avec cette séquence, l'IRM-D-TMIP permet la réduction significative de la perte de signal liée au mouvement pour l'imagerie cardiaque pondérée en diffusion. L'inconvénient avec TMIP vient de l'amplification du bruit positif d'intensité. Afin de compenser cette sensibilité du TMIP, nous séparons le bruit d'intensité des fluctuations lentes liées au mouvement grâce à une nouvelle approche basée sur l'analyse en composantes principales (PCA). La décomposition préserve les détails anatomiques tout en augmentant les rapports signal et contraste-à-bruit (SNR, CNR). Avec l'IRM-D-PCATMIP, nous augmentons à la fois l'intensité finale et la qualité d'image (SNR) en théorie et expérimentalement. Les bénéfices ont été quantifiés en simulation avant d'être validés sur des volontaires. De plus la technique a montré des résultats reproductibles sur des patients post-infarctus aigue du myocarde, avec un contraste cohérent avec la position et l'étendue de la zone pathologique. Contrairement à l'imagerie cérébrale, l'imagerie IRM-D par faibles valeurs de pondération in vivo doit être différentiée des analyses IRM-D ex-vivo. Ainsi l'IRM-D-PCATMIP offre une technique sans injection pour l'exploration du myocarde par imagerie IVIM. Les premiers résultats sont encourageants pour envisager l'application sur un modèle expérimental d'une maladie cardiovasculaire [etc...] / Diffusion weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI, or DWI) enables the access to the structural information of body tissues through the reading of water molecules Brownian motion. Its applications are many in brain imaging, from clinical practice to research. However physiological motion induces an additional signal-loss when diffusion encoding is applied. This motion-induced signal-loss limits greatly its applications in cardiac imaging. Using low diffusion-weighting values (b) DWI reduces this sensitivity but permits only the imaging of intravoxel incoherent motion (IVIM), which combines both water diffusion and perfusion. IVIM imaging has many applications in body MRI, from tissue characterization to perfusion quantification but remains unexplored for the imaging of the heart. The purpose of this work was to evaluate the context of low b-values DWI imaging of the heart, propose methodological contributions and then apply the developed techniques experimentally. We identified cardiac motion as one of the major sources of motion-induced signal loss. Although bulk motion can be corrected with a non-rigid registration algorithm, additional signal-loss remains uncorrected for and prevents accurate DWI of the myocardium. The study of diffusion-weighted signal-loss induced by cardiac motion in a volunteer provided a time-window when motion is at minimum in diastole. Within this optimal time-window, fluctuation of intensity attests of variable remaining physiological motion. A solution to repeat acquisition with shifted trigger-times ease the capture of motion amplitude minima, i.e. DWI-intensity maxima. Temporal maximum intensity projection (TMIP) finally retrieves diffusion weighted images of minimal motion-induced signal-loss. We evaluated various attempts of sequence development with TMIP: usual spin-echo echo-planar imaging (se-EPI) sequence can be improved but suffers aliasing issues; a balanced steady-state free-precession (b-SSFP) combined with a diffusion preparation is more robust to spatial distortions but typical banding artifacts prevent its applicability; finally a state-of-the-art double-spin-echo EPI sequence produces less artifacted DWI results. With this sequence, TMIP-DWI proves to significantly reduce motion-induced signal-loss in the imaging of the myocardium. The drawback with TMIP comes from noise spikes that can easily be highlighted. To compensate for TMIP noise sensitivity, we separated noise spikes from smooth fluctuation of intensity using a novel approach based on localized principal component analysis (PCA). The decomposition was made so as to preserve anatomical features while increasing signal and contrast to noise ratios (SNR, CNR). With PCATMIP-DWI, both signal-intensity and SNR are increased theoretically and experimentally. Benefits were quantified in a simulation before being validated in volunteers. Additionally the technique showed reproducible results in a sample of acute myocardial infarction (AMI) patients, with a contrast matching the extent and location of the injured area. Contrarily to brain imaging, in vivo low b-values DWI should be differentiated from ex vivo DWI pure diffusion measurements. Thus PCATMIP-DWI might provide an injection-free technique for exploring cardiac IVIM imaging. Early results encourage the exploration of PCATMIP-DWI in an experimental model of cardiac diseases. Moreover the access to higher b values would permit the study of the full IVIM model for the human heart that retrieves and separates both perfusion and diffusion information

Avec l'augmentation considérable d'acquisitions de données temporelles dans les dernières décennies comme les systèmes GPS, les séquences vidéo ou les suivis médicaux de pathologies ; le besoin en algorithmes de traitement et d'analyse efficaces d'acquisition longitudinales n'a fait qu'augmenter. Dans cette thèse, nous proposons une extension du formalisme mean-shift, classiquement utilisé en traitement d'images, pour le groupement de séries temporelles multidimensionnelles. Nous proposons aussi un algorithme de groupement hiérarchique des séries temporelles basé sur la mesure de dynamic time warping afin de prendre en compte les déphasages temporels. Ces choix ont été motivés par la nécessité d'analyser des images acquises en imagerie par résonance magnétique sur des patients atteints de sclérose en plaques. Cette maladie est encore très méconnue tant dans sa genèse que sur les causes des handicaps qu'elle peut induire. De plus aucun traitement efficace n'est connu à l'heure actuelle. Le besoin de valider des hypothèses sur les lésions de sclérose en plaque nous a conduit à proposer des méthodes de groupement de séries temporelles ne nécessitant pas d'a priori sur le résultat final, méthodes encore peu développées en traitement d'images. / Due to the dramatic increase of longitudinal acquisitions in the past decades such as video sequences, global positioning system (GPS) tracking or medical follow-up, many applications for time-series data mining have been developed. Thus, unsupervised time-series data mining has become highly relevant with the aim to automatically detect and identify similar temporal patterns between time-series. In this work, we propose a new spatio-temporal filtering scheme based on the mean-shift procedure, a state of the art approach in the field of image processing, which clusters multivariate spatio-temporal data. We also propose a hierarchical time-series clustering algorithm based on the dynamic time warping measure that identifies similar but asynchronous temporal patterns. Our choices have been motivated by the need to analyse magnetic resonance images acquired on people affected by multiple sclerosis. The genetics and environmental factors triggering and governing the disease evolution, as well as the occurrence and evolution of individual lesions, are still mostly unknown and under intense investigation. Therefore, there is a strong need to develop new methods allowing automatic extraction and quantification of lesion characteristics. This has motivated our work on time-series clustering methods, which are not widely used in image processing yet and allow to process image sequences without prior knowledge on the final results.

Le problème d'estimer une fonction de plusieurs variables à partir d'une observation corrompue surgit dans de nombreux domaines d'ingénierie. Par exemple, en imagerie médicale cette tâche a attiré une attention particulière et a, même, motivé l'introduction de nouveaux concepts qui ont trouvé des applications dans de nombreux autres domaines. Cet intérêt est principalement du au fait que l'analyse des données médicales est souvent effectuée dans des conditions difficiles car on doit faire face au bruit, au faible contraste et aux transformations indésirables inhérents aux systèmes d'acquisition. D'autre part , le concept de parcimonie a eu un fort impact sur la reconstruction et la restauration d'images au cours des deux dernières décennies. La parcimonie stipule que certains signaux et images ont des représentations impliquant seulement quelques coefficients non nuls. Cela est avéré être vérifiable dans de nombreux problèmes pratiques. La thèse introduit de nouvelles constructions d'a priori de parcimonie dans le cas des ondelettes et de la variation totale. Ces constructions utilisent une notion d'anisotopie généralisée qui permet de regrouper des variables ayant des comportements similaires : ces comportement peuvent peut être liée à la régularité de la fonction, au sens physique des variables ou bien au modèle d'observation. Nous utilisons ces constructions pour l'estimation non-paramétriques de fonctions. Dans le cas des ondelettes, nous montrons l'optimalité de l'approche sur les espaces fonctionnelles habituels avant de présenter quelques exemples d’applications en débruitage de séquences d'images, de données spectrales et hyper-spectrales, écoulements incompressibles ou encore des images ultrasonores. En suite, nous modélisons un problème déconvolution de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle comme un problème de minimisation faisant apparaître un a priori de variation totale structuré en espace-temps. Nous adaptons une généralisation de l'éclatement explicite-implicite pour trouver une solution au problème de minimisation. / The problem of estimating a multivariate function from corrupted observations arises throughout many areas of engineering. For instance, in the particular field of medical signal and image processing, this task has attracted special attention and even triggered new concepts and notions that have found applications in many other fields. This interest is mainly due to the fact that the medical data analysis pipeline is often carried out in challenging conditions, since one has to deal with noise, low contrast and undesirable transformations operated by acquisition systems. On the other hand, the concept of sparsity had a tremendous impact on data reconstruction and restoration in the last two decades. Sparsity stipulates that some signals and images have representations involving only a few non-zero coefficients. The present PhD dissertation introduces new constructions of sparsity priors for wavelets and total variation. These construction harness notions of generalized anisotropy that enables grouping variables into sub-sets having similar behaviour; this behaviour can be related to the regularity of the unknown function, the physical meaning of the variables or the observation model. We use these constructions for non-parametric estimation of multivariate functions. In the case of wavelet thresholding, we show the optimality of the procedure over usual functional spaces before presenting some applications on denoising of image sequence, spectral and hyperspectral data, incompressible flows and ultrasound images. Afterwards, we study the problem of retrieving activity patterns from functional Magnetic Resonance Imaging data without incorporating priors on the timing, durations and atlas-based spatial structure of the activation. We model this challenge as a spatio-temporal deconvolution problem. We propose the corresponding variational formulation and we adapt the generalized forward-backward splitting algorithm to solve it.

La thèse s’articule autour du développement des thermothérapies hépatique et cardiaque guidées par Imagerie de Résonance Magnétique (IRM). La première partie est axée sur le développement d’une méthode permettant d’augmenter la taille des lésions induites par ultrasons focalisés de haute intensité (HIFU). Le seuil de d’intensité acoustique fut déterminé par IRM de la force de radiation acoustique et l’effet caractérisé par IRM de température ex vivo et in vivo dans le foie de porc. La deuxième partie présente le développement d’une méthode permettant une focalisation HIFU hépatique intercostale avec utilisation de la déflection électronique du faisceau pour le suivi du mouvement respiratoire ou /et une ablation multipoint. La méthode proposée repose sur une mise à jour des éléments du transducteur HIFU à désactiver en fonction du point de focalisation sélectionné, à partir d’une projection géométrique de l’ombre des côtes sur la surface du transducteur, mesurée sur des images IRM anatomiques. Nous avons montré qu’il est possible de réduire significativement le chauffage des côtes tout en conservant une élévation de température dans le foie suffisante pour induire une lésion thermique. La troisième partie expose la mise en place de l’IRM de température pour le monitoring des ablations par radiofréquences (RF) dans le cœur. Plusieurs aspects sont abordés, notamment la précision de la thermométrie, la possibilité de réaliser des ablations thermiques par cathéter RF sous IRM de température in vivo dans le cœur de brebis, ainsi que l’utilisation du cathéter comme sonde d’imagerie dans l’objectif d’accroitre la précision de la thermométrie cardiaque. / My manuscript studies the development of mini and non invasive thermotherapies guided by magnetic resonance imaging (MRI) in the treatment of hepatic and cardiac diseases. The first part was the development of a method to increase the lesion size, induced by HIFU, and based on bubble enhanced heating (BEH). The acoustic power threshold of the BEH was determined by MR acoustic radiation force imaging (MR-ARFI) and the thermal effect was characterized by MR thermometry on ex vivo and in vivo in pig livers. The second part developed a strategy to perform HIFU through the rib cage using beam steering to track the respiratory movement or to performed multipoint ablation while avoiding heating of ribs. Transducer elements localized in the geometric projection of the shadow of ribs, relatively to the targeted focal point, were switched off.The third part was the development of the MR thermometry on the heart for the monitoring of radiofrequency ablation (RFA). Several aspects were investigated, in particular the thermometry precision, the feasibility to perform catheter radiofrequency ablation under MR thermometry in vivo in a sheep heart, the possibility to use the catheter as an MR antenna to increase spatial resolution of MR thermometry images.

But: Cette étude a pour but de comparer : a)la morphologie du plancher pelvien (PP), du col vésical et du sphincter urogénital strié (SUS) par IRM et b) la fonction du PP par palpation digitale (PERFECT scheme) chez les femmes âgées continentes ou avec incontinence urinaire à l’effort (IUE) et mixte (IUM). Méthode: Les femmes ont appris à contracter correctement leur PP et la fonction de leur PP a été évaluée. Une séance d’IRM dynamique 3T a suivi. Résultats: 66 femmes ont participé à l’étude. Les groupes étaient similaires en âge, IMC, nombre d’accouchements vaginaux et d’hystérectomie. La validité et la fidélité des différentes mesures anatomiques utilisées ont été confirmées au début de cette étude. Afin de contrôler l’effet potentiel de la taille du bassin sur les autres paramètres, les femmes ont été appariées par la longueur de leur inlet pelvien. Les femmes avec IUM ont un PP plus bas et un support des organes pelviens plus faible, selon leurs ligne M, angle LPC/Ligne H et hauteur de la jonction urétro-vésicale (UV). Les femmes avec IUE ont un PP similaire à celui des continentes, mais présentent plus d’ouverture du col vésical et un angle UV postérieur plus large au repos que les autres groupes. Il n’y a aucune différence de morphologie du SUS entre les groupes. De plus, selon les résultats du PERFECT scheme, les femmes avec IU ont une force du PP plus faible que les continentes. Les femmes avec IUM montrent aussi une faible élévation des muscles du PP à la contraction. Les femmes avec IUE ont, quant à elle, un problème de coordination à la toux. Conclusion: Les déficits causant l’IUE et l’IUM sont différents, mais supportent tous le rationnel des exercices du PP pour le traitement de l’IUE et l’IUM. Ces résultats supportent le besoin de traitements de rééducation spécifiques aux déficits de chacun des types d’IU. / Aims: The study’s aim was to compare: a) pelvic floor muscle (PFM), bladder neck and urethral sphincter morphologies using MRI and b) PFM function using digital palpation (PERFECT scheme) in continent women, women with stress (SUI) and mixed (MUI) urinary incontinence. Method: Women were taught how to perform PFM contractions correctly and their PFM function was assessed, then each woman completed a dynamic 3T MRI session. Results: 66 women participated in the study. Groups were similar for age, BMI, vaginal deliveries and hysterectomies. Validity and reliability of the different anatomical measures used has been confirmed at the beginning of the study. To control for the potential effect of pelvic size on study parameters, women were matched based on pelvic inlet length. MUI women seemed to have lower PFM resting position and pelvic organ support at rest, based on their M-Line, PCL/H-Line angle and urethrovesical (UV) junction height. However, SUI women seemed to have a PFM morphology similar to that of continent women, but presented a greater occurrence of bladder neck funnelling and a larger posterior UV angle. There were no differences in urethral sphincter morphology between the 3 groups. Functionally, as shown by the PERFECT scheme results, both UI groups had poorer PFM strength on MVC then continent women. The MUI group also showed poor PFM elevation on contraction. Conversely, women with SUI had a timing problem on cough. Conclusion: The deficits in women with SUI and MUI appear to be very different. Notwithstanding, they all support the rationale for PFM exercise treatment in older women with SUI and MUI. However, the findings suggest the need for rehabilitation treatments specificity for each UI type.