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Introduction : Les analyses de connectivité cérébrale dans les trois troubles majeurs d'hypersomnolence centrale, la narcolepsie de type I (NT1), de type II (NT2) et de l’hypersomnie idiopathique (HI) sont rares dans la littérature. Les études de connectivité structurelle indiquent comment les réseaux de fibres de matière blanche sont organisés et affectés dans le cas de patients atteints de troubles du système nerveux central. L’objectif principal de cette étude est d’observer si la connectivité structurelle est affectée dans la NT1, NT2 et l’HI comparativement à des sujets sains. Une diminution dans les mesures de connectivité globale dans les troubles d’hypersomnolence centrale et leur association à la sévérité des symptômes comme la somnolence sont supposées. Méthodes : Des sujets sains (HC, n=8) et des patients diagnostiqués avec soit l’HI (n=14), la NT1 (n=15) ou la NT2 (n=14) ont suivi une séance d'IRM avec l’imagerie pondérée en diffusion. Les mesures d’intégration (efficacité globale) et de ségrégation (efficacité locale et transitivité), l’index de petit monde, et le degré nodal ont été utilisés. Les variables cliniques d’inertie de sommeil, la somnolence, la dépression, l’anxiété, la sévérité d’hypersomnolence et la durée symptomatique ont été évaluées. Résultats et conclusion : Seul le groupe HI a démontré une efficacité globale significativement plus élevée que le groupe HC, qui pourrait être expliquée par une augmentation de la transmission GABAergique. Le groupe NT2 a démontré une association entre l’efficacité globale et les scores au ESS et HSI. Aucune autre différence significative n’a été démontrée pour les autres mesures globales ni pour les mesures régionales entre les groupes. / Introduction: Structural connectivity studies comparing all three central primary hypersomnolence disorder types, i.e., narcolepsy type I (NT1), type II (NT2) and idiopathic hypersomnia (IH) have been scarce. Differences in structural connectivity may indicate how circuits in the brain are affected in hypersomnolence disorders compared to healthy controls. The main goal of this study is to assess if differences exist between NT1, NT2 and IH patients compared to controls using structural imaging analyses. A decrease in global connectivity measures in all three central hypersomnolence disorders compared to healthy controls and an association to symptom severity like sleepiness is hypothesized. Methods: Patients diagnosed with either NT1 (n=15), NT2 (n=13) or IH (n=14), as well as healthy participants (HC, n=8) were recruited and underwent a DWI session. Data were preprocessed and analyzed using a model based on constrained spherical deconvolution with multi-shell and multi-tissue parameters. Integration (global efficiency) and segregation measures, small-world index and nodal degree were used to evaluate structural connectivity. Clinical variables of sleep inertia, sleepiness, hypersomnia severity, depression, anxiety, and disease duration were evaluated. Results and conclusion: Only IH patients showed a significantly higher global efficiency than HC. An increase in GABAergic transmission is a potential mechanism, but how it relates to IH symptoms is unclear. Global efficiency was also demonstrated to be associated with ESS and HSI scores in the NT2 group. There were no differences between groups for any of the other global or local measures.

The success or failure of many organisms to respond to the challenges of habitat destruction and a warming climate lies in the ability of plant species to disperse between isolated habitats or to migrate to new ranges. European semi-natural grasslands represent one of the world's most species-rich habitats at small scales, but agricultural intensification during the 20th century has meant that many plant species are left only on small fragments of former habitat. It is important that these plants can disperse, both for the maintenance of existing populations, and for the colonisation of target species to restored grasslands. This thesis investigates the ecological, geographical and historical influences on seed dispersal and connectivity in semi-natural grasslands, and the mobility of plants through time and space. Seed dispersal by human activity has played a large role in the build-up of plant communities in rural landscapes, but patterns have shifted. Livestock are the most traditional, and probably the most capable seed dispersal vector in the landscape, but other dispersal methods may also be effective. Motor vehicles disperse seeds with similar traits to those dispersed by livestock, while 39% of valuable grasslands in southern Sweden are connected by the road network. Humans are found to disperse around one-third of available grassland species, including several protected and red-listed species, indicating that humans may have been valuable seed dispersers in the past when rural populations were larger. Past activities can also affect seed mobility in time through the seed bank, as seeds of grassland plant species are shown to remain in the soil even after the grassland had been abandoned. Today however, low seed rain in intensively grazed semi-natural grasslands indicates that seed production may be a limiting factor in allowing seeds to be dispersed in space through the landscape. / <p>At the time of the doctoral defense, the following papers were unpublished and had a status as follows: Paper 3: Accepted. Paper 4: In press. Paper 5: Manuscript.</p>

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’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.

Clinical course of multiple sclerosis (MS) is heterogenous and white matter lesion count and volume on brain magnetic resonance imaging (MRI) correlate with clinical course only partially. Therefore, there is an urgent need for more reliable prognostic biomarkers. This work explored three imaging markers - spinal cord (SC) imaging (specifically SC volume measurement and assessment of focal and diffuse SC changes), atlas-based model of "disconnectome" (i.e. disruption of brain connectivity due to white matter lesions) and periventricular white matter gradient assessed with T1 relaxometry. For the SC projects, we assessed MRI from 2044 MS patients with a semi-automatic method for SC volume measurement. We confirmed (i) a relationship between diffuse SC changes, SC volume and disability; (ii) a novel finding was that in patients with EDSS ≤ 4.0, diffuse changes contributed to higher disability more than SC volume; (iii) SC volume explains the paradox in patients with dissociation between brain white matter lesion load and disability; (iv) SC focal and/or diffuse changes are present in 75% patients with early MS, of which 43% have diffuse changes that are related to brainstem lesions. In the disconnectome project, we evaluated the disruption of connectivity caused by white mater lesions in 745 patients...

Objective: Reductions of gray matter volume and cortical thickness in anorexia nervosa (AN) are well documented. However, findings regarding the integrity of white matter (WM) as studied via diffusion weighted imaging (DWI) are remarkably heterogeneous, and WM connectivity has been examined only in small samples using a limited number of regions of interest. The present study investigated whole-brain WM connectivity for the first time in a large sample of acutely underweight patients with AN. Method: DWI data from predominantly adolescent patients with acute AN (n ¼ 96, mean age ¼ 16.3 years) and age-matched healthy control participants (n ¼ 96, mean age ¼ 17.2 years) were analyzed. WM connectivity networks were generated from fiber-tractography-derived streamlines connecting 233 cortical/subcortical regions. To identify group differences, network-based statistic was used while taking head motion, WM, and ventricular volume into account. Results: Patients with AN were characterized by 6 WM subnetworks with abnormal architecture, as indicated by increased fractional anisotropy located primarily in parietal-occipital regions and accompanied by reduced radial diffusivity. Group differences based on number of streamlines reached only nominal significance. Conclusion: Our study reveals pronounced alterations in the WM connectome in young patients with AN. In contrast to known reductions in gray matter in the acutely underweight state of AN, this pattern does not necessarily indicate a deterioration of the WM network. Future studies using advanced MRI sequences will have to clarify interrelations with axonal packing or

Image registration methods underpin many analysis techniques in neuroimaging. They are essential in group studies when images of different individuals or different modalities need to be brought into a common reference frame. This thesis explores the potential of brain connectivity- driven alignment and develops surface registration techniques for magnetic resonance imaging (MRI), which is a noninvasive neuroimaging tool for probing function and structure of the human brain. The first part of this work develops a novel surface registration framework, based on free mesh deformations, which aligns cortical and subcortical surfaces by matching structural connectivity patterns derived using probabilistic tractography (diffusion-weighted MRI). Structural, i.e. white matter, connectivity is a good predictor of functional specialisation and structural connectivity-driven registration can therefore be expected to enhance the alignment of functionally homologous areas across subjects. The second part validates developed methods for cortical surfaces. Resting State Networks are used in an innovative way to delineate several functionally distinct regions, which were then used to quantify connectivity-driven registration performance by measuring the inter- subject overlap before and after registration. Consequently, the proposed method is assessed using an independent imaging modality and the results are compared to results from state-of-the-art cortical geometry-driven surface registration methods. A connectivity-driven registration pipeline is also developed for, and applied to, the surfaces of subcortical structures such as the thalamus. It is carefully validated on a set of artificial test examples and compared to another novel surface registration paradigm based on spherical wavelets. The proposed registration pipeline is then used to explore the differences in the alignment of two groups of subjects, healthy controls and Alzheimer's disease patients, to a common template. Finally, we propose how functional connectivity can be used instead of structural connectivity for driving registrations, as well as how the surface-based framework can be extended to a volumetric one. Apart from providing the benefits such as the improved functional alignment, we hope that the research conducted in this thesis will also represent the basis for the development of templates of structural and functional brain connectivity.

L’Imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil fondamental pour l’exploration in vivo du développement du cerveau chez le fœtus, le bébé et l’enfant. Elle fournit plusieurs paramètres quantitatifs qui reflètent les changements des propriétés tissulaires au cours du développement en fonction de différents processus de maturation. Cependant, l’évaluation fiable de la maturation de la substance blanche est encore une question ouverte: d'une part, aucun de ces paramètres ne peut décrire toute la complexité des changements sous-jacents; d'autre part, aucun d'eux n’est spécifique d’un processus de développement ou d’une propriété tissulaire particulière. L’implémentation d’approches multiparamétriques combinant les informations complémentaires issues des différents paramètres IRM devrait permettre d’améliorer notre compréhension du développement du cerveau. Dans ce travail de thèse, je présente deux exemples de telles approches et montre leur pertinence pour l'étude de la maturation des faisceaux de substance blanche. La première approche fournit une mesure globale de la maturation basée sur la distance de Mahalanobis calculée à partir des différents paramètres IRM (temps de relaxation T1 et T2, diffusivités longitudinale et transverse du tenseur de diffusion DTI) chez des nourrissons (âgés de 3 à 21 semaines) et des adultes. Cette approche offre une meilleure description de l’asynchronisme de maturation à travers les différents faisceaux que les approches uniparamétriques. De plus, elle permet d'estimer les délais relatifs de maturation entre faisceaux. La seconde approche vise à quantifier la myélinisation des tissus cérébraux, en calculant la fraction de molécules d’eau liées à la myéline (MWF) en chaque voxel des images. Cette approche est basée sur un modèle tissulaire avec trois composantes ayant des caractéristiques de relaxation spécifiques, lesquelles ont été pré-calibrées sur trois jeunes adultes sains. Elle permet le calcul rapide des cartes MWF chez les nourrissons et semble bien révéler la progression de la myélinisation à l’échelle cérébrale. La robustesse de cette approche a également été étudiée en simulations. Une autre question cruciale pour l'étude du développement de la substance blanche est l'identification des faisceaux dans le cerveau des enfants. Dans ce travail de thèse, je décris également la création d'un atlas préliminaire de connectivité structurelle chez des enfants âgés de 17 à 81 mois, permettant l'extraction automatique des faisceaux à partir des données de tractographie. Cette approche a démontré sa pertinence pour l'évaluation régionale de la maturation de la substance blanche normale chez l’enfant. Pour finir, j’envisage dans la dernière partie du manuscrit les applications potentielles des différentes méthodes précédemment décrites pour l’étude fine des réseaux de substance blanche dans le cadre de deux exemples spécifiques de pathologies : les épilepsies focales et la leucodystrophie métachromatique. / Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a fundamental tool for in vivo investigation of brain development in newborns, infants and children. It provides several quantitative parameters that reflect changes in tissue properties during development depending on different undergoing maturational processes. However, reliable evaluation of the white matter maturation is still an open question: on one side, none of these parameters can describe the whole complexity of the undergoing changes; on the other side, neither of them is specific to any particular developmental process or tissue property. Developing multiparametric approaches combining complementary information from different MRI parameters is expected to improve our understanding of brain development. In this PhD work, I present two examples of such approaches and demonstrate their relevancy for investigation of maturation across different white matter bundles. The first approach provides a global measure of maturation based on the Mahalanobis distance calculated from different MRI parameters (relaxation times T1 and T2, longitudinal and transverse diffusivities from Diffusion Tensor Imaging, DTI) in infants (3-21 weeks) and adults. This approach provides a better description of the asynchronous maturation across the bundles than univariate approaches. Furthermore, it allows estimating the relative maturational delays between the bundles. The second approach aims at quantifying myelination of brain tissues by calculating Myelin Water Fraction (MWF) in each image voxel. This approach is based on a 3-component tissue model, with each model component having specific relaxation characteristics that were pre-calibrated in three healthy adult subjects. This approach allows fast computing of the MWF maps from infant data and could reveal progression of the brain myelination. The robustness of this approach was further investigated using computer simulations. Another important issue for studying white matter development in children is bundles identification. In the last part of this work I also describe creation of a preliminary atlas of white matter structural connectivity in children aged 17-81 months. This atlas allows automatic extraction of the bundles from tractography datasets. This approach demonstrated its relevance for evaluation of regional maturation of normal white matter in children. Finally, in the last part of the manuscript I describe potential future applications of the previously developed methods to investigation of the white matter in cases of two specific pathologies: focal epilepsy and metachromatic leukodystrophy.

L’Imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil fondamental pour l’exploration in vivo du développement du cerveau chez le fœtus, le bébé et l’enfant. Elle fournit plusieurs paramètres quantitatifs qui reflètent les changements des propriétés tissulaires au cours du développement en fonction de différents processus de maturation. Cependant, l’évaluation fiable de la maturation de la substance blanche est encore une question ouverte: d'une part, aucun de ces paramètres ne peut décrire toute la complexité des changements sous-jacents; d'autre part, aucun d'eux n’est spécifique d’un processus de développement ou d’une propriété tissulaire particulière. L’implémentation d’approches multiparamétriques combinant les informations complémentaires issues des différents paramètres IRM devrait permettre d’améliorer notre compréhension du développement du cerveau. Dans ce travail de thèse, je présente deux exemples de telles approches et montre leur pertinence pour l'étude de la maturation des faisceaux de substance blanche. La première approche fournit une mesure globale de la maturation basée sur la distance de Mahalanobis calculée à partir des différents paramètres IRM (temps de relaxation T1 et T2, diffusivités longitudinale et transverse du tenseur de diffusion DTI) chez des nourrissons (âgés de 3 à 21 semaines) et des adultes. Cette approche offre une meilleure description de l’asynchronisme de maturation à travers les différents faisceaux que les approches uniparamétriques. De plus, elle permet d'estimer les délais relatifs de maturation entre faisceaux. La seconde approche vise à quantifier la myélinisation des tissus cérébraux, en calculant la fraction de molécules d’eau liées à la myéline (MWF) en chaque voxel des images. Cette approche est basée sur un modèle tissulaire avec trois composantes ayant des caractéristiques de relaxation spécifiques, lesquelles ont été pré-calibrées sur trois jeunes adultes sains. Elle permet le calcul rapide des cartes MWF chez les nourrissons et semble bien révéler la progression de la myélinisation à l’échelle cérébrale. La robustesse de cette approche a également été étudiée en simulations. Une autre question cruciale pour l'étude du développement de la substance blanche est l'identification des faisceaux dans le cerveau des enfants. Dans ce travail de thèse, je décris également la création d'un atlas préliminaire de connectivité structurelle chez des enfants âgés de 17 à 81 mois, permettant l'extraction automatique des faisceaux à partir des données de tractographie. Cette approche a démontré sa pertinence pour l'évaluation régionale de la maturation de la substance blanche normale chez l’enfant. Pour finir, j’envisage dans la dernière partie du manuscrit les applications potentielles des différentes méthodes précédemment décrites pour l’étude fine des réseaux de substance blanche dans le cadre de deux exemples spécifiques de pathologies : les épilepsies focales et la leucodystrophie métachromatique. / Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a fundamental tool for in vivo investigation of brain development in newborns, infants and children. It provides several quantitative parameters that reflect changes in tissue properties during development depending on different undergoing maturational processes. However, reliable evaluation of the white matter maturation is still an open question: on one side, none of these parameters can describe the whole complexity of the undergoing changes; on the other side, neither of them is specific to any particular developmental process or tissue property. Developing multiparametric approaches combining complementary information from different MRI parameters is expected to improve our understanding of brain development. In this PhD work, I present two examples of such approaches and demonstrate their relevancy for investigation of maturation across different white matter bundles. The first approach provides a global measure of maturation based on the Mahalanobis distance calculated from different MRI parameters (relaxation times T1 and T2, longitudinal and transverse diffusivities from Diffusion Tensor Imaging, DTI) in infants (3-21 weeks) and adults. This approach provides a better description of the asynchronous maturation across the bundles than univariate approaches. Furthermore, it allows estimating the relative maturational delays between the bundles. The second approach aims at quantifying myelination of brain tissues by calculating Myelin Water Fraction (MWF) in each image voxel. This approach is based on a 3-component tissue model, with each model component having specific relaxation characteristics that were pre-calibrated in three healthy adult subjects. This approach allows fast computing of the MWF maps from infant data and could reveal progression of the brain myelination. The robustness of this approach was further investigated using computer simulations. Another important issue for studying white matter development in children is bundles identification. In the last part of this work I also describe creation of a preliminary atlas of white matter structural connectivity in children aged 17-81 months. This atlas allows automatic extraction of the bundles from tractography datasets. This approach demonstrated its relevance for evaluation of regional maturation of normal white matter in children. Finally, in the last part of the manuscript I describe potential future applications of the previously developed methods to investigation of the white matter in cases of two specific pathologies: focal epilepsy and metachromatic leukodystrophy.