Les troubles du spectre autistique (TSA) sont des troubles neurodéveloppementaux fortement héritables. En parallèle, la théorie de l'hypoconnectivité fronto – postérieure semble être au coeur de la physiopathologie des TSA. Afin de comprendre la contribution des facteurs de risque familiaux de ce trouble, nous avons conduit conjointement une étude de connectivité anatomique et fonctionnelle chez des parents non atteints de sujets atteints de TSA. Nous avons réalisé une étude de tractographie en cerveau entier afin de comparer les valeurs de l'anisotropie fractionnelle généralisée le long des principaux faisceaux de substance blanche chez 85 sujets adultes : 39 parents non atteints, 18 sujets atteints de TSA comparés à 28 sujets contrôles. Après avoir corrigé pour les tests multiples, nous avons mis en évidence une diminution significative de l'anisotropie fractionnelle généralisée le long du faisceau fronto- occipital inférieur bilatéral chez les parents non atteints, les sujets atteints de TSA en comparaison aux sujets contrôles. Afin de comprendre l'implication fonctionnelle de la dysconnectivité anatomique fronto – occipitale retrouvée en tractographie, nous avons calculé la connectivité fonctionnelle entre les régions fronto – occipitales selon les extrémités du faisceau frontal - occipital inférieur bilatéral. En comparaison à 28 sujets contrôles, nous avons ainsi observé une augmentation significative de la connectivité fonctionnelle fronto - occipitale chez 38 parents non atteints et chez 13 sujets atteints de TSA. Une étude de connectivité fonctionnelle en cerveau entier serait une perspective prometteuse quant à l'interprétation de l'augmentation de la connectivité fronto – occipitale observée. Les anomalies fronto – occipitales montrées chez les parents non atteints, les sujets atteints de TSA pourraient correspondre à la mise en évidence d'un endophénotype dans les TSA. / Autism Spectrum Disorder (ASD) are neurodevelopmental disorders highly heritable.In parallel, the underconnectivity theory of ASD assumes that fronto-posterior brain disconnectivity is at the core of its pathophysiology. Our goal was to assess long-range structural and functional connectivity in unaffected parents of subjects with ASD to better understand the contributions of familial factors to heightened risk of ASD. We performed a diffusion weighted imaging (DWI) based whole brain tractography to compare generalized fractional anisotropy (gFA) in the main deep long white matter tracts in 85 adults: 39 unaffected parents, 18 probands compared to 28 controls. After corrections for multiple comparisons, we identified a significant decrease in gFA in the bilateral inferior frontal occipital fasciculus (IFOF) in both probands with ASD and unaffected parents when compared to controls. To understand the functional implication of fronto – occipital anatomical disconnectivity, we assessed the functional connectivity between the regions linked by IFOF exhibiting significant alterations in gFA. We also showed that both probands and unaffected parents exhibited a significantly increased functional connectivity between the frontal and occipital regions linked by the IFOF. In order to better understand and extend this interesting results, to evaluate the global functional connectivity of our sample in order to be able to interpret the increase of fronto-occipital functional connectivity would be an important perspective. These findings highlight an altered fronto-occipital connectivity in subjects with ASD and unaffected parents suggesting that fronto-occipital disconnectivity may be an endophenotype of ASD.

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 connnaissances 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. / 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 diffusionweighted 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 mean 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.

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.

Cette thèse "Tractographie cardiaque optimale utilisant l'IRM du tenseur de diffusion" à pour but de proposer et d'étudier une nouvelle formulation globale de la tractographie cardiaque à partir d'images de tenseur de diffusion synthétisant les données pondérées en diffusion. Les raisons sous-jacentes ayant conduits à une nouvelle formulation sont multiples. Les méthodes existantes sont pour la plupart locales comme les algorithmes de « streamline » (ligne de champ) et sont sujettes à de nombreuses imperfections, en particulier, leur faible robustesse par rapport au bruit dans les données. Un autre problème de ce type d'approches basé sur la résolution d'équations différentielles est leur dépendances quant à l'initialisation, ce dont notre méthode s'est totalement affranchit. L'autre but de cette thèse est de déterminer un ou plusieurs critères numériques pour comparer et qualifier les objets fibres. En effet, même s'il semble facile de caractériser qualitativement les fibres de façon visuelle, la création de mesures pour caractériser les fibres soit dans l'absolue, soit en comparaison aux données ou à d'autres fibre relève d'une toute autre approche. / This thesis "Optimal cardiac tractography using DT-MRI" offers and studies a new formulation of cardiac tractography based on the use of diffusion tensor images that synthetize the information of the diffusion weighted images. The underlying reasons that led to a new formulation are manifold. Existing methods are mostly based on local data, such as the streamlining algorithms, and thus are subject to many imperfections, especially they are not robust to noise in the data. Another problem with this type of approach based on solving differential equations is their dependency on initialization, unlike the method under study. The other aim of this thesis is to determine one or more numerical criteria to compare and qualify fibers. Even though it seems easy to qualitatively characterize fibers based on the visualization, creating measures to characterize the fibers, either in absolute or in comparison to the data or other fibers, is actually challenging.

Résumé : Au repos, l'activité du cerveau d'un humain sain est caractérisée par de larges fluctuations dans la bande de fréquences de 8-13 Hz d'un électroencéphalogramme (EEG), connue sous le nom de bande alpha. Bien qu'il soit établi que son activité varie d'un individu à l'autre, peu d'études se sont intéressées à la façon dont elle peut être reliée aux variations morphologiques des structures du cerveau. Entre autres, on pense que le corps géniculé latéral (CGL) et ses fibres efférentes (la radiation optique) jouent un rôle clé sur l'activité alpha, bien qu'il n'est pas certain que leur forme ou leur grosseur contribuent à sa variabilité inter-individuelle. Considérant l'utilisation courante d'EEG dans la recherche fondamentale ou clinique, ce sujet est important, mais difficile à traiter vu les problèmes associés à une bonne segmentation du CGL et de la radiation optique. Pour cette raison, nous avons utilisé la résonance magnétique de diffusion (IRMd), la résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et l'EEG sur 20 sujets sains pour mesurer la structure et la fonction, respectivement. L'analyse de la structure a nécessité une nouvelle approche semi-automatique pour segmenter le CGL et la radiation optique, qui nous a permis de mesurer plusieurs variables, telles que le volume et la position. Ces mesures correspondent bien aux connaissances sur la morphologie de ces structures basées sur des études post-mortem, et pourtant, nous avons trouvé que leur variabilité inter-sujet n'influençait pas la puissance des ondes alpha ou leur fréquence-type (p>0.05). Ces résultats suggèrent que la variabilité alpha soit médiée par d'autres sources structurelles. Notre méthodologie pourra servir pour de futures recherches sur l'influence de l'anatomie sur la fonction en IRMf, tomographie par émission de positron (TEP), EEG, etc., ou pour améliorer les recherches cliniques sur la radiation optique. / Abstract : At rest, healthy human brain activity is characterized by large electroencephalography (EEG) fluctuations in the 8-13 Hz range, commonly referred to as the alpha band. Although it is well known that EEG alpha activity varies across individuals, few studies have investigated how this may be related to underlying morphological variations in brain structure. Specifically, it is generally believed that the lateral geniculate nucleus (LGN) and its efferent fibres (optic radiation, OR) play a key role in alpha activity, yet it is unclear whether their shape or size variations contribute to its inter-subject variability. Given the widespread use of EEG alpha in basic and clinical research, addressing this is important, though difficult given the problems associated with reliably segmenting the LGN and OR. For this, we employed a multi-modal approach and combined diffusion magnetic resonance imaging (dMRI), functional magnetic resonance imaging (fMRI) and EEG in 20 healthy subjects to measure structure and function, respectively. For the former, we developed a new, semi-automated approach for segmenting the OR and LGN, from which we extracted several structural metrics such as volume, position and diffusivity. Although these measures corresponded well with known morphology based on previous post-mortem studies, we nonetheless found that their inter-subject variability was not significantly correlated to alpha power or peak frequency (p > 0.05). Our results therefore suggest that alpha variability may be mediated by an alternative structural source and our proposed methodology may in general help in better understanding the influence of anatomy on function.

L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est la seule technique non invasive d'imagerie médicale qui permet la reconstruction de l'architecture neuronale du cerveau. Cette approche est fondamentale pour le domaine des neurosciences, qui tente continuellement de développer de nouveaux outils et modèles pour mieux détecter et étudier les maladies mentales et neurodégénératives, les troubles du développement, les tumeurs, les commotions, ainsi que plusieurs autres pathologies du cerveau humain. L'IRM de diffusion (IRMd) combinée à la tractographie rend possible l'extraction de l'information structurelle sur les fibres nerveuses. Ces méthodes permettent de visualiser, d'analyser et d'évaluer l'intégrité de la matière blanche, ceci afin d'identifier la présence d'anomalies le long des axones, causées par la démyélinisation, la mort axonale ou d'autres détériorations. La problématique est que ces méthodes ont une faible résolution comparée à une surface ou une image anatomique IRM. L'IRMd est limitée par son faible rapport signal sur bruit (SNR) et l'effet de volume partiel causé par la discrétisation. Certains modèles géométriques ont récemment été utilisés pour mieux modéliser l'expansion corticale, la topologie des plis corticaux et l'organisation des couches de la matière grise. Toutefois, ces modèles fournissent seulement de l'information sur l'organisation du cortex et non pas sur la matière blanche comme telle, ni sur la structure des neurones. Cette recherche vise à modéliser la structure complexe des fibres de la matière blanche à l'aide d'équations différentielles et de flots géométriques. Ce mémoire présente différents modèles mathématiques (surface et flot) ainsi que leur intégration avec la méthode des différences finies. Nous proposons également d'utiliser un maillage de la surface corticale afin d'améliorer la précision de l'IRMd et de limiter l'effet de volume partiel. Validée qualitativement et quantitativement avec l'aide d'acquisitions hautes résolutions du Human Connectome Project (HCP) et d'un jeu de données de reproductibilité de test-retest, cette méthode permet d'améliorer la tractographie. Les résultats de ces travaux permettront de faire le pont entre l'imagerie de diffusion (IRMd) et les modalités propres à l'imagerie fonctionnelle (EEG, MEG, IRMf et TMS), pour lesquelles la structure des axones situés sous le cortex est essentielle pour bien modéliser et comprendre le fonctionnement cérébral.

Les matrices symétriques et définies positives, ou tenseurs, sont aujourd'hui fréquemment utilisées en traitement et analyse des images. Leur importance a été mise à jour avec l'apparition récente de l'IRM du tenseur de diffusion (ITD) et de l'anatomie algorithmique (AA). Cependant, il est difficile de travailler avec : la contrainte de positivité doit être satisfaite à tout prix, ce qui n'est pas garanti avec les opérations matricielles standard. Dans ce travail, nous proposons deux alternatives au calcul euclidien sur les tenseurs. Au lieu de voir l'espace des tenseurs comme un espace vectoriel, nous le considérons comme une variété, i.e., un espace courbe et lisse. Grâce à la géométrie riemannienne, il est alors possible de " déplier " cet espace et de généraliser aux tenseurs toute opération avec des implémentations étonnamment simples. Dans un deuxième temps, nous passons en revue les applications de tels cadres de calcul en ITD clinique et en AA du cerveau. En ITD, nous montrons qu'il est possible de traiter de manière optimale des données très bruitées typiques d'acquisitions cliniques, et de produire des reconstructions de fibres plausibles. En AA du cerveau, nous montrons qu'en considérant des repères anatomiques simples - les lignes sulcales - il est possible de mesurer précisément la variabilité interindividuelle du cortex. Finalement, nous développons un cadre nouveau pour étudier les corrélations anatomiques entre régions du cerveau, et présentons des résultats jusqu'à maintenant inconnus de dépendances entre sillons symétriques, et entre sillons à priori non reliés, soulevant ainsi de nouvelles questions sur l'origine de telles dépendances statistiques.

L'insula est une structure complexe impliquée dans une variété de fonctions. Les études de connectivité par traçage chez les primates non humains ont révélé une multitude de connexions corticales entre l'insula et les lobes frontal (cortex orbitofrontal, cortex préfrontal, régions cingulaires, aire motrice supplémentaire), pariétal (cortex somatosensoriel primaire et secondaire) et temporal (pôle temporal, cortex auditif, cortex prorhinal et entorhinal). Les études de tractographie chez l'humain ont révélé des connexions structurelles similaires, mais n'ont pas rapporté de connexion avec le cortex cingulaire, malgré que cette structure soit reconnue comme étant fonctionnellement connectée à l’insula. Ce projet vise à approfondir la recherche sur la connectivité structurelle entre ces deux structures ainsi que d'autres régions connues comme étant fonctionnellement connectées à l'insula, à l'aide d'un échantillon plus grand et des plus récentes méthodes en tractographie par l’imagerie à haute résolution de diffusion angulaire basée sur des a priori anatomiques. En analysant les données de 46 participants adultes en bonne santé, notre étude rapporte un large éventail de connexions entre l’insula et les lobes frontal, temporal, pariétal et occipital ainsi que les régions limbiques, suivant un patron d’organisation rostrocaudal. Notamment, nous démontrons pour la première fois une connexion structurelle claire entre l’insula et les gyri cingulaire, parahippocampique, supramarginal et angulaire ainsi que le précunéus et les régions occipitales. / The insula is a complex structure involved in a wide range of functions. Tracing studies on non-human primates reveal a wide array of cortical connections in the frontal (orbitofrontal and prefrontal cortices, cingulate areas, and supplementary motor area), parietal (primary and secondary somatosensory cortices) and temporal (temporal pole, auditory, prorhinal and entorhinal cortices) lobes. However, recent human tractography studies have not observed connections between the insula and the cingulate cortices, although these structures are thought to be functionally intimately connected. In this work, we try to unravel the structural connectivity between these regions and other known functionally connected structures, benefiting from a higher number of subjects and the latest state-of-the-art high angular resolution diffusion imaging (HARDI) tractography algorithms with anatomical priors. By performing a HARDI tractography analysis on 46 young normal adults, our study reveals a wide array of connections between the insula and the frontal, temporal, parietal and occipital lobes as well as limbic regions, with a rostro-caudal organization in line with tracing studies in macaques. Notably, we reveal for the first time in humans a clear structural connectivity between the insula and the cingulate, parahippocampal, supramarginal and angular gyri as well as the precuneus and occipital regions.

Cette thèse porte sur les modèles génératifs en apprentissage automatique. Deux nouveaux modèles basés sur les réseaux de neurones y sont proposés. Le premier modèle possède une représentation interne où une certaine structure a été imposée afin d’ordonner les caractéristiques apprises. Le deuxième modèle parvient à exploiter la structure topologique des données observées, et d’en tenir compte lors de la phase générative. Cette thèse présente également une des premières applications de l’apprentissage automatique au problème de la tractographie du cerveau. Pour ce faire, un réseau de neurones récurrent est appliqué à des données de diffusion afin d’obtenir une représentation des fibres de la matière blanche sous forme de séquences de points en trois dimensions.

Ce mémoire est divisé en quatre chapitres. D’abord, une introduction initie le lecteur au domaine des neurosciences. Ensuite, le chapitre 1 décrit les étapes de la dissection virtuelle par tractographie, à partir du phénomène physique de la diffusion jusqu’aux mesures statistiques des structures de la matière blanche. Le chapitre 2 présentera une nouvelle méthode d’assurance qualité, basée sur l’analyse volumique des faisceaux de la matière blanche, la contribution principale de ce mémoire. Finalement, la conclusion contient une discussion des problématiques non résolues ainsi que des perspectives d’avenir pour la tractographie.