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'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.

Le recalage des images du cerveau vise à réduire la variabilité anatomique entre les differentes sujets, et à créer un espace commun pour l'analyse de groupe. Les approches multi-modales essaient de minimiser les variations de forme du cortex et des structures internes telles que des faisceaux de fibres nerveuses. Ces approches nécessitent une identification préalable de ces structures, ce qui s'avère une tâche difficile en l'absence d'un atlas complet de référence. Nous proposons une extension de l'algorithme de recalage difféomorphe des Démons pour recaler conjointement des images et des faisceaux de fibres. Dans cette thèse, nous analysons différentes représentations des faisceaux de fibres comme une séquence de points, un nuage de points, les courants et les mesures. Différentes distances sont analysées et étudiées dans l'algorithme de recalage. Pour simplifier la représentation de la matière blanche nous utilisons et étendons les algorithmes de classification existants. En étendant le recalage d'images afin d'ajouter des descripteurs de la géométrie des fibres nerveuses, nous espérons améliorer les futures analyses concernant les matières grise et blanche. Nous avons démontré l'efficacité de notre algorithme en recalant conjointement des images anatomiques pondérées en T1 et des faisceaux de fibres. Nous avons comparé nos résultats à des approches concurrentes, l'une multimodale s'appuyant sur l'anisotropie fractionnaire et la pondération T1, l'autre sur les tenseurs de diffusion, et obtenu de meilleures performances à l'aide de notre algorithme. Enfin, nous mettons en évidence sur des études de groupe en IRMf que notre méthodologie et notre implémentation apportent un gain en sensibilité de détection des activations cérébrales. / Brain image registration aims at reducing anatomical variability across subjects to create a common space for group analysis. Multi-modal approaches intend to minimize cortex shape variations along with internal structures, such as fiber bundles. These approaches require prior identification of the structures, which remains a challenging task in the absence of a complete reference atlas. We propose an extension of the Diffeomorphic Demons image registration to jointly register images and fiber bundles. In this thesis we analyze differents representations of the fiber bundles such as ordered points, clouds of points, Currents and Measures. Different distances are analyzed and implemented into the registration algorithm. To simplify white matter representation we also analyze, use and extend existing clustering algorithms. By extending the image registration to include geometric fiber bundles descriptors we hope to improve future analyses regarding both, grey and white matter. We demonstrate the efficacy of our algorithm by registering simultaneously T1 images and fiber bundles and compare results with a multi-modal T1+Fractional Anisotropy (FA) and a tensor-based registration algorithms and obtain superior performance with our approach. We provide preliminary evidence that our implementation improves the sensitivity of activation detection in fMRI group studies.

Le cerveau humain est constitué d'un grand nombre de neurones inter-connectés formant des faisceaux de fibres de matière blanche permettant de transmettre des influx nerveux entre différentes régions. Dans cette thèse, divers aspects de la connectivité anatomique cérébrale ont été étudiés en utilisant l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) et la tractographie. La tractographie est aujourd'hui la seule méthode permettant de reconstruire, en partie, les faisceaux de fibres de matière blanche in vivo et de manière non-invasive. (1) Une première étude visait à caractériser de manière quantitative les faisceaux d'association courts fronto-pariétaux reconstruits par tractographie dans la région centrale chez vingt sujets sains. (2) Une deuxième étude visait à définir une nouvelle méthode de parcellisation (i.e., subdiviser le cerveau en différentes régions macroscopiques) en utilisant comme critère structurel de base des motifs de connectivité reconstruits par tractographie. (3) Enfin, une troisième étude avait pour objectif de créer une ontologie neuroanatomique afin de représenter des régions de matière grise macroscopiques connectées par des faisceaux de fibres reconstruits par tractographie et d'annoter automatiquement des données de la connectomique humaine. L'utilisation de raisonneurs DL (Description Logic) usuels permettait de générer automatiquement des inférences relatives aux relations partie-tout, de connectivité ou enfin de voisinage spatial. / Human brain contains a great number of neurons interconnected forming white matter fiber bundles that can transmit information between different regions. In this thesis, different aspects of anatomical connectivity were studied using Magnetic Resonance Imaging (MRI) and tractography. Tractography is currently the only tool that allow to reconstruct white matter fiber bundles in the living human brain and in a non invasive way. (1) A first study aimed to characterize quantitatively the white matter fiber bundles reconstructed by tractography between the precentral and postcentral gyri in twenty healthy subjects. (2) A second study aimed to define a new parcellation scheme (i.e., subdivide the brain into different macroscopic regions) using connectivity patterns reconstructed by tractography as the main structural criteria. (3) Lastly, a third study aimed to create a new ontology in order to represent gray matter regions connected by white matter fiber bundles reconstructed by tractography and to annotate automatically connectomics datasets. The use of common DL (Description Logic) reasoners allowed to infer automatically some new axioms concerning especially part-whole, connectivity or spatial relationships.

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Introduction : La stimulation électrique directe basse fréquence est pratiquée sur des patients épileptiques pharmaco-résistants implantés avec des électrodes profondes. Elle induit de potentiels évoqués cortico-corticaux (PECC) qui permettent d’estimer la connectivité in vivo et ont permis de caractériser des réseaux locaux. Pour estimer la connectivité à l’échelle du cortex, le projet multicentrique F-TRACT vise à rassembler plusieurs centaines de patients dans une base de données pour proposer un atlas probabiliste de tractographie fonctionnelle.Méthodes : La construction de la base de données à nécessité la mise en place technique de pipelines de traitement semi-automatiques pour faciliter la gestion du nombre important de données de stéréo-électroencéphalographie (SEEG) et d’imagerie. Ces pipelines incluent des nouvelles méthodes de traitement du signal et d’apprentissage automatique, qui ont été développées pour identifier automatiquement les mauvais contacts et corriger l’artefact induit par la stimulation. Les analyses de groupe se sont basées sur des métriques des PECC et des cartes temps-fréquences des réponses à la stimulation.Résultats : La performance des méthodes développées pour le projet a été validée sur des données hétérogènes, en termes de paramètres d’acquisition et de stimulation, provenant de différents centres hospitaliers. L’atlas a été généré à partir d’un échantillon de 173 patients, fournissant une mesure de probabilité de connectivité pour 79% des connexions et d’estimer des propriétés biophysiques des fibres pour 46% d’entre elles. Son application à une sous-population de patients a permis d’étudier les réseaux impliqués dans la génération de symptômes auditifs. L’analyse de groupe oscillatoire a mis en avant l’influence de l’anatomie sur la réponse à la stimulation.Discussion : Cette thèse présente une méthodologie d’étude des PECC à l’échelle du cortex cérébral, utilisant des données hétérogènes en termes d’acquisition, de paramètres de stimulation et spatialement. L’incrémentation du nombre de patients dans l’atlas généré permettra d’étudier les interactions cortico-corticales de manière causale. / Introduction: Low-frequency direct electrical stimulation is performed in drug-resistant epileptic patients, implanted with depth electrodes. It induces cortico-cortical evoked potentials (CCEP) that allow in vivo connectivity mapping of local networks. The multicentric project F-TRACT aims at gathering data of several hundred patients in a database to build a propabilistic functional tractography atlas that estimates connectivity at the cortex level.Methods: Semi-automatic processing pipelines have been developed to handle the amount of stereo-electroencephalography (SEEG) and imaging data and store them in a database. New signal processing and machine-learning methods have been developed and included in the pipelines, in order to automatically identify bad channels and correct the stimulation artifact. Group analyses have been performed using CCEP features and time-frequency maps of the stimulation responses.Results: The new methods performance has been assessed on heterogeneous data, coming from different hospital center recording and stimulating using variable parameters. The atlas was generated from a sample of 173 patients, providing a connectivity probability value for 79% of the possible connections and estimating biophysical properties of fibers for 46% of them. The methodology was applied on patients who experienced auditory symptoms that allowed the identification of different networks involved in hallucination or illusion generation. Oscillatory group analysis showed that anatomy was driving the stimulation response pattern.Discussion: A methodology for CCEP study at the cerebral cortex scale is presented in this thesis. Heterogeneous data in terms of acquisition and stimulation parameters and spatially were used and handled. An increasing number of patients’ data will allow the maximization of the statistical power of the atlas in order to study causal cortico-cortical interactions.

Diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) allows uniquely the study of the human brain non-invasively and in vivo. Advances in dMRI offer new insight into tissue microstructure and connectivity, and the possibility of investigating the mechanisms and pathology of neurological diseases. The great potential of the technique relies on indirect inference, as modelling frameworks are necessary to map dMRI measurements to neuroanatomical features. However, this mapping can be computationally expensive, particularly given the trend of increasing dataset sizes and/or the increased complexity in biophysical modelling. Limitations on computing can restrict data exploration and even methodology development. A step forward is to take advantage of the power offered by recent parallel computing architectures, especially Graphics Processing Units (GPUs). GPUs are massive parallel processors that offer trillions of floating point operations per second, and have made possible the solution of computationally intensive scientific problems that were intractable before. However, they are not inherently suited for all types of problems, and bespoke computational frameworks need to be developed in many cases to take advantage of their full potential. In this thesis, we propose parallel computational frameworks for the analysis of dMRI using GPUs within different contexts. We show that GPU-based designs can offer accelerations of more than two orders of magnitude for a number of scientific computing tasks with different parallelisability requirements, ranging from biophysical modelling for tissue microstructure estimation to white matter tractography for connectome generation. We develop novel and efficient GPUaccelerated solutions, including a framework that automatically generates GPU parallel code from a user-specified biophysical model. We also present a parallel GPU framework for performing probabilistic tractography and generating whole-brain connectomes. Throughout the thesis, we discuss several strategies for parallelising scientific applications, and we show the great potential of the accelerations obtained, which change the perspective of what is computationally feasible.

In study 1, thirty-eight healthy controls were used for optimization of the method. Fifteen patients with progressive supranuclear palsy and an equal number of age-matched healthy controls underwent diffusion tensor MRI and were then investigated and compared groupwise. It was shown that tractography analyses may preferably be performed regionally, such as along the tracts or in different segments of the tracts. Normalization of white matter tracts can be performed using anatomical landmarks. In study 2, 104 males and 153 females in the age interval 13 to 84 years of age participated as healthy individuals in order to investigate age-related changes with diffusion tensor MRI. It was shown that spatially differences in age-related changes exist between subdivided segments within white matter tracts. The aging processes within the CB and the IFO vary regionally. In study 3, 38 human brains were used for investigation of the white matter tract inferior longitudinal fasciculus (ILF) and its subcomponents. Of these, white matter anatomical dissection was performed in 14 post-mortem normal human brains. The remaining 24 brains were investigated in vivo with diffusion tensor MRI in healthy individuals. It was validated that fibers of the ILF in the occipito-temporal region have a clear, constant and detailed organisation. The anatomical connectivity pattern, and quantitative differences between the ILF subcomponents, confirmed a pivotal role of the ILF. In study 4, 12 patients with iNPH were included in the study and examined with diffusion tensor at three time points. For comparison, 12 healthy controls, matched by gender and age were also included. Controls were examined with MRI only once. It was shown that DTI measures differ significantly between patients with iNPH and healthy controls. DTI measures of the CC, the CST and the SLF, correlated to changes in clinical symptoms after shunt surgery. Deeper knowledge about functions of the brain increases possibilities to take advantages from DTI analyses with tractography.

Apparue à la fin des années 1990, la tractographie utilise le signal diffusion de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) pour détecter l’orientation préférentielle des molécules d’eau et reconstruire l’architecture des tissus biologiques, notamment celle des fibres blanches intra cérébrales. Cette technique a suscité l’engouement de la communauté scientifique en permettant, pour la première fois, l’étude in vivo non invasive des structures anatomiques, et en particulier celle du cerveau. Néanmoins, la description de la trajectoire des fibres blanches reste imprécise dans les zones de croisement de fibres et pour les faisceaux de petite taille comme les nerfs crâniens. De multiples méthodes sont développées aux différents étapes d’acquisition et de post-traitement afin d’améliorer la résolution spatiale et angulaire et augmenter la précision de la reconstruction des fibres. En pratique clinique, la détection de la trajectoire des nerfs crâniens déplacés au contact des tumeurs de la base du crâne pourrait apporter une aide significative dans la stratégie chirurgicale et améliorer le résultat fonctionnel pour les patients.Après avoir rappelé les notions fondamentales nécessaires à la compréhension de chaque étape de la tractographie, nous en présentons l’ « état de l’art » dans le cas particulier des nerfs crâniens. A partir de 21 études de la littérature scientifique, nous détaillons tous les paramètres d’acquisition et de tracking, les algorithmes de reconstruction, le design des régions d’intérêt et le filtrage. Puis, nous développons notre propre pipeline de tractographie et montrons son impact sur la prise en charge chirurgicale à travers une série de 62 cas de tumeurs variées de la base du crâne et 2 vignettes cliniques illustratives. Enfin, nous proposons une nouvelle approche, la full-tractography, avec une utilisation potentielle en routine clinique, notamment lors du planning pré-chirurgical / Tractography is a recent imaging tool that used the diffusion signal from the magnetic resonance imaging (MRI) to detect the preferential orientation of water molecules within the tissues and particularly along white fibers of the brain. This technique has caught the attention of the scientific community describing non-invasively the in vivo white matter architecture. Nonetheless, its application to fiber crossing areas or to small-scale structures, such as cranial nerves, remains inaccurate. New methods are being developed for both the acquisition and post-processing steps to provide a higher angular and spatial resolution imaging, and improve the reconstruction of fibers. In the clinical setting, the detection of the trajectory of the cranial nerves displaced by skull base tumors could be a relevant asset for the surgical strategy and the functional outcome. After reminding the basics to understand each step involved in tractography, we present the current state-of-the-art for application to cranial nerves. From 21 selected studies, we report all parameters of acquisition and tracking, algorithms of reconstruction, the design of the regions of interest, and filtering. We then develop our tractography pipeline and show its value for the surgical management through a 62 case series of various skull base tumors and two clinical images. Finally, we propose a new full-tractography approach that could be implemented in routine, notably for presurgical planning

Prostatectomy, surgical resection of the whole prostate is a common treatment for high- risk prostate cancer. Common side effects include long-time urinary and or erectile dysfunction due to damage inflicted to periprostatic nerves. The aim of this study was to identify an optimal magnetic resonance diffusion tensor imaging protocol for visualization and quantification of these nerves, as pre-surgery visualization may help nerve-sparing surgery. Both scanner filter, parameters for accelerated scan techniques, diffusion-related acquisition parameters and post- processing tractography parameters were investigated. Seven healthy volunteers were scanned with a state-of-art 3 T MRI scanner with varying protocol parameters. Diffusion data were processed and analysed using Matlab and Explore DTI. The resulting protocol recommendation included a normalized scanner filter, a parallel imaging acceleration factor of 2, partial Fourier sampling of 6/8, a right-left phase encoding direction, a b-value of 600 s/mm2, monopolar gradient polarity with applied eddy current correction, four acquisitions of 12 diffusion- sensitizing gradient directions, and a reverse phase encoding approach for correction of geometrical image distortions induced by static field inhomogeneity. For post-processing tractography, the recommended parameters were a lower limit for fractional anisotropy of 0.05, a minimum tract length of 3 centimetres and a maximum turning angle between voxels of 60 degrees. The limited parameter range that was tested and the low number of volunteers can be regarded as limitations to this study. Future work should address these issues. Furthermore, feasibility of periprostatic nerve tracking with the optimized protocol should be tested in a patient study.