Les ganglions de la base (GB) sont des structures cérébrales profondes participant à la sélection de comportements adaptés, avec ses composantes motrices, cognitives et émotionnelles. L’étude par IRMf BOLD de ces structures présente un grand intérêt pour explorer leur rôle et leur dysfonctionnement dans certaines pathologies, comme la maladie de Parkinson (MP). Cette technique permet, par l’étude du signal BOLD, de mettre en évidence des activations cérébrales suite à une activation neuronale. Or l’IRMf BOLD a été optimisée pour l’étude des activations corticales, et la mise en évidence d’activations dans les GB est difficile, surtout au niveau individuel. Ceci est en parti lié au fait que le signal BOLD est plus faible dans ces structures par rapport au cortex. Plusieurs raisons peuvent expliquer ce faible signal BOLD. Ainsi la charge en fer de ses structures, modifiant le paramètre de relaxation T 2 *, peut en être une des causes. En effet, la sensibilité de mesure du signal BOLD est optimale lorsque le temps d’écho (TE) de la séquence d’acquisition égale le T 2 * de la structure cérébrale d’intérêt. Notre premier travail a consisté à étudier l’hétérogénéité du T 2 * dans différentes structures cérébrales en tenant compte des effets de la MP, pathologie connue pour entrainer des accumulations de fer dans certaines régions. Nous avons par ailleurs étudié l’évolution du T 2 * de manière longitudinale, et ce paramètre est apparu comme un biomarqueur intéressant de l’évolutivité de la MP. Le deuxième travail a été consacré à étudier les activations des GB en tenant compte de l’hétérogénéité du T 2 *. Nous avons étudié les activations cérébrales suite à la réalisation d’une tâche motrice, en explorant entre autres l’effet TE. Nous avons montré que le choix du TE a finalement peu d’impact sur la capacité de détection des activations au niveau des GB. Nous proposons une stratégie pour l’étude individuelle de l’activité cérébrale au niveau des GB en utilisant le pourcentage de changement du signal BOLD dans des régions cérébrales d’intérêt préalablement définies sur l’analyse de groupe. / The basal ganglia (BG) are deep brain structures involved in the selection of appropriate behavior, with motor, cognitive and emotional components. The BOLD fMRI study of these structures is of great interest to explore their role and dysfunction in certain diseases, such as Parkinson's disease (PD). By studying the BOLD signal, this technique allows to identify brain activation following neuronal activation. However BOLD fMRI has been optimized for the study of cortical activations and detection of activations in the BG is difficult, mainly at the individual level. This is partly due to the fact that the BOLD signal is lower in these structures in relation to the cortex. Several reasons may explain the BOLD signal attenuation. Thereby, iron load in its structures, which changes the relaxation parameter T 2 *, may be a cause. Indeed, the BOLD signal is optimal when the echo time (TE) of the MRI acquisition sequence equal T 2 * of the considered brain structure. Our first work was to study the heterogeneity of T 2 * in different brain structures, taking into account the effects of PD. Indeed, PD is known to induce iron accumulation some regions. We also studied the evolution of T 2 * longitudinally, and this parameter has emerged as an interesting biomarker to track PD progression. The second work was to study the activation of BG taking into account T 2 * heterogeneity. We studied brain activation during a motor task, exploring in particular the effect of TE. We showed that the choice of TE has a low impact on BG activation detection sensitivity. We propose a strategy for individual quantification of neuronal activity in the BG, using the BOLD percentage signal change in pre-defined regions of interest, obtained from the group analysis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013CLF1MM07 |
| Date | 25 June 2013 |
| Creators | Ulla, Miguel |
| Contributors | Clermont-Ferrand 1, Bonny, Jean-Marie, Durif, Franck |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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