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Dissection Automatique In Vivo des Structures de la Matière Blanche à partir de l'imagerie par Résonance Magnétique de Diffusion

La motivation de cette thèse est la dissection in vivo de la MB. Cette procédure permet d'isoler les faisceaux de la MB, qui jouent un rôle particulier dans le fonctionnement du cerveau, de façon à pouvoir les analyser. L'exécution manuelle de cette tache requiert une grande connaissance du cerveau et demande plusieurs heures de travail. Le développement d'une technique automatique est donc de la plus grande importance. Le cerveau est organisé tel un réseau reliant différentes régions. Ce réseau est important pour le développement de fonctions comme le langage. Certains troubles cognitifs peuvent être expliqués par des problèmes de connexion entres régions plutôt qu'à un dommage de ces dernières. Malgré plusieurs décennies de travail sur ces réseaux, nos connaissances sur le sujet n'ont pas beaucoup évoluées depuis le début du siècle dernier. Récemment, un développement spectaculaire des techniques de l'imagerie à résonance magnétique (IRM) à permis l'étude vivant du cerveau humain. Une technique permettant l'exploration les faisceaux de la matière blanche (MB) in vivo est l'IRM de diffusion (IRMd). En particulier, la trajectographie à partir de l'IRMd facilite le traçage des faisceaux de la MB. C'est donc une technique prometteuse afin d'explorer l'aspect cognitif de l'anatomie humaine ainsi que de ses troubles. Cette thèse contient plusieurs contributions : Nous développons des moyens d'automatiser la dissection de la MB, c'est a dire le cadre mathématique nécessaire à sa compréhension. Ces outils nous permettent ensuite de développer des techniques d'analyse de la moelle épinière et de recherche de différences dans la MB entre des individus sains et schizophrènes.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00827022
Date02 April 2010
CreatorsWassermann, Demian
PublisherUniversité de Nice Sophia-Antipolis
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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