Résumé: L’Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle est devenue un des outils principaux pour mesurer l’activité cérébrale chez l’Homme de façon non-invasive. Le type de séquence plus fréquemment utilisé à ces fins est le signal dépendant du niveau d'oxvgène sanguin (BOLD signal) car il reflète les changements hémodynamiques associés à l’activité cérébrale et offr l’avantage d'être relativement facile à mesurer. Cependant, cette mesure est dépendante du niveau de désoxyhémoglobine, présent dans les veines. L'architecture structurelle de ces dernières varie considérablement d'une région du cerveau à l'autre et cela fait en sorte qu'il est ardu de savoir si les différences inter-régionales sont dues à des différences au niveau de l’activité neuronale ou de la structure vasculaire. C'est pour répondre à cette question que nous avons observé la relation entre les variations régionales de densité vasculaire (VAD) et l’amplitude du signal BOLD au repos et en présence d'un stimulus. Nous avons implémenté une méthode de segmentation des veines pour des images en pondération de susceptibilité (SWI). Nous avons également utilisé une méthode de segmentation des tissus (Morphométrie Basée sur les Voxels (VBM )) pour séparer les tissus et calculer une mesure de densité de matière. Nous avons trouvé qu'indépendamment de la taille des voxels, les variations régionales d'amplitude du signal BOLD au repos et du signal évoqué par une tâche sont mieux corrélées avec la VAD qu'avec la densité de matière grise. En utilisant un modèle linéaire général, nous avons observé qu'une grande partie des variations régionales au repos pouvait être modélisée par la VAD. En somme, nos résultats suggèrent que le signal BOLD au repos est intimement relié à la structure vasculaire. Utiliser la densité vasculaire afin de calibrer les mesures d'amplitude du signal BOLD au repos nous permettra d'interpréter de façon plus précise et d'obtenir de meilleures informations sur les différences observées entre plusieurs groupes de sujets et de patients. // Abstract: Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) has become one of the primary tools used for non-invasively measuring brain activity in humans. For the most part, the blood oxygen level-dependent (BOLD) contrast is used, which reflects changes in heinodynamics associated with active brain tissue. The main advantage of the BOLD signal is that it is relatively easy to measure and thus is often used as a proxy for comparing brain function across population groups (i.e. control vs. patient). However, it is particularly weighted towards veins whose structural architecture is known to vary considerably across the brain. This makes it difficult to interpret whether differences in BOLD between cortical areas reflect true differences in neu-ral activity or vascular structure. We therefore investigated how regional variations of vascular density (VAD) relate to the amplitude of resting-state and task-evoked BOLD signals. To address this, we first developed an automated method for segmen-ting veins in images acquired with susceptibility weighted imaging (SWI), allowing us to visualize the venoms vascular tree across the brain. In 19 healthy subjects, we then applied Voxel-Based Morphometry (VBNI) to Ti-weighted images and compu-ted regional measures of gray matter density (GNID). We found that, independent of spatial scale. regional variations in resting-state and task-evoked fNIRI amplitude was better correlated to VAD compared to GRID. Using a general linear model (GLNI). it was observed that the bulk of regional variance in resting-state activity could be modelled by VAD. Taken together, our results suggest that resting-state BOLD signals are signifi-cantly related to the underlying structure of the brain vascular system. Calibrating resting BOLD activity by venous structure may result in a more accurate interpreta-tion of differences observed between cortical areas and/or individuals.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usherbrooke.ca/oai:savoirs.usherbrooke.ca:11143/6370 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Vigneau-Roy, Nicolas |
| Contributors | Whittingstall, Kevin |
| Publisher | Université de Sherbrooke |
| Source Sets | Université de Sherbrooke |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Mémoire |
| Rights | © Nicolas Vigneau-Roy |
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