Amélioration de connectivité fonctionnelle par utilisation de modèles déformables dans l'estimation de décompositions spatiales des images de cerveau / Elvis Dohmatob ; sous la direction de Bertrand Thirion

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : anglais / English

Catalogue Worldcat

Connectivité fonctionnelle

Recalage d'images

Optimisation mathématique

Apprentissage automatique

Imagerie par résonance magnétique

Thirion, Bertrand (1975-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Schoenauer, Marc (19..-....) (Président du jury de soutenance / praeses)

Ashburner, John T. (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Peyré, Gabriel (1979-....) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Varoquaux, Gaël (1981-.... ; chercheur en informatique et traitement des données) (Membre du jury / opponent)

Grosse-Wentrup, Moritz (Membre du jury / opponent)

Université Paris-Saclay (2015-2019) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Saclay, Ile-de-France) (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Université Paris-Sud (1970-2019) (Autre partenaire associé à la thèse / thesis associated third party)

Résumé / Abstract : Cartographier la connectivité fonctionnelle du cerveau à partir des donnés d'IRMf est devenu un champ de recherche très actif. Cependant, les outils théoriques et pratiques sont limités et plusieurs tâches importantes, telles que la définition empirique de réseaux de connexion cérébrale, restent difficiles en l’absence d'un cadre pour la modélisation statistique de ces réseaux. Nous proposons de développer au niveau des populations, des modèles joints de connectivité anatomique et fonctionnelle et l'alignement inter-sujets des structures du cerveau. Grâce à une telle contribution, nous allons développer des nouvelles procédures d'inférence statistique afin de mieux comparer la connectivité fonctionnelle entre différents sujets en présence du bruit (bruit scanner, bruit physiologique, etc.).

Résumé / Abstract : Mapping the functions of the human brain using fMRI data has become a very active field of research. However, the available theoretical and practical tools are limited and many important tasks like the empirical definition of functional brain networks, are difficult to implement due to lack of a framework for statistical modelling of such networks. We propose to develop at the population level, models that jointly perform estimation of functional connectivity and alignment the brain data across the different individuals / subjects in the population. Building upon such a contribution, we will develop new methods for statistical inference to help compare functional connectivity across different individuals in the presence of noise (scanner noise, physiological noise, etc.).