I. Corouge. Modelisation statistique de formes en imagerie cerebrale. Thèse de l'Université de Rennes I, mention informatique, Avril 2003.
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Cette thèse traite de la modélisation statistique de formes en imagerie cérébrale. Dans une première partie, nous proposons un modèle statistique de la forme des sillons corticaux. Le modèle est bâti par apprentissage à partir de sillons extraits d'images IRM et dotés d'une représentation paramétrique. La définition d'un repère intrinsèque à la forme sillon permet d'aligner l'ensemble des formes extraites et de construire une population d'apprentissage cohérente sur laquelle appliquer une analyse en composantes principales afin de dériver le modèle. Ce modèle statistique est ensuite étendu à un graphe de sillons afin de décrire non plus seulement les caractéristiques morphologiques d'un sillon, mais aussi les relations de position et d'orientation entre sillons principaux. L'analyse présentée ici porte sur un sous-graphe défini par un couple de sillons. Dans une seconde partie, trois applications de la modélisation proposée sont envisagées. D'une part, nous l'utilisons dans un cadre d'évaluation de méthodes de recalage global inter-sujets. Pratiquée sur des amers locaux, l'analyse statistique fournit un indicateur de la similarité des formes au sein des populations recalées, et produit un critère de comparaison entre les méthodes. D'autre part, nous exploitons la connaissance statistique apportée par le modèle sur les sillons dans le contexte de la construction d'atlas anatomiques et fonctionnels. Nous proposons une méthode locale et non-linéaire de recalage inter-sujets de données fonctionnelles, exprimées sous forme de dipôles MEG (localisations d'activations fonctionnelles), basée sur la modélisation des amers anatomiques que sont les sillons corticaux. Expérimentée sur une population de 18 sujets, cette méthode s'est avérée apte à réduire la variabilité fonctionnelle inter-individuelle observée. Enfin, nous appliquons la méthodologie proposée dans le cas des sillons à la modélisation statistique de la forme de frontières fonctionnelles délimitant des aires visuelles de bas-niveau
@PhdThesis{Corouge03a,
Author = {Corouge, I.},
Title = {Modelisation statistique de formes en imagerie cerebrale},
School = {Université de Rennes I, mention informatique},
Month = {April},
Year = {2003}
}
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