Song, Tianqi
[Author]
;
Ecole centrale de Marseille
[Contributor];
Coulon, Olivier
[Contributor]
Détection et caractérisation des plis-de-passage sur la surface du cortex cérébral : de la morphologie à la connectivité ; Detection and characterisation of pli-de-passages on the cortical surface : from morphology to connectivity
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Media type:
Text;
E-Book;
Electronic Thesis
Title:
Détection et caractérisation des plis-de-passage sur la surface du cortex cérébral : de la morphologie à la connectivité ; Detection and characterisation of pli-de-passages on the cortical surface : from morphology to connectivity
Footnote:
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Description:
La surface du cortex cérébral est très convoluée, avec un grand nombre de plis, les sillons corticaux. Ces plis sont extrêmement variables d'un individu à l'autre. Cette grande variabilité constitue un problème pour de nombreuses applications en neurosciences et en imagerie cérébrale. Un problème central est que les sillons cérébraux ne sont pas la bonne unité pour décrire les plis sur la surface corticale. En particulier, leur géométrie (forme) et leur topologie (branches, nombre de pièces) sont très variables. Les "Plis de passages" (PPs) peuvent expliquer une partie de cette variabilité. Le concept de PPs a été introduit pour la première fois par Gratiolet (1854) pour décrire les gyri transversaux qui interconnectent les deux côtés d'un sillon, sont fréquemment enfouis dans la profondeur de ces sillons, et sont parfois apparents sur la surface corticale. En tant que caractéristique intéressante du processus de plissement cortical, la connectivité structurelle sous-jacente des PP a également suscité beaucoup d'intérêt.Cependant, la difficulté d'identifier les PPs et le manque de méthodes systématiques pour les détecter automatiquement ont limité leur utilisation. Cette thèse vise à détecter et à caractériser les PPs sur la surface corticale tant du point de vue de la morphologie que de la connectivité. Elle s'articule autour de deux axes de recherche principaux : 1. Définition d'un processus de détection des PPs basé sur l'apprentissage automatique et utilisant leurs caractéristiques géométriques (ou morphologiques).2. Étudier les relations entre les PP et leur connectivité structurelle sous-jacente, et poursuivre le développement de modèles d'apprentissage automatique multimodaux. Dans la première partie, nous présentons une méthode de détection automatique des PP sur le cortex en fonction des caractéristiques morphologiques locales proposées dans (Bodin et al., 2021). Pour enregistrer les caractéristiques morphologiques locales de chaque sommet de la surface corticale, nous avons utilisé la méthode de ...