Statistical models for the analysis of ASL and BOLD Magnetic Resonance modalities to study brain function and disease

Résumé : Les modalités d'imagerie fonctionnelle et de perfusion sont étroitement liées car les deux mesurent, directement ou indirectement, le débit sanguin cérébral. D’une part, en utilisant le contraste BOLD (Blood-Oxygen-Level-Dependent), l'imagerie fonctionnelle par résonance magnétique (IRMf) exploite les propriétés magnétiques du sang (oxy et désoxyhémoglobine) pour y mesurer les changements locaux de concentration en oxygène: ce couplage neurovasculaire permet de déduire le fonctionnement du cerveau à partir des images IRMf. D’autre part, l'IRM de perfusion reflète le fonctionnement du système vasculaire cérébral en mesurant directement le débit sanguin cérébral. En particulier, l’IRM du marquage de l’eau artérielle (ASL) n'a pas besoin d'agents de contraste: le traceur est remplacé par des spins de protons endogènes d'eau. Habituellement l’ASL est utilisée pour mesurer la perfusion basale au repos. Toutefois, ces dernières années, il a également été utilisé comme une modalité d'imagerie fonctionnelle (comme la fASL) en mesurant les variations de perfusion cérébrale induites par la réalisation de tâches cognitives. Contrairement à l'IRMf standard basée sur le contraste BOLD, les résultats sont quantitatifs, ce qui rend ce type de données intéressantes pour son utilisation dans la recherche clinique. Cette thèse porte sur l’étude de la modalité fASL et sur le développement de nouvelles méthodes pour l'analyser. Comme précédemment réalisé pour les données BOLD, un cadre bayésien est développé pour l'analyse des données fASL. Il fournit un moyen de modéliser les valeurs d'activation et les fonctions de réponse hémodynamique et de perfusion en tant que variables probabilistes dans l’approche de Détection-Estimation Conjointe. Les modèles bayésiens utilisent une connaissance a priori pour l'estimation des paramètres inconnus à travers la spécification de distributions de probabilité. Dans ce travail, nous exploitons cette fonction pour incorporer au modèle des informations physiologiques, afin de rendre l'estimation plus robuste. En particulier, nous utilisons des modèles physiologiques basés sur le modèle de ballon pour obtenir un lien entre les réponses hémodynamiques et de perfusion, puis nous utilisons ce lien dans une distribution a priori pour régulariser l'estimation des réponses. En utilisant information physiologique a priori, une solution de type Markov Chain Monte Carlo (MCMC) a été proposée pour l'estimation des quantités contenues dans le signal IRMf. Étant donné que le coût de calcul de cet algorithme est très élevé, nous reformulons le problème pour utiliser une approche variationnelle (VEM) qui fournit un algorithme beaucoup plus rapide avec des résultats similaires. Dans ce cadre, l'introduction d'information a priori et de contraintes est également plus simple. Ces méthodes ont été évaluées sur deux ensembles de données différentes en utilisant des paradigmes événementiels et du bloc, pour des tâches cognitives très simples. Nous montrons les bonnes performances des méthodes proposées par rapport aux méthodes standards, au niveau des sujets et du groupe. Les résultats expérimentaux montrent que les probabilités a priori physiologiques améliorent l'estimation d'une fonction de réponse de perfusion. Ces résultats démontrent également que le contraste BOLD a une meilleure sensibilité pour la détection de l'activité cérébrale évoquée que fASL, bien que la fASL donne une activation plus localisée, ce qui est conforme à la littérature existante. A partir de ces résultats, nous discutons l'impact de la modélisation de la corrélation spatiale, ainsi que l'impact de l'estimation des réponses temporelles. Ce travail propose de nouvelles contributions méthodologiques pour l'étude de la fASL, et les met en perspective avec les techniques existantes. Ainsi, nous proposons de nouveaux outils pour la communauté neuroscientifique, mis en œuvre en python dans le package PyHRF, pour étudier et comprendre le fonctionnement du cerveau.
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Thèse
Applications [stat.AP]. Inria; Université Grenoble Alpes, 2016. English
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Contributeur : Aina Frau-Pascual <>
Soumis le : jeudi 19 janvier 2017 - 12:07:51
Dernière modification le : vendredi 17 février 2017 - 16:14:23
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 avril 2017 - 13:10:50

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Aina Frau-Pascual. Statistical models for the analysis of ASL and BOLD Magnetic Resonance modalities to study brain function and disease. Applications [stat.AP]. Inria; Université Grenoble Alpes, 2016. English. 〈tel-01440495〉

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