Modèles d'encodage parcimonieux de l'activité cérébrale mesurée par IRM fonctionnelle

Mots clé :

• pertinence des conditions expérimentales
• inférence bayesienne
• approximations variationnelles
• techniques stochastiques
• champ de Markov caché

L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est une technique non invasive permettant l'étude de l'activité cérébrale au travers des changements hémodynamiques associés. Récemment, une technique de détection-estimation conjointe (DEC) a été développée permettant d'alterner (1) la détection de l'activité cérébrale induite par une stimulation ainsi que (2) l'estimation de la fonction de réponse hémodynamique caractérisant la dynamique vasculaire; deux problèmes qui sont généralement traités indépendamment. Cette approche considère une parcellisation a priori du cerveau en zones fonctionnellement homogènes et alterne (1) et (2) sur chacune d'entre elles séparément. De manière standard, l'analyse DEC suppose que le cerveau entier peut être activé par tous les types de stimuli (visuel, auditif, etc.). Cependant la spécialisation fonctionnelle des régions cérébrales montre que l'activité d'une région n'est due qu'à certains types de stimuli. La prise en compte de stimuli non pertinents dans l'analyse, peut dégrader les résultats. La sous-famille des types de stimuli pertinents n'étant pas la même à travers le cerveau une procédure de sélection de modèles serait très coûteuse en temps de calcul. De plus, une telle sélection a priori n'est pas toujours possible surtout dans les cas pathologiques. Ce travail de thèse propose une extension de l'approche DEC permettant la sélection automatique des conditions (types de stimuli) pertinentes selon l'activité cérébrale qu'elles suscitent, cela simultanément à l'analyse et adaptativement à travers les régions cérébrales. Des exemples d'analyses sur des jeux de données simulés et réels, illustrent la capacité de l'approche DEC parcimonieuse proposée à sélectionner les conditions pertinentes ainsi que son intérêt par rapport à l'approche DEC standard.

Directeurs:

• Mme Florence Forbes (Directeur de Recherche - INRIA )
• Mr Michel Dojat (Ingénieur de Recherche - Grenoble INP )

Raporteurs:

• Mr Habib Benali (Directeur de Recherche - Université Pierre et Marie Curie )
• Mr Jean-Yves Tourneret (Professeur - Grenoble INP )

Examinateurs:

• Mr Jérôme Idier (Directeur de Recherche - CNRS )
• Mr Philippe Ciuciu (Chercheur - CEA-INRIA )