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[ES] La neurociencia computacional es una de las disciplinas más avanzadas para estudiar el cerebro humano y sus intrincados mecanismos. Para ello, los modelos computacionales de cerebro completo se han convertido en una herramienta muy efectiva. Dichos modelos representan el cerebro como una red con un número predefinido de nodos correspondientes a áreas cerebrales conectados entre sí en base a una matriz de conectividad estructural empírica. Sobre esta estructura, se utiliza un conjunto de ecuaciones diferenciales para simular actividad cerebral. Este enfoque es muy útil para investigar dinámicas cerebrales complejas mediante modelos matemáticos, como los modelos de sueño profundo. En este contexto, la matriz de conectividad estructural se construye en base a un atlas cerebral o parcelación cortical elegida arbitrariamente. Este estudio pretende analizar los efectos de la granularidad de la parcelación en un modelo de cerebro completo en estado de sueño profundo. Para ello, se aumenta gradualmente el número de áreas cerebrales discretas utilizando una parcelación local-global de la corteza cerebral humana. Debido a la naturaleza jerárquica de la corteza cerebral, la resolución de la parcelación cerebral puede aumentarse fácilmente, dando lugar a varias segmentaciones compuestas por 100, 200, 500 y 1000 parcelas. Para analizar los efectos del aumento de la granularidad regional, se construye el modelo y se ejecuta con los conjuntos de datos descritos anteriormente utilizando neurolib, un marco computacional para el modelado cerebral completo desarrollado en Python. A continuación, se evalúa su rendimiento comparando el resultado simulado con los registros empíricos. Finalmente, el análisis del modelo tiene como objetivo determinar qué patrones produce el modelo a diferentes niveles de resolución concluyendo en una propuesta de la mejor elección de la parcelación en función de los patrones de interés en el modelo de sueño profundo., [EN] Computational neuroscience is one of the most state-of-the-art disciplines for studying the human brain and its intricate mechanisms. To this aim, computational whole-brain models have become a very powerful tool. These models represent the brain as a network with a predefined number of nodes, where each node corresponds to a brain area and the connections between them are based on an empirically determined structural connectivity matrix. On this structure, a set of differential equations is used to simulate brain activity. This approach is highly useful when investigating complex brain dynamics with mathematical modeling, such as deep sleep models. In this context, the structural connectivity matrix is constructed based on an arbitrarily chosen brain atlas or parcellation. This study aims to analyze the effects of the parcellation¿s granularity on a deep sleep whole-brain model. Therefore, the number of discrete brain areas is gradually increased using a local-global parcellation of the human cerebral cortex. As the brain is hierarchically organized, the resolution of the brain parcellation can be easily augmented resulting in several cortical parcellations consisting of 100, 200, 500 and 1000 parcels. In order to analyze the effects of increasing regional granularity, the model is built and run with the formerly described datasets using neurolib, a computational framework for whole-brain modeling written in Python. Its performance is then evaluated by comparing the simulated output with empirical recordings. Finally, the model analysis aims to determine what patterns the model produces at different levels of resolution concluding in a proposal of the best choice of parcellation¿s granularity depending on the patterns of interest in the deep sleep model.

International audience; Current theories hold that the human cortex can be subdivided in anatomically and functionally distinct regions, from which interactions cognition arises. In these interactions the long-range axonal connectivity, namely extrinsic connectivity, plays a fundamental role (Passingham et al., 2002). Hence, parceling the cortex taking into account its extrinsic connectivity can help to understand brain’s internal organization. However, current brain atlases are based on cytoarchitecture (Brodmann, 1909) or anatomical landmarks (Desikan et al., 2006), which do not necessarily reflect brain’s connectivity. Even modern approaches, like that of Glasser et al. (2016) did not include connectivity information on their building process. Using such parcellations on studies involving connectivity could introduce a bias, leading to erroneous connections and conclusions. In Gallardo et al. (2016) we presented a hierarchical clustering based technique to parcellate the whole cortex based on its extrinsic connectivity. In this work, we show the consistency of our technique. Then we use it to obtain a novel cortical 55 parcels parcellation based on the extrinsic connectivity of 138 subjects from the Human Connectome Project (HCP). Experiments show that several of our extrinsic parcels are closely related to brain functionality.

Objetivo. Desarrollar un atlas estereotáctico computarizado de Schaltenbrand y Wahren para la planificación de neurocirugías funcionales guiadas por imágenes. Este atlas está integrado al sistema de planificación STASSIS, desarrollado para computadoras personales. Métodos. Los cortes originales del atlas fueron digitalizados y se trazaron los contornos para ambos hemisferios. El corregistro del atlas con las imágenes del paciente se realiza mediante transformaciones rígidas y no rígidas. Se presentan las herramientas computacionales implementadas y sus aplicaciones durante el procedimiento quirúrgico. Resultados. El sistema permite la navegación continua tanto a través de los cortes originales como de las reconstrucciones, la sincronización de múltiples vistas y el uso de ampliaciones, lo que permite incrementar la exactitud en la localización de las comisuras y los blancos quirúrgicos, así como la selección óptima de las trayectorias. Los contornos del atlas se pueden ajustar a la anatomía del paciente. La posición del atlas en la región del blanco se puede actualizar de forma interactiva y simular la posición y volumen de las lesiones. Conclusiones. Los beneficios de esta metodología incluyen la mejora en la exactitud de la localización del primer blanco quirúrgico, disminución del número de trayectos con los electrodos y, por tanto, del tiempo de la cirugía, y la reducción de las posibles complicaciones quirúrgicas.

Angiographie images are useful data for several tasks, e.g., diagnosis, pathology follow-up or surgery planning. However, due to low SNR (noise,artifacts), and complex semantic content (sparseness), angiographie image analysis is a time consurning and error prone task. These consideration have motivated the development of numerous vesse! filtering, segmentation, or modeling techinques.This thesis is organized around two research areas : the segmentation anù the moùeling. Segmentation of cerebral vascular networks from 3D angiographie data remains a challenge. Automation generally induces a high computational cost and possible errors, white interactive methods are hard to use due to the dimension and the complexity of images. This thesis presents a compromise between both approaches by using the concept of example-based segmentation. This strategy, which uses component-trees in a non-standard fashion, leads to promising results, when applied on cerebral MR angiographie data. The generation of cerebrovascular atlases remains a complex and infrequently considered issue. The existing approaches rely on information exclusively related to the vessels. This thesis investigate a new way, consisting of using both vascular and morphological information (i.e. Cerebral structures) to improve the accuracy and relevance of the obtaines vascular atlases. Experiments emphasize improvments in the main steps of the atlas generation process impacted by the use of the morphological information. An example of cerebrovascular atlas obtained from a dataset of MRAs acquired form different acquisition devices has been provided.; Les images angiographiques sont utilisés pour différentes tâches comme le diagnostique, le suivie de pathologies et la planification d'interventions chirurgicales. Toutefois, en raison du faible ratio signal sur bruit et le contenu complexe des données (informations clairsemées), l'analyse des images angiographiques est une tâche fastidieuse et source d'erreurs. Ces différentes considérations ont motivé le développement de nombreuses techniques d'analyse.Les travaux de cette thèse s'organisent autour de deux axes de recherches : d'une part la segmentation des images angiographiques, et d'autre part la modélisation des réseaux vasculaires cérébraux. En segmentation, l'automatisation induit généralement un coût de calcul élevé, alors que les méthodes interactives sont difficiles à utiliser en raison de la dimension et de la complexité des images. Ces travaux présentent un compromis entre les deux approches, en utilisant le concept de segmentation à base d'exemple. Cette stratégie qui utilise les arbres de coupes de façon non standard,conduit à des résultats satisfaisant, lorsqu'elle est appliqué sur des données d'ARM cérébrales 3D. Les approches existantes, en modélisation, reposent exclusivement sur des informations relatives aux vaisseaux. Ces travaux ont exploré une nouvelle voie, consistant à utiliser à la fois les informations vasculaires et morphologiques ( c-à-d structures cérébrales) pour améliorer la précision et la pertinence des atlas obtenus. Les expériences soulignent des améliorations dans les principales étapes du processus de création de l'atlas impacté par l'utilisation de l'information morphologique. Un exemple d'atlas cérébraux a été réalisé.

Angiographie images are useful data for several tasks, e.g., diagnosis, pathology follow-up or surgery planning. However, due to low SNR (noise,artifacts), and complex semantic content (sparseness), angiographie image analysis is a time consurning and error prone task. These consideration have motivated the development of numerous vesse! filtering, segmentation, or modeling techinques.This thesis is organized around two research areas : the segmentation anù the moùeling. Segmentation of cerebral vascular networks from 3D angiographie data remains a challenge. Automation generally induces a high computational cost and possible errors, white interactive methods are hard to use due to the dimension and the complexity of images. This thesis presents a compromise between both approaches by using the concept of example-based segmentation. This strategy, which uses component-trees in a non-standard fashion, leads to promising results, when applied on cerebral MR angiographie data. The generation of cerebrovascular atlases remains a complex and infrequently considered issue. The existing approaches rely on information exclusively related to the vessels. This thesis investigate a new way, consisting of using both vascular and morphological information (i.e. Cerebral structures) to improve the accuracy and relevance of the obtaines vascular atlases. Experiments emphasize improvments in the main steps of the atlas generation process impacted by the use of the morphological information. An example of cerebrovascular atlas obtained from a dataset of MRAs acquired form different acquisition devices has been provided.; Les images angiographiques sont utilisés pour différentes tâches comme le diagnostique, le suivie de pathologies et la planification d'interventions chirurgicales. Toutefois, en raison du faible ratio signal sur bruit et le contenu complexe des données (informations clairsemées), l'analyse des images angiographiques est une tâche fastidieuse et source d'erreurs. Ces différentes considérations ont motivé le développement de nombreuses techniques d'analyse.Les travaux de cette thèse s'organisent autour de deux axes de recherches : d'une part la segmentation des images angiographiques, et d'autre part la modélisation des réseaux vasculaires cérébraux. En segmentation, l'automatisation induit généralement un coût de calcul élevé, alors que les méthodes interactives sont difficiles à utiliser en raison de la dimension et de la complexité des images. Ces travaux présentent un compromis entre les deux approches, en utilisant le concept de segmentation à base d'exemple. Cette stratégie qui utilise les arbres de coupes de façon non standard,conduit à des résultats satisfaisant, lorsqu'elle est appliqué sur des données d'ARM cérébrales 3D. Les approches existantes, en modélisation, reposent exclusivement sur des informations relatives aux vaisseaux. Ces travaux ont exploré une nouvelle voie, consistant à utiliser à la fois les informations vasculaires et morphologiques ( c-à-d structures cérébrales) pour améliorer la précision et la pertinence des atlas obtenus. Les expériences soulignent des améliorations dans les principales étapes du processus de création de l'atlas impacté par l'utilisation de l'information morphologique. Un exemple d'atlas cérébraux a été réalisé.

Objetivo. Desarrollar un atlas estereotáctico computarizado de Schaltenbrand y Wahren para la planificación de neurocirugías funcionales guiadas por imágenes. Este atlas está integrado al sistema de planificación STASSIS, desarrollado para computadoras personales. Métodos. Los cortes originales del atlas fueron digitalizados y se trazaron los contornos para ambos hemisferios. El corregistro del atlas con las imágenes del paciente se realiza mediante transformaciones rígidas y no rígidas. Se presentan las herramientas computacionales implementadas y sus aplicaciones durante el procedimiento quirúrgico. Resultados. El sistema permite la navegación continua tanto a través de los cortes originales como de las reconstrucciones, la sincronización de múltiples vistas y el uso de ampliaciones, lo que permite incrementar la exactitud en la localización de las comisuras y los blancos quirúrgicos, así como la selección óptima de las trayectorias. Los contornos del atlas se pueden ajustar a la anatomía del paciente. La posición del atlas en la región del blanco se puede actualizar de forma interactiva y simular la posición y volumen de las lesiones. Conclusiones. Los beneficios de esta metodología incluyen la mejora en la exactitud de la localización del primer blanco quirúrgico, disminución del número de trayectos con los electrodos y, por tanto, del tiempo de la cirugía, y la reducción de las posibles complicaciones quirúrgicas. Objective. A computerized version of the Schaltenbrand and Wahren's stereotactic brain atlas for image-guided functional neurosurgery planning has been developed and integrated into our PC-based planning system. Methods. The SW atlas plates were digitized, contoured and labeled for both hemispheres. The computerized atlas may be interactively registered with patient's data using linear and non-linear transformation. The implemented computational tools and applications are presented. Results. Our computer system permits navigation through original or reconstructed slices, multiple-views synchronization and zoom to improve the localization of the commisures and the surgical targets, likewise the optimum path selection. Atlas position in the target’s region can be interactively actualized and lesion’s position and volume may be simulated. Conclusions. Its benefits of this approach include increased accuracy of target definition, decreased the number of electrode tracts and for instance the time of the surgery, and reduced surgical complications.

National audience; Cette étude a pour objet la réalisation d'un système d'informations sur le cerveau humain, destiné notamment à assister les neurologues et neurochirurgiens dans le traitement chirurgical de pathologies. Ce système comprend une base de connaissances, une base de données, contenant des examens de patients, des outils de traitement et de visualisation d'images, et un système hypermédia. L?article présente un système à base de connaissances intensionnel, muni d'une stratégie de résolution des conflits d'héritage à deux niveaux par désignation explicite, et fondé sur le paradigme de représentation objets. Ce dernier est organisé en perspectives disjointes, correspondant à différents domaines médicaux. Une relation d'égalité extensionnelle relie respectivement des objets abstraits de différentes perspectives. Chaque objet représente le prototype d'un concept dans un domaine donné et lui confère donc une sémantique unique. Cette organisation permet de distinguer deux types de conflits : conflits sémantiques (inter-domaines) et conflits sur des valeurs (intra-domaines).