L'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) de diffusion est le seul outil non-invasif disponible pour obtenir des informations sur l'architecture neuronale de la matière blanche. Typiquement, l'orientation de diffusion de la molécule d'eau est mesurée et capturée par un tenseur de diffusion (matrice 3x3 symétrique définie positive) à chaque voxel du cerveau. Par contre, ce modèle de diffusion simplifié (DTI) ne peut représenter plusieurs fibres entrecroisées dans le même voxel. C'est pourquoi depuis 2004, l'IRM de diffusion à haute résolution angulaire (HARDI) est devenu un outil essentiel pour décrire les phénomènes de diffusion complexes qui se produisent lorsque des fibres se croisent, divergent et s'embranchent entre elles. Cette récente modalité d'acquisition pose de nouveaux problèmes qui nécessitent le développement de bons outils mathématiques pour traiter ces données HARDI. Cette présentation fera donc le point sur ce domaine multidisciplinaire en émergence qui utilise des techniques classiques de traitement d'image et de vision par ordinateur et de nouvelles approches d'imagerie médicale et de neuroscience computationnelle.
J'introduirai les nouveaux défis qui entourent le traitement de données HARDI en introduisant nos algorithmes d'estimation et de régularisation. J'expliquerai ensuite comment le signal de diffusion brut peut être transformé en une fonction d'orientation des fibres (ODF) avec une simple décomposition en harmoniques sphériques du signal brut. Enfin, je présenterai une formulation variationnelle et une méthode de suivi de fibres à partir des ODF qui peuvent être utilisées pour retrouver certains faisceaux de la matière blanche avec des croisements. En effet, nous retrouvons des fibres impossibles de récupérer avec les méthodes classiques de DTI. Nos algorithmes commencent donc à être utilisés en recherche et dans les hôpitaux pour mieux comprendre le couplage fonctionnel entre les différentes régions du cortex cérébral et pour mieux comprendre certaines maladies neuro-dégénératives.

Biographie

B.Sc. joint honors Mathematics and Computer Science à l'Univerisité McGill, 2002. M.Sc. en 2004, School of Computer Science and Center for Intelligent Machines, Université McGill sous la supervision de Prof. Kaleem Siddiqi.
Maintenant, en troisième année de doctorat à l'Institut National de Recherche en Informatique et Automatique (INRIA) / École Nationale des Ponts et Chaussées (ENPC) / École Normale Supérieure (ENS), à Sophia Antipolis, France, sous la direction de Rachid Deriche. Mon travail porte sur le traitement des données d'IRM à haute résolution angulaire et a pour but de reconstruire les circuits neuronaux de la matière blanche dans le cerveau humain.

Les séminaires du LVSN ont lieu le vendredi à 11h30 dans la salle PLT-2700.