Chaîne d'analyse optimale pour la tractographie en imagerie de diffusion

 

Maxime Descoteaux

Université de Sherbrooke

 

Domaine : technologies de l'information et des communications

Programme établissement de nouveaux chercheurs universitaires

Concours 2012-2013

L'imagerie de diffusion et la tractographie (méthode informatique de reconstruction du câblage de la matière blanche du cerveau) sont au coeur des études neuroscientifiques sur le développement cérébral, le vieillissement et la planification neurochirurgicale. Aujourd'hui, les techniques état-de-l'art de tractographie sont naïves et encore loin d'être optimales. L'objectif de ce projet est de développer une chaîne d'analyse optimale pour la tractographie en imagerie de diffusion. Pour atteindre cet objectif, je compte apporter 3 contributions importantes. D'abord, je développerai un nouvel algorithme de tractographie globale prenant en compte toute l'information géométrique provenant des images anatomiques. Ensuite, je développerai un nouvel outil de regroupement (clustering) de fibres afin de détecter et éliminer les fibres anatomiquement impossibles. Enfin, en utilisant les fibres de systèmes cognitifs bien connus obtenues manuellement par un neurochirurgien, je pourrai quantifier et évaluer l'apport de nos nouveaux algorithmes.

À court terme (2 ans), ce projet aura des retombées importantes pour la planification neurochirurgicale (geste opératoire plus précis et amélioration de la qualité de vie des patients) et à moyen terme (5 ans), un transfert industriel potentiel avec les manufacturiers construisant des systèmes de neuronavigation. À plus long terme (10 ans), ma chaîne d'analyse optimale pour la tractographie pourrait faire partie de toutes les études cliniques utilisant l'imagerie de diffusion.