Le problème des variations individuelles
Les atlas du cerveau sont des outils indispensables pour les chercheurs en neurosciences, les neurologues et les neurochirurgiens. Obtenus à partir de données d'imagerie, ils permettent de représenter l'organisation du cerveau en sous-éléments structuraux et/ou fonctionnels comme les sillons corticaux, les faisceaux de fibre ou encore des zones fonctionnelles ou des éléments architecturaux, chacun de ceux-ci étant a priori transposable d'un individu à l'autre.
La transposition des sous-éléments d'un atlas sur le cerveau d'un sujet ou la construction d'un atlas à partir des données de plusieurs individus est complexe. La stratégie classiquement adoptée, la normalisation spatiale, repose sur un principe selon lequel tous les cerveaux d'une espèce donnée peuvent être transformés spatialement vers un espace de référence où leurs architectures sont alignées.
Mais ce principe est approximatif et la stratégie rencontre quelques limites. Notamment, parce que les variations structurales individuelles rendent le travail de localisation des sous-éléments difficile. Par exemple, la taille et la forme des sillons corticaux varient énormément. Certains peuvent avoir des topologies totalement différentes d'un individu à l'autre, voire être absents chez certains individus.
Un problème spécifique, une solution "universelle" ?
Une équipe de BAOBAB (NeuroSpin) s'intéresse depuis longtemps à la variabilité interindividuelle des sillons corticaux. Pour ses besoins, elle a développé une « stratégie structurale » qui pourrait également servir à la cartographie d'autres sous-éléments. Complémentaire de la normalisation spatiale, elle facilite la caractérisation des variabilités interindividuelles ou inter-espèces et peut entrainer les algorithmes de
machine learning dédiés à la reconnaissance d'objets cérébraux. Leur stratégie ne consiste pas à adapter les atlas par « déformation » mais à extraire les sous-éléments des images du cerveau d'un individu, puis à les faire correspondre entre individus en utilisant une nomenclature commune. Les atlas structuraux obtenus par cette stratégie sont une collection de données individuelles annotées manuellement avec une nomenclature commune.
Un logiciel compagnon
Pour permettre la construction, l'exploration et l'édition d'atlas de structure impliquant un grand nombre d'individus, l'équipe a développé « Anatomist », un logiciel de visualisation 3D des structures du cerveau.
Anatomist peut afficher les données de plusieurs sujets dans plusieurs vues. Il prend en charge tous les types de données de neuro-imagerie et dispose de multiples fonctions d'affichage. Il est conçu comme une bibliothèque de programmation dans les langages C++ et Python, et peut être étendu ou utilisé pour construire des applications personnalisées dédiées.
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