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Connectivité neuronale in vivo chez l’humain

Cortex pariéto-frontal

Présenté par Micka-Lydia Kaneza

Nom d’équipe: Water’s Spy

Projet d’intégration et recherche: IFT697

Le 19 avril 2016

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Sommaire:

1. Introduction

1.1 But

1.2 Motivation

1.3 Connexion des neurones du système nerveux central

2. IRM de diffusion

2.1 Principe physique de l’IRM

2.2 Séquence de d’IRM

2.3 IRM de diffusion

3. Étapes de traitement des données

4. Méthode de sélection des connexions fronto-pariétales

5. Conclusion

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REMERCIEMENTS

Pr. Maxime Descoteaux (Encadrant, superviseur du projet)

Pr. Pierre-Michel Bernier (sujet et données du projets)

Mohammed Ouenzar (superviseur du cours 679)

Yves Tremblay (open projet)

Laboratoire Scilab

Jean-Christophe Houde (accès aux outils du lab)

François Rheault (aide au lab)

Collègues d’Imagerie

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Introduction

But

Trouver des connexions de faisceaux de neurones qui relient des régions spécifiques du cerveau avant et pendant le mouvement pour atteindre un objet:

- Cortex prémoteur: dorsal, partie caudale (PMdc)

dorsal, partie rostale (PMdr)

- Cortex pariétal: postérieur, partie dorso-médiale (dmPPC)

sulcus intra-pariétale médiale (mIPS)

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Mot clé: Rostale: antérieur; caudale: postérieur; dorsale: supérieur; ventral: inférieur

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Système nerveux central

Neurones : - Corps neuronal (matière grise)

- Axone (matière blanche)

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Connexion des neurones

On peut voir les:

Neurones comme des câbles électriques (se touchent – » allument)Influx nerveux (message): courant électrique; Muscles : récepteurs

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Motivation

[Bernier et Grafton 2012]: (EEG – fMRI) : 19 sujets

( 20-32 ans; ø atcd maladies neurologiques ou troubles psychiatriques)

Connexions:

1) PMdc – dmPPC(Action du mouvement controlatéral)

2) PMdr – mIPS(Hypothèse: Prise de décision: Sélection du

du bras à utiliser)

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Mots clés: EEG: électroencéphalogramme; fMRI: IRM fonctionnel; atcd: antécédents

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Imagerie par résonance magnétique (IRM)

Principe de l’IRM : Aperçu

1. Le sujet est placé dans un

champ magnétique intense (aimant)

2. Le sujet est excité par une onde

de radiofréquence (RF)

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Mots clés: RF: radiofréquence

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Imagerie par résonance magnétique

Principe de l’IRM : Aperçu (suite)

3. Le corps renvoie le signal de RF

4. Lecture du signal par des antennes

5. Reconstruction de la coupe

(TF inverse)

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Mots clés: Coupes : axiale, frontale et coronale

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Principes physiques

Tout noyau porte une charge qui tourne autour de l’axe nucléaire

ωo = ϒ B0 ωo

(Équation de Lamor)

μ

ω : vitesse angulaire

ϒ : rapport gyromagnétiqueB0 : intensité du champ magnétiqueμ: moment magnétique

Note: fH+ = 63,86 MHz à 1.5 T ( tesla)

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Spin: moment magnétique sous la forme d’un vecteur en rotation

B0

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Principes physiques

Précession: rotation des spins dans un champ magnétique uniforme

L’IRM est basé sur l’observation de la RMN

des protons de l’eau

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Mot clé: RMN: résonance magnétique nucléaire

Champ magnétique

Mz

Énergiebasse

Énergiehaute

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Signal d’IRM

Seules les variations de l’aimantation transversale (plan xy) peuvent

être enregistrées sous forme d’un signal radiofréquence.

enregistrement

Note: Sélectionner une coupe: Appliquer un gradient -> seule une couche est

excitée

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Mots clés: EEG: électroencéphalogramme; fMRI: IRM fonctionnel

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Signal d’IRM

Le retour des protons dans leur position d’équilibre engendre la formation d’un signal capté par une antenne réceptrice.

Enregistrement du signal fréquentiel

La Transformée de Fourier inverse pour avoir une image temporelle (numérique)

Image obtenue : contraste T1 ou T2

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Imagerie par résonance magnétique

Comportement de tissus diffère selon la pondération T1 ou T2 d’un signal

T1: réalignement de la magnétisation dans la direction B0 (67% amplitude)

T2: Déphasage de spins (37% de son aimantation transverse)

Résolution : 1mm3

Résolution : 6mm3

(signal du liquide céphalorachidien : )

( IRM: 1.5T)

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T1

T2 rapide Diffusion

T2

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Séquence d’IRM

900 1800 Écho

TE/2 TE/2

G G

δ δ

Δ

b = ϒ2G2δ2 (Δ – δ/3) (s/mm 2 )

et q = ϒGδ /2Π (mm -1)

((

(q-space : IRM de diffusion)

TE: temps d’ écho K-space (IRM)

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Mots clés: b (b-value): paramètre d’ atténuation de la diffusion; q: vecteur onde fréquence

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Diffusion

Diffusion isotrope Diffusion anisotrope

(mouvement browien)

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Mots clés: Diffusion: mouvement des molécules d’eau

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IRM de diffusion

1. Milieu isotrope (eau libre)

Équation d’Einstein: (r(t) – r(t0))2 = 6Dt

Et D = 𝛿2 ∕ 2𝛾2 (coefficient de diffusion : mm 2 s)

2. Milieu anisotrope (barrière: intra/extracellulaire)

D (coefficient de diffusion) -> ADC (coefficient apparent de diffusion) :

Dxx Dxy Dxz

D = Dyx Dyy Dyz : tenseur de diffusion

Dzx Dzy Dzz (6 coefficients de diffusions)

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Mots clés: Diffusion: mouvement des molécules d’eau

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IRM de diffusionPropagateur de diffusion

D: tenseur de diffusion

t : temps de diffusion

r : vecteur de déplacement

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Mots clés: Distribution gaussienne

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IRM de diffusionMesures:

FA (anisotropie fractionnelle) [0,1] : mesure l’écart-type des trois valeurs propres

FA = 3

2

λ1−λ2+ λ2−λ

2+(λ3−λ)2

λ12+λ2

2+λ32 où λ est la moyenne des 3 valeurs propres

RGB = FA ( e1(x), e2(y), e3(z))

Code de couleur: Rouge (R): droit – gaucheVert (G) : antérieur – postérieurbleue (B): supérieur - inférieur

RGB:

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Mots clés: RGB: Red, Green, Bleu

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IRM de diffusion

Image du tenseur de diffusion (DTI):

Équation de tenseur de diffusion: S(b,g) = S0 exp(-bg TDg)

où g = q / |q|DTI : 4 dimensions ( XYZ D) où D: coefficient du tenseur de diffusion

tenseur de diffusion

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Mots clés: So : signal sans gradient ( b=0) , g: direction du gradient, D: tenseur de diffusion

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IRM de diffusion

HARDI (High Angular Resolution Diffusion Imaging) : Pour les

croisements des fibres (limite du DTI)

ODF (orientation density function )

fODF (fiber ODF) : distribution d’orientation des fibres dans un voxel

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Mots clés: FRT : transformation de Funk-Radon

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Tenseurs Tenseurs (axes)

Peaks ODF de fibre (fODF)

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Étapes de traitement de données

Échantillon (données par Pierre Michel Bernier) :

- 19 sujets volontaires

- âge: 20 à 32 ans

- antécédents neurologiques: aucun

- antécédents psychiatriques: aucun

- sexe: homme

- bras dominant: droit

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Mot clé: bras dominant: droitier ou gaucher

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Étapes de traitement de données

1. Conversion

- si T1 et/ou DWI n’est pas dans la bonne orientation, la

(les) mettre dans l’orientation standard [+1 +2 +3]

- Construction de la matrice de b-values et b-vectors

- Appliquer les transformations faites avec la t1 et DWI

- Reconvertir la matrice en b-values et en b-vectors

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Mot clé: DWI: diffusion weighted image

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Étapes de traitement de données

2. Prétraitement des données

DWI:

- Correction de mouvement de l’image de

diffusion : (eddy-correct)

- Débruiter l’image de diffusion

- Ré-échantillonner l’image de diffusion à

1x1x1 ( avant 2x2x2)

- Extraire l’image B0

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Étapes de traitement de données

2. Prétraitement des données (suite)

T1:

- Extraire le cerveau de la T1 (enlever cou, yeux, …): Bet

- Débruiter l’image de la T1 (cerveau extrait)

- Vérifier si on a la bonne orientation (sinon, corriger)

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Étapes de traitement de données

3. Reconstruction

- Générer un masque de l’image de diffusion (bet)

- Calculer la FA, RGB

- Calculer la fODF

- Construire un masque des voxels non-nuls (MB)

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Mot clé: MB : Matière blanche

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Étapes de traitement de données

4. Enregistrement

- Faire un enregistrement linéaire et non-linéaire

de la T1 sur l’image de référence de diffusion

(B0[ 1x1x1])

- Segmenter les masques de :

- matière blanche

- matière grise

- liquide céphalorachidien

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Mot clé: enregistrement: recalage

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Étapes de traitement de données

5. Tractographie

- Construire l’interface et les maps du PDF (inclu et exclu)

- Faire la tractographie des fibres ( faisceaux)

- Écrire l’entête du fichier conforme

(format, dim, nbre de vox, …)

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Mot clé : PDF : Probability Density Fonction

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Étapes de traitement de données

6. Importation dans l’espace MNI

- Vérifier si les fibres sont bien orientées

(voir si les principaux faisceaux sont présents et

vérifier si les codes de couleurs sont respectés)

- Enregistrement de la T1 et faisceaux dans

l’espaces MNI

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Étapes de traitement de données

6. Importation dans l’espace MNI : T1

T1 MNI (référence)

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Recalage ( linéaire et non-linéaire)

T1 original T1 recalé

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Étapes de traitement de données

6. Importation dans l’espace MNI : Fibres

Streamlines: original Streamlines: espace MNI

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Méthode de sélection des connexions

- Manuelle:

Utiliser les select objet : MI-Brain ou Fibernavigator

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Mot clé: MI-Brain: Medical Imaging-Brain

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Méthode de sélection des connexions

- Semi-automatique :

- Dessiner les régions d’intérêts

(ROIs)

- Calculer les faisceaux qui ne passent qu’à ces régions

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Mot clé: ROIs: régions d’intérêts

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Méthode de sélection des connexions

- Tractographie à partir des ROIs

Calculer les faisceaux à la région qui connecte

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Méthode de sélection des connexions

Sélection des fibres

2 hémisphères:

Streamlines de tout le cerveau Streamlines 2 ROIs

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Mot clé: Hémisphères: deux côtés du cerveau

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Méthode de sélection des connexions

Sélection des fibres (suite)

Streamlines : 2 ROIs Résultats de connexions

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Résumé des résultats

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Conclusion

L’étude des connexions du cerveau humain est

indispensable à la compréhension du

fonctionnement et du rôle de celui-ci.

La tractographie apporte une évolution dans la

recherche. C’est une des techniques rares qui

image la trajectoire anatomique de l’ensemble

des fibres nerveux.

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5. Bibliographie

De l’Estimation locale par imagerie Q-Ball à la tractographie des croisements de fibres, Maxime Descoteaux ; 2012

http://physiquereussite.fr/les-ondes/

Chapitres du livre de Maxime Descoteaux

Note de cours de IMN530

Effector selection procedes reach planing in dorso-parietofrontalcortex , Pierre-Michel Bernier and al. 2012

Eye hand coordination during reaching. Alexandra Batteglia and al, 2001

Combined functional MRI and tractographie to demonstrate the connectivity of human primary motor cortex in Vivo , Maxime Guye and al; 2003

Dipy, a library for the analysis of diffusion MRI data, Garyfallidis and al; 1-18, 2014

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Merci !.