connectivité neuronale in vivo chez l’humain · connectivité neuronale in vivo chez l’humain...
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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 !.