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dc.contributor.advisorDescoteaux, Maxime
dc.contributor.authorPaquette, Michaelfr
dc.date.accessioned2017-09-08T16:54:19Z
dc.date.available2017-09-08T16:54:19Z
dc.date.created2017fr
dc.date.issued2017-09-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/11179
dc.description.abstractL’imagerie par résonance magnétique pondérée en diffusion est une modalité d’imagerie médicale non invasive qui permet de mesurer les déplacements microscopiques des molécules d’eau dans les tissus biologiques. Il est possible d’utiliser cette information pour inférer la structure du cerveau. Les techniques de modélisation locale de la diffusion permettent de calculer l’orientation et la géométrie des tissus de la matière blanche. Cette thèse s’intéresse à l’optimisation des métaparamètres utilisés par les modèles locaux. Nous dérivons des paramètres optimaux qui améliorent la qualité des métriques de diffusion locale, de la tractographie de la matière blanche et de la connectivité globale. L’échantillonnage de l’espace-q est un des paramètres principaux qui limitent les types de modèle et d’inférence applicable sur des données acquises en clinique. Dans cette thèse, nous développons une technique d’échantillonnage de l’espace-q permettant d’utiliser l’acquisition comprimée pour réduire le temps d’acquisition nécessaire.fr
dc.language.isofrefr
dc.language.isoengfr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Michael Paquettefr
dc.subjectIRM de diffusionfr
dc.subjectModèle localfr
dc.subjectDSIfr
dc.subjectEspace-qfr
dc.subjectImagerie par résonance magnétiquefr
dc.subjectAcquisition compresséefr
dc.subjectConnectivité structurellefr
dc.titleModélisation locale en imagerie par résonance magnétique de diffusion : de l'acquisition comprimée au connectomefr
dc.typeThèsefr
tme.degree.disciplineInformatiquefr
tme.degree.grantorFaculté des sciencesfr
tme.degree.levelDoctoratfr
tme.degree.namePh.D.fr


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