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dc.contributor.advisorDescoteaux, Maxime
dc.contributor.authorValcourt Caron, Alexfr
dc.date.accessioned2022-01-21T20:05:21Z
dc.date.available2022-01-21T20:05:21Z
dc.date.created2022fr
dc.date.issued2022-01-21
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/19017
dc.description.abstractL'imagerie par résonance magnétique de diffusison (IRMd) est une technologie d'imagerie médicale non-invasive permettant de cartographier la structure axonale du cerveau et d'en extraire des mesures d'orientation et d'intégrité de la matière blanche. Malgré l'intérêt que connaît le domaine de la recherche en IRMd depuis presque 40 ans, un faible pourcentage des techniques modernes développées sont utilisées au niveau clinique et hospitalier. Cela vient en grande partie du fait que la communauté connaît un grand problème de variabilité et de validation, rendant la mise en application des technologies ardue et risquée. Pour valider l'exécution d'un algorithme ou la validité d'une théorie, comme aucune mesure étalon n'existe en IRMd, il est usuel de chercher à reproduire les résultats observés chez les humains dans le cerveau d'animaux similaires. Pour cela, les primates sont particulièrement intéressants, puisque la morphologie de leur cerveau est très proche de celle de l'humain. Cependant, peu d'outils de traitement automatisés dans le domaine de l'IRMd développés pour l'humain s'exécutent correctement sur les images de petit animal ou de primate. Les images sont acquises à des résolutions spatiales plus fines et angulaires plus riches et souffrent généralement d'artéfacts plus intenses, requérant plus d'itérations pour converger et une configuration fine des paramètres d'exécutions. Dans ce mémoire, nous présentons un nouvel outil d'automatisation de traitement des données d'IRMd, pouvant être utilisé pour produire des modèles et des mesures de diffusion. Nous exposons son implémentation modulaire permettant une maintenance simple des dépendances, modules et algorithmes et une configuration étendue des étapes de traitement. Nous démontrons la robustesse et la reproducibilité de son exécution sur des données d'IRMd haute résolution. Nous présentons aussi une étude de la variabilité des données de diffusion de primates contenues dans la base de données PRIME-DE.fr
dc.language.isofrefr
dc.language.isoengfr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Alex Valcourt Caronfr
dc.rightsAttribution - Partage dans les Mêmes Conditions 2.5 Canada*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ca/*
dc.subjectImagerie médicalefr
dc.subjectRésonance magnétiquefr
dc.subjectDiffusionfr
dc.subjectModélisationfr
dc.subjectArtéfactsfr
dc.subjectAutomatisationfr
dc.subjectCalcul haute-performancefr
dc.subjectVariabilitéfr
dc.subjectReproductibilitéfr
dc.subjectPrimatefr
dc.titleAutomatisation du traitement d'images acquises par IRM de diffusion et techniques d'acquisition avancées avec application sur le primatefr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineInformatiquefr
tme.degree.grantorFaculté des sciencesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc.fr


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