Disentangling the short white matter connections using a fiber's geometry based dimensional reduction approach - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2020

Disentangling the short white matter connections using a fiber's geometry based dimensional reduction approach

Démêler les connexions courtes de la matière blanche en utilisant une réduction de dimension basée sur la géométrie des fibres

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Abstract

The study of superficial white matter (SWM) has often been left aside, mainly because of its high variability. Higher quality acquisition methods and the development of new analysis tools have facilitated the study of SWM from diffusion MRI and tractography. Brain connectivity and cortical folding pattern must be strongly related, especially for short U-fibers, which circumvent the folds. As the folding patterns morphology is specific to each human being, so should be the underlying fibers configuration. In this work we created a pipeline to disentangle the short white matter connections into their different configurations and to characterize their relation with other structures.First a method to delineate short bundles from a tractography set was built using a hybrid approach, by extracting fibers connecting two cortical regions of interest (ROIs) (incorporating anatomical information) and then clustering them into bundles (considering their shape), reproducible across subjects. Subjects were aligned by a T1-based affine transformation and a deterministic tractography database (79 subjects) was used. This generated a whole brain streamline bundle atlas, which allows distance-based segmentation of the bundles in new subjects, in order to perform clinical studies over specific connections. The bundles obtained were compared against other two publicly available atlases (using alternative non-linear alignment across subjects), to evaluate their reproducibility given different methods and databases. A non-negligible number of bundles were found similar among the three atlases. As SWM bundle definition is still a subjective matter, over-segmentation can nevertheless occur. However, even greater granularity is required when aiming to classify the different bundle configurations. This level of disentanglement was achieved by an ISOMAP dimensionality reduction algorithm. It aimed to stratify the population based on their fibers using geometrical changes across subjects. For each region under study, the fibers surrounding a specific sulcus were targeted and therefore the ROIs were selected accordingly. These regions are: central sulcus, superior temporal sulcus, cingulate sulcus and precentral gyrus. The method was applied over 816/897 subjects of the S900 release of the HCP database and a preprocessed probabilistic tractography database. For each region the fibers were extracted, sampled and then used in the ISOMAP computation, which in turn was employed to split the population in ten groups. In each group a refined version of a short bundle identification method was applied, in order to obtain reproducible bundles. These were then automatically matched with their corresponding ones in the other groups, based on a centroid fiber distance. A Hysteresis principle was used to recover missing bundles (previously discarded) in each group. In order to identify the bundles driving the differences reflected on each ISOMAP dimension, the correlation of the fibers geometry with the subjects ISOMAP values was performed, by using a “bundle to tractogram” distance for each pair of subjects. The fiber-based ISOMAP values were also compared to a sulcus-based ones, obtaining a high correlation for the first dimension. The bundles showing correlation with the ISOMAP values show coherent morphological transitions along the groups, and are located in areas where the sulcus also exhibits differences in shape. Moreover, the bundles are also spatially correlated to changes in functional activations. These results prove the link between the brain wiring and the cortical folding pattern. Moreover, they evidence that a finer delineation of the bundles allow the detection of differences that most of the time are blurred out due to the mixing of configurations.
L'étude de la substance blanche superficielle (SBS) a souvent été laissée de côté car elle est difficile à accéder et très variable. Des méthodes d'acquisition de meilleure qualité et le développement de nouveaux outils d'analyse ont facilité son étude à partir de l'IRM de diffusion et la tractographie. La connectivité du cortex et son plissement sont fortement liés, en particulier pour les fibres en U qui contournent les sillons. Comme la morphologie des motifs du plissement est spécifique à chaque être humain, la configuration des fibres sous-jacentes devrait l'être aussi. Un pipeline pour démêler les différentes configurations des connexions de la SBS et pour caractériser leur relation avec d'autres structures a été conçu. Une méthode pour définir les faisceaux courts à partir de tractographies a d’abord été élaborée selon une approche hybride, en extrayant les fibres reliant deux régions d'intérêt puis en les regroupant en faisceaux reproductibles d'un sujet à l'autre. Une transformation affine fondée sur l’IRM T1 et une base de données de tractographie déterministe ont été utilisées. Cela a permis de générer un atlas des faisceaux du cerveau entier, utilisé pour segmenter les faisceaux de nouveaux sujets, afin de réaliser des études cliniques sur des connexions spécifiques. Cet atlas a été comparé à deux autres atlas publics afin d'évaluer la reproductibilité des faisceaux. Un grand nombre de faisceaux ont été trouvé similaires entre les trois atlas. La définition des faisceaux de la SBS n’étant pas encore consensuelle, une sur-segmentation peut être néanmoins observée d’un atlas à l’autre. Cependant, une plus grande granularité que celle de ces atlas est souhaitable pour étudier la variabilité de leurs configurations entre les individus. Le niveau de démêlage escompté a été obtenu en utilisant une ISOMAP, un algorithme de réduction de dimension, pour stratifier la population en fonction de la géométrie des fibres locales avant la définition des faisceaux. Pour chaque région étudiée, les fibres contournant un sulcus spécifique ont été ciblées et des ROI ont été sélectionnées en conséquence. Ces régions correspondent aux sillons central, temporal supérieur, cingulaire et au gyrus précentral. La méthode a été appliquée sur les données de tractographie probabiliste de 816/897 sujets de la base HCP. Pour chaque région, les fibres ont été extraites puis utilisées dans le calcul de l’ISOMAP, qui à son tour a été utilisé pour diviser la population en dix groupes. Dans chaque groupe, la méthode d'identification des faisceaux courts a été appliquée, afin d'obtenir des faisceaux reproductibles. Ceux-ci ont ensuite été automatiquement mis en correspondance avec ceux des autres groupes, sur la base d'une distance entre centroïdes. Un principe d'hystérésis a été utilisé pour récupérer certains faisceaux précédemment rejetés. Afin d'identifier les faisceaux à l'origine des différences reflétées par les dimensions de l'ISOMAP, une distance «faisceau à tractogramme» pour chaque paire de sujets a été corrélée à leur position dans l’ISOMAP. Une corrélation élevée a été observée entre les premières dimensions de l’ISOMAP fondée sur les fibres et de celle fondée sur la morphologie des sillons. Les faisceaux contribuant à cette dimension de l’ISOMAP montrent des transitions morphologiques cohérentes, et sont situés dans des zones où le sillon présente également des transitions de forme. De plus, les changements des faisceaux sont également spatialement corrélés aux changements des activations fonctionnelles. Ces résultats prouvent le lien entre le câblage cérébral et le plissement cortical. De plus, ils montrent qu'une délimitation plus fine des faisceaux permet de voir des différences qui, la plupart du temps, sont brouillées en raison du mélange des configurations.
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Origin : Version validated by the jury (STAR)

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tel-03098365 , version 1 (05-01-2021)

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  • HAL Id : tel-03098365 , version 1

Cite

Miguel Guevara Olivares. Disentangling the short white matter connections using a fiber's geometry based dimensional reduction approach. Medical Imaging. Université Paris-Saclay, 2020. English. ⟨NNT : 2020UPAST053⟩. ⟨tel-03098365⟩
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