Development of subject-specific representations of neuroanatomy via a domain-specific language - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2020

Development of subject-specific representations of neuroanatomy via a domain-specific language

Développement de représentations neuroanatomiques individuelles via un langage de domaine spécifique

Abstract

Within the field of brain mapping, we identified the need for a tool which is grounded in the detailed knowledge of individual variability of sulci. In this thesis, we develop a new brain mapping tool called NeuroLang, which utilises the spatial geometry of the brain.We approached this challenge with two perspectives: firstly, we grounded our theory firmly in classical neuroanatomy. Secondly, we designed and implemented methods for sulcus-specific queries in the domain-specific language, NeuroLang. We tested our method on 52 subjects and evaluated the performance of NeuroLang for population and subject-specific representations of neuroanatomy. Then, we present our novel, data-driven hierarchical organisation of sulcal stability.To conclude, we summarise the implication of our method within the current field, as well as our overall contribution to the field of brain mapping.
Dans le domaine de la cartographie cérébrale, nous avons identifié le besoin d'un outil fondé sur la connaissance détaillée des sulci. Dans cette thèse, nous développons un nouvel outil de cartographie cérébrale appelé NeuroLang, qui s’appuie sur la géométrie spatiale du cerveau.Nous avons abordé cette question avec deux approches: premièrement, nous avons fermement fondé notre théorie sur la neuroanatomie classique. Deuxièmement, nous avons conçu et implémenté des méthodes pour les requêtes spécifiques au sulcus dans le langage spécifique au domaine, NeuroLang. Nous avons testé notre méthode sur 52 sujets et évalué les performances de NeuroLang pour des cartographie du cortex spécifiques à la population et au sujet. Ensuite, nous proposons une nouvelle organisation hiérarchique basée sur les données de la stabilité sulcal appuyée sur ces données.Pour conclure, nous avons résumé l'implication de notre méthode dans le domaine actuel, ainsi que notre contribution globale au domaine de la cartographie cérébrale.
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Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-03168164 , version 1 (12-03-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03168164 , version 1

Cite

Antonia Machlouzarides-Shalit. Development of subject-specific representations of neuroanatomy via a domain-specific language. Cognitive Sciences. Université Paris-Saclay, 2020. English. ⟨NNT : 2020UPASG041⟩. ⟨tel-03168164⟩
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