Exploring and mitigating analytical variability in fMRI results using representation learning - TEL - Thèses en ligne
Thèse Année : 2024

Exploring and mitigating analytical variability in fMRI results using representation learning

Exploration et atténuation de la variabilité analytique en IRMf à l'aide d'apprentissage de représentation

Élodie Germani
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1451851
  • IdRef : 281772819

Résumé

In this thesis, we focus on the variations induced by different analysis methods, also known as analytical variability, in brain imaging studies. This phenomenon is now well known in the community, and our aim is now to better understand the factors leading to this variability and to find solutions to better account for it. To do so, I analyse data and explore the relationships between the results of different methods. At the same time, I study the constraints related to data reuse and I propose solutions based on artificial intelligence to build more robust studies.
Dans cette thèse, nous nous intéressons aux variations induites par différentes méthodes d'analyse, ou variabilité analytique, dans les études d'imagerie cérébrale. C'est un phénomène qui est désormais connu dans la communauté, et notre objectif est maintenant de mieux comprendre les facteurs menant à cette variabilité et de trouver des solutions pour mieux la prendre en compte. Pour cela, j’analyse des données et j’explore les relations entre les résultats de différentes méthodes. Parallèlement, j’étudie les contraintes liées à la réutilisation de données et je propose des solutions basées sur l'intelligence artificielle afin de rendre les études plus robustes.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04809662 , version 1 (28-11-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : tel-04809662 , version 1

Citer

Élodie Germani. Exploring and mitigating analytical variability in fMRI results using representation learning. Medical Imaging. Université de Rennes, 2024. English. ⟨NNT : 2024URENS031⟩. ⟨tel-04809662⟩
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