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Utilisation de lIRM fonctionnelle pour létude du fonctionnement du cerveau Michel Dojat UM INSERM-UJF U594, Grenoble, France.

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1 Utilisation de lIRM fonctionnelle pour létude du fonctionnement du cerveau Michel Dojat UM INSERM-UJF U594, Grenoble, France

2 Activité Cérébrale Signaux chimiques (neuromédiateurs) Signaux électriques et magnétiques Variations métaboliques et hémodynamiques Cerveau = 2% du poids, 25% de consommation totale de glucose 12-15% du débit cardiaque, 20 % de la consommation totale dO 2 !!! Consommation O 2, Glucose, emission Chaleur, H 2 O, CO 2

3 potentiels Intracellulaires ou extracellulaires Hémodynamique Déoxygénation Augmentation Du Débit Sanguin axone synapse Potentiel daction Neurotransmetteur [Joliot & Mazoyer 98 Ann Inst pasteur] EEG- MEG EEG MEG TEP IRMf (bold) Des Techniques de Neuroimagerie

4 Des Propriétés Spécifiques millisecondesecondeminuteheurejour non-invasifinvasif cerveau aire colonne couche neurone dendrite synapse Log Temps (sec) Log Résolution (mm) MEG+PE IRM TEPlésions imagerie optique microscopie potentiels de champs locaux microlésions 2-déoxyglucose [Garnero JFNI 05]

5 Au service …. de Questions spécifiques, … : Localisation (où) : IRMf, TEP Décours temporel (Quand) : EEG, MEG Suite à une stimulation sensorielle ou cognitive, il y a des activations Causalité (Pourquoi) : Connectivité effective (liens anatomiques) Identification du réseau (Quel) : Connectivité fonctionnelle (corrélation) Explication (Comment) : Modèle computationel dApplications spécifiques, … Neuroimagerie cognitive : fonctionnement cérébral sain et pathologique Neuroimagerie clinique : latéralisation, vascularisation, récupération, … aide au diagnostic/geste chirurgical Neuro-computation : modèles cognitifs, vision artificielle, robotique

6 Formation de limage Une approche pluridisciplinaire Correction de limage Analyse /Interprétation de limage Des techniques spécifiques, … Artéfacts, bougé, …Séquences RMN, … décours temporel,… physique Traitement de linformation statistique Des Outils Spécifiques Des compétences spécifiques Neurosciences Sciences Cognitives

7 Des Images RMN transverse sagittale Anatomique Fonctionnelle Des Activations

8 Doù provient le signal en RMN ? Du proton de leau, très présent dans le corps humain H H O H H O H O H H2OH2O 1) Polarisation 2) Excitation (résonance) 3) Relaxation Trois étapes centrales

9 RMN : polarisation Alignés en présence dun champ magnétique extérieur M = 0 M = M0 Noyau dH2 spin +/- ½, alignés suivant B0 et –B0 Magnétisation résultante

10 RMN: précession Corps soumis à B0 (selon Z) -> noyaux avec moment magnétique et cinétique précessent à f0= B0/2 autour de Z F0 = fréquence de Larmor H => F0= 42.6 MHZ à 1T, MHZ à 1.5 T, MHz à 3T à léquilibre M0 saligne selon B0 Equilibre Bo M0 Trajectoire de précession

11 Application dun champ RF B1 à la fréquence f0 perpendiculaire à B0: – résonance – M0 est écarté de laxe Z tourne autour de B0 à f0 et à f1 autour de B1 RMN : excitation Equilibre Bo M0 Trajectoire de précession Hors équilibre

12 RMN : Relaxation Retour à léquilibre : – – T1 : temps de relaxation longitudinale – – T2 : temps de relaxation transversale Signal proportionnel à la densité des noyaux excités dans le plan transversal = signal RMN M0 très faible (à 1.5 T, Polarisation =M0/M = 4ppm) => RMN très faible sensibilité

13 Imagerie par RMN La fréquence de résonance dépend du champ B0 Si on applique grad(B x,yz ) B F application dun gradient de champ magnétique Gx,Gy,Gz pour encoder la position par la fréquence pour imager un objet

14 Les étapes TF en Y TF en X Amplitude

15 IRM : les images Espace image (spatial)Espace K (fréquence)

16 Localisation Anatomique [Wichmann and Müller-Forell Radiology 04]

17 IRM fonctionnelle …. HbO 2 = Oxyhémoglobine diamagnétique Hb = Dé-Oxyhémoglobine paramagnétique + Hémoglobine Activation neuronaleHb/HbO2 Perturbations locales de B0 RMN mesuré (effet BOLD) Un imageur Repos : sang veineux 60%Hb Hb Activation : sang veineux 63%Hb %Hb !!!!

18 Une technique difficile … Activité neuronale Imagerie par effet BOLD Répercussions -métabolique -hémodynamique Technique non invasive et indirecte C D Le signal est faible et dépend de nombreux facteurs (vascularisation, conditions de mesure, instrumentation …) D Couplage neuro-vasculaire mal connu Entrée synapse Computation locale

19 Définir un Stimulus … - définir le paradigme : un effet fort plutôt que subtil ! - pas de niveau absolu du signal mesuré => travailler par différence entre deux conditions Condition 1 Condition 2 Condition 2 - Condition 1 = mesure de leffet Hypothèse de linsertion pure - tests des capacités des sujets (psychophysique, experts, novices …) - définir le nombre de sujets : analyse à effet fixe (6-10), à effet aléatoire (>10) - optimiser le paradigme pour les conditions de lIRMf (contraintes temporelles) - connaître puis contrôler les différents paramètres dinfluence (attention, mouvements des yeux, …) D

20 Acquérir des Données Images - temps dacquisition dun volume - nombre de volumes acquis (=session)la résolution temporelle - temps total dune expérience => Données 4D : (voxel,t) - synchronisation stimuli / acquisition - type de séquence RMN (EPI, anatomique haute résolution …) - orientation des coupes (sagittale, parallèle à CA-CP, …) - taille du volume dacquisition - taille dans le plan (x,y) - nombre de coupes la résolution spatiale - épaisseur des coupes (z)

21 Préparer ses Données Enlever la variance due aux artefacts - lissage spatial (diminuer les différences entre sujets, augmenter le RSB) - mouvement- bruit physiologique (filtre passe haut) [Turner et al., Exp Brain Res, 1998] 0.3 1

22 Normalisation : Pourquoi ? [Nieto-Castanedon NeuroIm 19 03]

23 Repère de Talairach & Tournoux Grille proportionnelle Des repères Z= 8mmX,Y= (-0.3,- 9) Cuneus, 17broad Y= 8mmX,Z=(5,2) Gyrus Frontalis Inf, 44broad

24 Morphing : Exemples Transformation affine + Non linéaire

25 Analyser les Données t = 3.1s 12 p Condition A Condition B Hypothèse sur le bruit Notion de « bon » ou « mauvais » Modèle (overfitting !) facteurs intérêt facteurs de non-intérêt Y = K(X fi +X fni ) + Un Modèle linéaire Un Modèle de la fonction hémodynamique Visual cortex Motor cortex Logothetis &Wandell 04 % change

26 Expérience en Blocs Représentation Corticale du mouvement : aire V5 t = 20s x5 t = 20s 7°/s TR=2s [Zeki TINS 03]

27 Expérience en Blocs Représentation Corticale des Objets : aire LOC t = 32 s, 32 images x3 t = 32 s, 32 images TR=2s [Grill-Spector et al. HBM 98]

28 EfMRI, 12 sujets, Random Effect [±26,-67,-11] Zmax=4.4 p=0.001 uncorrected Expérience en événementiel TR = dynamiques28 coupes de 5 mmVoxel = 4 x 4 x 5 t = 0.5s x4 99p Evénéments. Aire sensible à la couleur V4

29 Interpréter & Présenter les Données P=0.001, t=3.1 Z=-15 La force du groupe …

30 Imagerie de la Circuiterie Chen et al PNAS 99, 96:

31 Paradigme de Fourier (1) fo X XXX t A …. t TF à f0 => carte damplitude : degré dactivation de chaque voxel X XXX X XXX X XXX

32 Paradigme de Fourier : Application Vision des couleurs : où émerge la perception colorée ? Engel et al. Nature 97 Signal Périodique T=42s

33 Paradigme de Fourier (2) (phase-encoding paradigm) fo, D A fo TF à f0 => carte damplitude : degré dactivation de chaque voxel carte de phase : reflet de la valeur préférentielle

34 Tootell et al, J Neurosci 8:1531 (1988) 14 C-DG FP VD Organisation rétinotopique de V1 - macaque

35 Organisation rétinotopique de V1 - homme Time(sec) d (mm) S/S P A + S. Engel et al, Nature 369, 525 (1994)

36 Propriété de Rétinotopie HM VM dorsale ventrale HM

37 Délinéation basée sur la Rétinotopie Expérience en blocs Singe rhésus [Fize JNeuroSc 03] dorsal ventral

38 Encodage en phase : réponses vasculaires Correspondance entre angle polaire dans le champ visuel et phase de la réponse neuronale

39 Rétinotopie de lexcentricité et de langle polaire

40 HM Visualisation surfacique [Grill-Spector Ann Rev NeuroSci 04] [Vasseur Master 05]

41 GaucheDroit Rétinotopie de lexcentricité en 2D V1 V2d V3d V3v V2v V1 V2d V3d V3v V2v

42 Hémisphère gauche Hémisphère droit Rétinotopie de langle polaire en 2D V1 V2v V2d V3d V3v V1 V2v V2d V3d V3v

43 [S. Polyak The Vertebrate Visual System 1957]

44 Des progrès … [Wandell et al Phil Trans R Soc B 2005]


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