Automatisation et optimisation de l'analyse d'images anatomo-fonctionnelles de cerveaux de souris par atlas numérique 3D

Murine models are commonly used in neuroscience to improve our knowledge of disease processes and to test drug e ects. To accurately study neuroanatomy and brain function in small animals, histological staining and ex vivo autoradiography remain the gold standards to date. However, the 3D spatial consistency of the structure is lost. The analyses are classically performed by manually tracing regions of interest, which is time-consuming. For this reason, only a few 2D tissue sections are usually processed, resulting in a loss of information. To consider more data and overcome the issue of the loss of the 3D spatial consistency of the studied organ, we used numerous serial sections to obtain a spatially consistent 3D reconstruction of the brain. To automatize and optimize the analysis of these data, we proposed to match a 3D digital atlas with 3D-reconstructed post mortem data to automatically evaluate morphology and function in mouse brain structures. However, this approach may mislead functional variation between groups if the concerned areas are small compared to the size of the segmentations. To detect this variation, a voxel-wise approach can be performed. Results from this kind of analysis realized in a small animal study are nevertheless complex to understand. We then proposed to automatically supervise the voxel-wise approach using the 3D digital atlas. A preliminary work was also realized to evaluate the feasibility to analyze PET mouse brain images using the digital atlas. One future prospect of these works is using a single tool, the 3D digital atlas, to analyze post mortem and in vivo data acquired on same subjects and then compare results obtained from all images.La résolution des images de cerveau du petit animal acquises in vivo est encore limitée au regard de la taille des structures observées. Les modalités d'imagerie post mortem (coupes histologiques et autoradiographiques) restent encore aujourd'hui la référence pour une étude anatomo-fonctionnelle précise, bien que la cohérence 3D de l'organe soit perdue. Ces images 2D étant analysées par segmentation manuelle de régions d'intérêt (RDI), ce qui requiert du temps et une expertise en neuroanatomie, le nombre de coupes et de RDI étudiées est limité. Pour s'a ranchir de la perte de la cohérence 3D de l'organe et traiter un grand nombre de données, il est nécessaire de reconstruire des images 3D à partir de séries de coupes 2D et d'automatiser et d'optimiser l'analyse de ces volumes de données. Des travaux ont été réalisés pour restaurer la cohérence 3D de l'organe. L'objectif atteint de ce travail de thèse a donc été de proposer une méthode d'analyse de ces images 3D. Pour cela, nous avons recalé un atlas numérique 3D sur des images 3D de cerveaux de souris pour mener une étude de celles-ci grâce aux RDI de l'atlas. L'analyse par atlas à l'échelle des RDI, bien que able et rapide, met di cilement en évidence des variations fonctionnelles se produisant dans des zones de petite dimension par rapport à la taille des RDI. Ces di érences peuvent en revanche apparaître grâce à une analyse statistique réalisée à l'échelle du pixel. L'interprétation de ces résultats étant complexe chez la Souris, nous avons proposé d'utiliser l'atlas pour superviser cette analyse a n de coupler les avantages des méthodes. Un travail préliminaire a ensuite été réalisé pour évaluer la faisabilité d'analyser par atlas des images TEP acquises chez la Souris. Une perspective de ces travaux est d'utiliser l'atlas numérique 3D comme outil unique pour analyser conjointement des images acquises in vivo et post mortem sur les mêmes sujets et ainsi recouper les informations extraites de ces images