Functional connectivity in resting state MRI. Graph analysisnew biomarkers of functional recovery in stroke

Resum

Cette dernière décennie, un important travail de développement méthodologique a été mené pour explorer la connectivité fonctionnelle de repos par IRM. L’exploration des réseaux cérébraux par IRM fonctionnelle de repos combinée à une approche de graphes est devenue populaire dans la perspective de trouver des métriques de graphes qui puissent être des biomarqueurs dans différentes situations pathologiques. Un prérequis pour pouvoir identifier ces métriques est de s’assurer de leur fiabilité chez des sujets sains. Dans cette thèse, partant de la grande base de données de repos avec 2 examens du Projet de Connectome Humain, nous avons quantifié la fiabilité des métriques globales et régionales de graphe, pour un coût optimal, en fonction de deux paramètres clé : la taille de l’échantillon (nombre de sujets) et le nombre de points temporels (durée d’acquisition). Nous avons également exploré d’autres facteurs, comme la parcellisation, la mesure de connectivité et la méthode de filtrage fréquentielle, susceptibles d’impacter cette fiabilité. L’accident vasculaire cérébral (AVC) est une des causes principales de mortalité et d’handicap dans le monde. En créant des lésions focalisées, il entraine des modifications des fonctions cérébrales à la fois au niveau local mais aussi global. Après un AVC, les réseaux cérébraux présentent des réorganisations structurelles et fonctionnelles pour compenser les déficits fonctionnels provoqués par la lésion comme par ses effets à distance. Dans cette thèse, nous avons étudié le rôle de l’hémisphère contralésionel dans la réorganisation des fonctions cérébrales de patients ayant subi un AVC en utilisant l’analyse des données d’IRMf de repos par la théorie des graphes. Nous avons exploré cette réorganisation en utilisant un index global sensible à la réorganisation des noeuds d’un graphe, baptisé ’index de perturbation des noeuds’ (κ). Nous avons enfin exploré la relation entre cet index et les scores cliniques pour évaluer son intérêt comme candidat-biomarqueur dans la récupération aprés un AVC.