Analysis of Sub-Cortical Morphology in Benign Epilepsy with Centrotemporal Spikes

Au Canada, l'épilepsie affecte environ 5 à 8 enfants par 3222 âgés de 2 à 37 ans dans la population globale. Quinze à 47 % de ces enfants ont une épilepsie bénigne avec des pointes centrotemporelles (BECTS), ce qui fait de BECTS le syndrome épileptique focal de l'enfant bénin le plus fréquent. Initialement, BECTS était considéré comme bénin parmi les autres épilepsies car il était généralement rapporté que les capacités cognitives ont été préservées ou ramenées à la normale pendant la rémission. Cependant, certaines études ont trouvé des déficits cognitifs et comportementaux, qui peuvent bien persister même après la rémission. Compte tenu des différences neurocognitives chez les enfants atteints de BECTS et de témoins normaux, la question est de savoir si des variations morphométriques subtiles dans les structures cérébrales sont également présentes chez ces patients et si elles expliquent des variations dans les performence cognitifs. En fait, malgré les preuves accumulées d'une étiologie neurodéveloppementale dans le BECTS, peu est connu sur les altérations structurelles sous-jacentes. À cet égard, la proposition de méthodes avancées en neuroimagerie permettrait d'évaluer quantitativement les variations de la morphologie cérébrale associées à ce trouble neurologique. En outre, l'étude du développement morphologique du cerveau et sa relation avec la cognition peut aider à élucider la base neuroanatomique des déficits cognitifs. Le but de cette thèse est donc de fournir un ensemble d'outils pour analyser les variations morphologiques sous-corticales subtiles provoquées par différentes maladies, telles que l'épilepsie bénigne avec des pointes centrotemporelles. La méthodologie adoptée dans cette thèse a conduit à trois objectifs de recherche spécifiques. La première étape vise à développer un nouveau cadre automatisé pour segmenter les structures sous-corticales sur les images à resonance magnètique (IRM). La deuxième étape vise à concevoir une nouvelle approche basée sur la correspondance spectrale pour capturer précisément la variabilité de forme chez les sujets épileptiques. La troisième étape conduit à une analyse de la relation entre les changements morphologiques du cerveau et les indices cognitifs. La première contribution vise plus spécifiquement la segmentation automatique des structures sous-corticales dans un processus de co-recalage et de co-segmentation multi-atlas. Contrairement aux approches standards de segmentation multi-atlas, la méthode proposée obtient la segmentation finale en utilisant un recalage en fonction de la population, tandis que les connaissances à prior basés sur les réseaux neuronaux par convolution (CNNs) sont incorporées dans la formulation d'énergie en tant que représentation d'image discriminative. Ainsi, cette méthode exploite des représentations apprises plus sophistiquées pour conduire le processus de co-recalage. De plus, étant donné un ensemble de volumes cibles, la méthode proposée calcule les probabilités de segmentation individuellement, puis segmente tous les volumes simultanément. Par conséquent, le fardeau de fournir un sous-ensemble de vérité connue approprié pour effectuer la segmentation multi-atlas est évité. Des résultats prometteurs démontrent le potentiel de notre méthode sur deux ensembles de données, contenant des annotations de structures sous-corticales. L'importance des estimations fiables des annotations est également mise en évidence, ce qui motive l'utilisation de réseaux neuronaux profonds pour remplacer les annotations de vérité connue en co-recalage avec une perte de performance minimale. La deuxième contribution vise à saisir la variabilité de forme entre deux populations de surfaces en utilisant une analyse morphologique multijoints. La méthode proposée exploite la représentation spectrale pour établir des correspondances de surface, puisque l'appariement est plus simple dans le domaine spectral plutôt que dans l'espace euclidien conventionnel. Le cadre proposé intègre la concordance spectrale à courbure moyenne dans un plateforme d'analyse de formes sous-corticales multijoints. L'analyse expérimentale sur des données cliniques a montré que les différences de groupe extraites étaient similaires avec les résultats dans d'autres études cliniques, tandis que les sorties d'analyse de forme ont été créées d'une manière à réduire le temps de calcul. Enfin, la troisième contribution établit l'association entre les altérations morphologiques souscorticales chez les enfants atteints d'épilepsie bénigne et les indices cognitifs. Cette étude permet de détecter les changements du putamen et du noyau caudé chez les enfants atteints de BECTS gauche, droit ou bilatéral. De plus, l 'association des différences volumétriques structurelles et des différences de forme avec la cognition a été étudiée. Les résultats confirment les altérations de la forme du putamen et du noyau caudé chez les enfants atteints de BECTS. De plus, nos résultats suggèrent que la variation de la forme sous-corticale affecte les fonctions cognitives. Cette étude démontre que les altérations de la forme et leur relation avec la cognition dépendent du côté de la focalisation de l'épilepsie. Ce projet nous a permis d'étudier si de nouvelles méthodes permettraient de traiter automatiquement les informations de neuro-imagerie chez les enfants atteints de BECTS et de détecter des variations morphologiques subtiles dans leurs structures sous-corticales. De plus, les résultats obtenus dans le cadre de cette thèse nous ont permis de conclure qu'il existe une association entre les variations morphologiques et la cognition par rapport au côté de la focalisation de la crise épileptique.