J. Lefèvre – Analyse et modélisation du développement cérébral

Carte non disponible

Date/heure
Date(s) - 17 juin 2010

Catégories Pas de Catégories


Depuis quelques années, les techniques d’imagerie comme l’IRM permettent de visualiser précisément les modifications anatomiques des cerveaux des foetus et des nouveau-nés au cours du développement. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à l’évolution de la surface corticale (définie comme l’interface entre la matière grise et la matière blanche) qui subit de profonds changements géométriques avec l’apparition de circonvolutions. Dans un premier temps, nous proposons une méthode qui met en évidence l’origine des plissements corticaux sous forme de foyers de croissance repro- ductibles à travers une petite cohorte d’individus [1]. Nous calculons pour cela un champ de déplacement sur lequel nous appliquons une décomposition de Helmholtz et nous nous intéressons aux minima locaux du potentiel divergentiel qui fournissent les foyers de croissance. Dans un second temps, nous proposons un modèle du développement cérébral basé sur des équations de réaction-diffusion couplées à une déformation de la surface représentant le cortex [2]. A travers des simulations nous montrons que notre modèle donne lieu à des motifs de plissement offrant à la fois une certaine reproductibilité mais aussi une variabilité qu’il convient de relier à ce que nous connaissons du plissement cortical. Ainsi notre modèle peut générer différents modes d’un même pli, composé d’une ou plusieurs composantes connexes comme sur des anatomies réelles. Par ailleurs, nous montrons que, selon le choix des paramètres du modèle, différents motifs de plissement peuvent apparaître et offrir une analogie avec des pathologies du développement cérébral comme la lissencéphalie ou la polymicrogyrie. References [1] J. Lefèvre, F. Leroy, S. Khan, J. Dubois, P. Hüppi, S. Baillet and J.F. Mangin (2009), Identification of growth seeds in the neonate brain through surfacic Helmholtz decomposition. Proceedings of IPMI. 252-263. [2] J.Lefèvre and J.F. Mangin (2010), A reaction-diffusion model of the human brain development. PLOS Computational Biology.