Orateur : Massyl Moudoud (doctorant, ICube Strasbourg)
Titre : Modélisation de la dynamique spatio-temporelle de signaux spatialement structurés. Application à la connectivité fonctionnelle en IRMf
Résumé : Nous proposons une nouvelle représentation de la connectivité fonctionnelle dynamique (dCF) fondée sur le concept d’unités de connectivité fonctionnelle (UCF), définies comme des ensembles de régions cérébrales présentant une activité similaire sur des fenêtres temporelles spécifiques. Dans ce cadre, nous développons une méthode originale d’estimation conjointe des forces de connectivité intra-UCF et de leurs activations temporelles, formulée comme un problème d’apprentissage de dictionnaire appliqué à des matrices de corrélation glissantes des signaux des régions cérébrales. L’originalité de l’approche réside dans l’intégration explicite de contraintes biologiquement informées dans le problème inverse, imposées à la fois sur la structure des UCF (définie a priori par les neuroscientifiques à partir d’atlas neuroanatomiques pour cibler des réseaux d’intérêt) et sur la validité des corrélations reconstruites.
La résolution de ce problème non convexe de grande dimension a conduit au développement d’un schéma d’optimisation dédié, combinant plusieurs algorithmes adaptés à ces contraintes, permettant d’assurer stabilité numérique et efficacité computationnelle. La méthode est conçue pour une analyse au niveau du sujet unique en IRMf de repos, dans un contexte à faible rapport signal/bruit et sans vérité terrain. Sa validation repose sur des données simulées ainsi que sur des études réelles approuvés par des experts en neurosciences. Elle a notamment permis de mettre en évidence des altérations de la dynamique de connectivité chez des patients atteints de démence à corps de Lewy, et est actuellement déployée dans des études précliniques sur la maladie d’Alzheimer, la dépression et l’addiction.
Une contribution méthodologique complémentaire concerne le traitement de l’indétermination d’échelle dans les problèmes inverses aveugles. Nous proposons une stratégie de normalisation optimale des sources au cours des itérations, améliorant le conditionnement du problème, accélérant la convergence et favorisant l’identification de meilleures solutions. Cette approche est directement applicable au modèle des UCF ainsi qu’à une large classe de modèles de factorisation.
Lieu : FST, bâtiment Henri Poincaré, salle de réunion du 4ème étage.