Cartographie du développement du cerveau du nouveau-né : analyses de grandes bases de données d'imagerie multimodales
Mapping newborn brain development : analyses of large multi-modal imaging dataset
par Andrea GONDOVÁ sous la direction de Jessica DUBOIS
Thèse de doctorat en Neurosciences
ED 158 Cerveau, Cognition, Comportement

Soutenue le lundi 11 décembre 2023 à Université Paris Cité

Sujets
  • Cerveau
  • Imagerie par résonance magnétique
  • Prématurés -- Physiologie

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Mots clés
Développement cérébral précoce, IRM multimodale, IRM de diffusion, IRM fonctionnelle au repos, Analyses multivariées, Prématurité, Prédiction des devenus neurodéveloppementaux
Resumé
La période périnatale joue un rôle essentiel dans le développement du cerveau et son altération due à la prématurité peut entraîner des conséquences neurodéveloppementales à long terme. Prédire avec précision les résultats individuels est important pour des interventions efficaces, mais reste un défi. Pour étudier l'impact de la prématurité sur les réseaux de substance blanche et la maturation corticale, nous avons analysé un vaste ensemble de données d'IRM du 'developing Human Connectome Project' (version 3) à l'aide de descripteurs microstructuraux dérivés de l'imagerie pondérée en diffusion. Nous avons utilisé des approches de modélisation statistique et des méthodes d'apprentissage automatique pour identifier les trajectoires de développement et prédire les résultats comportementaux liés à la naissance prématurée. Nos recherches se concentrent sur les réseaux sensorimoteurs ainsi que sur les approches du connectome cérébral entier, avec l'intégration de facteurs cliniques et environnementaux supplémentaires. Nous avons aussi intégrés des marqueurs multimodaux dérivés de l'IRM, tels que l'IRM fonctionnelle au repos, afin d'acquérir une compréhension plus complète du développement cérébral des nourrissons prématurés.