TECHNIQUES DE CLASSIFICATION POUR UN CERVEAU AUTISTE PAR RAPPORT A UN CERVEAU AU DEVELOPPEMENT TYPIQUE A PARTIR DE DONNEES D'IRM

Titre original en anglais : CLASSIFICATION TECHNIQUES FOR AUTISTIC VS. TYPICALLY DEVELOPING BRAIN USING MRI DATA

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Fahmi, R., El-baz, A., Abd El Munim, H., Farag, A., & Casanova, M. (2007). CLASSIFICATION TECHNIQUES FOR AUTISTIC VS. TYPICALLY DEVELOPING BRAIN USING MRI DATA. 2007 4th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, 1 2, 1348-1351. https://doi.org/10.1109/isbi.2007.357110

Publication date: 01/01/2007 Ajout dans AutiHub: 14/09/2026 Type: Autre Langue de l’article: Anglais
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Auteur·ices des publications
5
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1 / 5 (20,0 %)
  1. Rachid Fahmi
  2. Ayman El-baz
  3. Hossam Abd El Munim
  4. Aly Farag
  5. Manuel Casanova *

Résumé

L'autisme est un trouble du neurodeveloppement qui perturbe les fonctions sociales et cognitives. Diverses etudes sur l'autisme ont revele des anomalies dans plusieurs regions cerebrales. Un consensus croissant se degage des etudes d'imagerie structurale concernant l'anatomie anormale de la substance blanche (WM) dans les cerveaux autistes. En outre, les deficits de taille du corps calleux (CC) et de ses sous-regions chez les patients autistes par rapport aux temoins sont bien etablis. Cet article presente deux nouvelles techniques de classification de l'autisme fondees sur l'IRM structurale. Notre analyse repose sur des descriptions de forme et des modeles geometriques. Nous calculons la carte de distance 3D pour decrire la forme de la WM et l'utilisons comme caracteristique statistique pour discriminer les deux groupes. Nous utilisons egalement notre technique de recalage non rigide proposee recemment afin de concevoir une autre approche de classification en analysant et en comparant statistiquement les champs de deformation generes par le recalage des CC les uns sur les autres. La precision de nos techniques a ete testee sur des donnees d'IRM cerebrale post-mortem et in vivo. Les resultats sont tres prometteurs et montrent que, contrairement aux methodes traditionnelles, les techniques proposees sont moins sensibles aux effets de l'age et du volume.

Autism is a neurodevelopmental disorder that disrupts social and cognitive functions. Various autism studies revealed abnormalities in several brain regions. There is an increasing agreement from structural imaging studies on the abnormal anatomy of the white matter (WM) in autistic brains. In addition, the deficits in the size of the corpus callosum (CC) and its sub-regions in patients with autism relative to controls are well established. This paper presents two novel classification techniques of autism based on structural MRI. Our analysis is based on shape descriptions and geometric models. We compute the 3D distance map to describe the shape of the WM and use it as a statistical feature to discriminate between the two groups. We also use our recently proposed non-rigid registration technique to devise another classification approach by statistically analyzing and comparing the deformation fields generated from registering CC's onto each others. The accuracy of our techniques was tested on postmortem and on in vivo brain MR data. The results are very promising and show that, contrary to traditional methods, the proposed techniques are less sensitive to age and volume effects

Bibliographie citée par cette référence

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