Une nouvelle approche de parcellisation multi-niveaux pour l'analyse de la connectivité fonctionnelle cérébrale

Show full item record

Files in this item

PDF karkar_429.pdf 396.2Kb

Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/29192
Title: Une nouvelle approche de parcellisation multi-niveaux pour l'analyse de la connectivité fonctionnelle cérébrale
Author: KARKAR, Slim; FAISAN, Sylvain; THORAVAL, Laurent; FOUCHER, Jack
Abstract: Les méthodes qui étudient la connectivité fonctionnelle cérébrale à partir de données d'IRM fonctionnelle (IRMf) nécessitent pour la plupart une parcellisation du cerveau en régions fonctionnellement homogènes. Nous proposons ici une méthode de parcellisation cérébrale multi-niveaux basée sur une classification hiérarchique des données IRMf. Cette méthode présente l'avantage de fournir plusieurs niveaux de parcellisation, rendant ainsi inutile le compromis taille-homogénéité que nécessitent de faire les méthodes classiques. Les résultats de parcellisation ainsi que les premières études de connectivité démontrent l'intérêt de l'approche.
Publisher: GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Date: 2009

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record





Advanced Search