Sometimes I have to put text on a path
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Thursday, July 25, 2013

Comsol and MRI/CT: the pain of working with complex geometries in Comsol; tutorials for comsol


The pain of working with complex geometries in Comsol!

Some questions :

I am trying to develop a quite simple, but realistic human head 3D model based on MR and CT images and use it as geometry in COMSOL Multiphysics.
My workflow is following: MRI/CT data --> segmentation through Simpleware/Amira/SPM --> STL-file --> COMSOL.
I have googled a lot, tried different settings while exporting to STL and then another different settings while importing in COMSOL, different settings of mesh -- everything is useless, still I have such issues as:1.) Errors in rendering the geometry.2.) Errors while meshing. Here [1] is an example of used model of white matter in STL format -- it seems to be good (MeshLab), what is wrong then, why I cannot create the mesh?3.) Troubles segmenting the CSF.4.) My current experiments involving only one tissue at a time, but which would be the best way to create a geometry consisting of all the subdomains at one time? I mean skin, skull, brain (or WM+GM) and CSF together as different subdomains in geometry.
   ONE answer:
ahhh the pain of working with complex geometries in Comsol.... 
I am working on a very similar problem to yours - but using heart. As Daniel suggested it is much easier to import the mesh into Comsol and then convert it back to a draw object in COmsol. 
1.) Errors in rendering the geometry.This is reallly annoying and time-consuming to resolve. You have to play around with the import options in Comsol. In particular -max angle between boundary elements (70 is a good start) -max angle between neighbouring boundary elements (5-10)-and remove small faces 0.01-0.04by trying out different combinations of these , eventually, you will be able to import the mesh and create a draw object without any rendereing issues.
My current experiments involving only one tissue at a time, ; but which would be the best way to create a geometry consisting of >> all the subdomains at one time?Simpleware allows you to simultaneously mesh a number of masks at the same time. You can then import the mesh, made up of the differnt tissue masks, into comsol. If import is successful Comsol will treat each mask as a seperate subdomain. Because Simpleware takes care of contacts between different masks I found this a much better approach than importing each mask individually into comsol - sometimes u'll have gaps between subdomains which are difficult to find. 
final tip.. make sure your segmented masks are at least 2 voxels wide in any direction (x,y,z,oblique). this helps reeduce the rendering errors u get in Comsol. 
http://comments.gmane.org/gmane.science.analysis.femlab/6587
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Simpleware should be able to output a COMSOL mesh file, either .mphtxt or .mphbin. You can then import the mesh into COMSOL which should work perfectly (File>Import mesh). You can't make changes to the geometry once it is in COMSOL. STL is not a good CAD or mesh file sharing format at all. You could also get a human head object by requesting this model from your COMSOL sales representitive:
http://www.comsol.com/showroom/gallery/2190/

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How to use COMSOL batch to solve many files repeatedly without GUI?
http://www.comsol.com/community/forums/3-5a/thread/13315/

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Some "papers":


Diffusion Processes in Human Brain Using COMSOL Multiphysics, 2006; Cherubini, et al
Facoltà di Ingegneria Università Campus Biomedico di Roma, via Longoni, 83 - 00155
Rome, Italy. International Center for Relativistic Astrophysics - I.C.R.A, University of Rome ``La Sapienza'', I-00185 Rome, Italy.1,2
*Corresponding author: c.cherubini@unicampus.it 
www.comsol.com/papers/1740/.../Cherubini.pdf
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http://www.comsol.com/papers/5499/

Electrical Stimulation of Brain using a realistic 3D Human Head Model: Improvement of Spatial Focality



An MRI slice and the corresponding E-field induced in brain calculated with COMSOL Multiphysics.  By poular vote, this poster won the Best Poster Award at the COMSOL Conference 2008 Boston.
A. Datta, M. Elwassif, and M. Bikson
Department of Biomedical Engineering, The City College of the CUNY, New York, NY, USA
We calculated the spatial distribution of the electric fields induced in the brain during transcranial current stimulation (TCS). The spatial focality obtained using ‘concentric-ring’ configurations is investigated using a realistic MRI derived 3D finite element model of the human head.


Two disc electrode configurations were simulated using COMSOL Multiphysics. The distant-bipolar configuration, which is comparable to commonly used TCS protocols, resulted in diffuse (un-focal) modulation. The reduced concentric-ring results in higher spatial focality at the expense of increased total surface current. Superficial cortical neurons may be thus selectively targeted using a concentric-ring configuration.
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http://www.comsol.com/showroom/gallery/2190/

Absorbed Radiation (SAR) in the Human Brain
Model ID: 2190

Scientists use the SAR (specific absorption rate) to determine the amount of radiation that human tissue absorbs. This measurement is especially important for mobile telephones, which radiate close to the brain. The model studies how a human head absorbs a radiated wave from an antenna and the temperature increase that the absorbed radiation causes.
The increasing use of wireless equipment has also increased the amount of radiation energy to which human bodies are exposed. A common property that measures absorbed energy is the SAR value, (specific absorption rate) to determine the amount of radiation that human tissue absorbs.
The human head geometry is the same geometry (SAM Phantom) provided by IEEE, IEC and CENELEC from their standard specification of SAR value measurements. The original geometry was imported into COMSOL Multiphysics. In addition, the model samples some material parameters with a volumetric interpolation function that estimates the variation of tissue type inside the head.
This model studies how a human head absorbs a radiated wave from an antenna, and the temperature increase that this causes. This model requires the RF Module and the Heat Transfer Module.



Absorbed Radiation (SAR) in the Human Brain



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Tutorial: Working between COMSOL 4.1 and MATLAB 2010b 


Ok, here is what I figured out in order to be able to take a COMSOL model, modify it in MATLAB and then reopen it in COMSOL for further work:

1. Launch COMSOL normally;
2. Launch MATLAB by using "COMSOL 4.1 with MATLAB";

In COMSOL:
- Saving your current COMSOL model into the COMSOL server:
a) File > Export Model to Server...
(Default settings: Server = localhost, Port = 2036)
Model = (Ex.: shell_diffusion)

(At that point, your COMSOL model is in the COMSOL server/buffer and is named "shell_diffusion")

In MATLAB:
- Loading your COMSOL model that you sent in the COMSOL server:
>> model = ModelUtil.model('shell_diffusion');
- Saving the file as a MATLAB .m-file:
>> model.save(, 'm'); (Ex.: model.save('shell_diffusion2', 'm'); )
(The file would be saved by default in the current working folder)
- In order to save the file in a specific folder:
>> model.save('C:\COMSOL_Models\shell_diffusion2', 'm');

(You now have created a MATLAB .m-file from a COMSOL file which you can edit and modify)
(I know, you could have just use the File > Save as Model M-File... option in COMSOL but I don't know how you could resend it to COMSOL that way)

- To save your modified model back into COMSOL:
>> model.save('C:\COMSOL_Models\shell_diffusion3'); (No specific file extension will save it as a .mph COMSOL file)


(You now have your COMSOL file back which you can reopen in COMSOL)
http://phonies4.rssing.com/chan-3365787/all_p93.html

-------------------------------tutorials (youtube) comsol 4.2
for absolute beginners

1) http://www.youtube.com/watch?v=aWYs2EjexhU
how to use an example

2)  http://www.youtube.com/watch?v=E79iMme2kpo

ex: 2D
explain "addd physics" (equations) without programming and math;
electromagnetics, frequency domain (light)
flag=finish

3) geometry
http://www.youtube.com/watch?v=NwVQnim3f-k
http://www.youtube.com/watch?v=fqLQpHlTFS4
(2objectx->union->one object)
http://www.youtube.com/watch?v=vLrNZD9lBdw
(grossir un objet; faire une N-copie d'un objet: array)

6)global parameters:
http://www.youtube.com/watch?v=M1F0HBORBkM

7/defining materials
http://www.youtube.com/watch?v=KlUCtVU4bm4

8) meshing
http://www.youtube.com/watch?v=58GHDdR1HUg

9)
http://www.youtube.com/watch?v=gkWjA8yN-X8
Setting up RF-Physics

10)Simulation and Analysis
http://www.youtube.com/watch?v=daIRsiBQgEY

11) Analysis: Integration
http://www.youtube.com/watch?v=zuUMj54iXus

12) Parameteric Sweep
http://www.youtube.com/watch?v=N784M5Mkp0o

13) Create Animation, Video, Movie
http://www.youtube.com/watch?v=XnT45kzu53c

14) Extract Data from Simulation, Line Scan, Line Graph
http://www.youtube.com/watch?v=wyhYBH5M3oM


---------------------- for "beginners" (quite complex geometry: nanoparticle and concentric spheres):
http://www.youtube.com/watch?v=fXm1GKXDXM0
This tutorial is the first on a series of 3. Shows how to build a model step by step. Electromagnetic waves scattering off of a nano sphere. Use of work planes and revolve. Material properties .

part2 and 3:
http://www.youtube.com/watch?v=DkY4vaKo72w
http://www.youtube.com/watch?v=Wdkmq6X1Aak
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Comsol Step by Step: Refraction, Total Internal Reflection (comsol 4.2)
http://www.youtube.com/watch?v=He8XXyut-98
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cantilevel & comsol 4.2
part 1/5:
http://www.youtube.com/watch?v=k-4bjO1Cq-4
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poisson equation/sphere/equation 2 forms for parameters:
http://www.youtube.com/watch?v=sMJTWa-Z9Ho&feature=share&list=UUrx4DqkACEdL_cV8eDQ-_7g
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Comsol Tutorial How to draw a coil
http://www.youtube.com/watch?v=qeKLP1-7-80
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meshing:
http://www.youtube.com/watch?v=58GHDdR1HUg
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Postprocessing Tutorial: Creating a Plot in COMSOL Multiphysics
http://www.youtube.com/watch?v=MSIa5cMvM4Q
This video tutorial depicts the basics of how to generate plots and how to tweak the different visualization options in order to create the optimal display of results for your COMSOL model. A 2D plot group is created and multiple 2D plot types are superimposed so multiple variables can be displayed simultaneously. The plot types demonstrated here include: Surface, Arrow Surface, Contour, Deformation, and Height Expression.
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How to 3D Print COMSOL Models
http://www.youtube.com/watch?v=Q9HYGaSwr90


-------------------------------some video of models in neuroscience

COMSOL Multiphysics CoW Bloodflow simulation
http://www.youtube.com/watch?v=UjkC23XKbic
This is a COMSOL model I created for my Biotransport Phenomena course. It simulates blood flow velocity through the Circle of Willis, an arterial network in the brain. It simulates multiple heartbeats at a HR of 60bpm.

Pyramidal Neurons Firing
http://www.youtube.com/watch?v=RTwY1naafGQ
MATLAB vector containing firing patterns is used as the input function for the COMSOL model.

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Sunday, December 23, 2012

Near-infrared brain monitoring (human or primate)


Near-infrared brain monitoring

 

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http://www.optics.rochester.edu/research/biomedical.html 

In this project, we shine low-power near-infrared laser light at two wavelengths into the heads of human subjects.  This light can penetrate far enough to reach the outer cortex of the brain and still diffuse back out of the head.  As the content of the blood in the brain changes (due to both volume and oxygenation status), the amount of light exiting the head changes.  By measuring these fluctuations in power, we can monitor blood changes in a particular region of the brain.  This permits us to detect "activations" in this region, in a manner similar to fMRI.

We have been particularly interested in correcting for hemodynamic trends that are not unique to the brain--i.e. trends that are present additionally in, or only in, the scalp.  We detect these using dedicated optical fibers that are placed unusually close to the source fibers on the surface of the head, only 5-6 mm away. 

Check out the Publications page to read about our two-layer subtraction method (2005), our experimental demonstration of layer-like hemodynamic trends in human subjects (2008), and our data suggesting that scalp-corrected data provides more reliable estimation of visually-evoked hemodynamic responses (2011).
https://sites.google.com/site/bslrochester/research-projects/near-infrared-brain-monitoring

Saturday, May 19, 2012

a web front-end that automates the processing of MRI and Diffusion MRI

http://www.chromeexperiments.com/detail/brain-surface-and-tractography-viewer/?f=

The Brain Surface and Tractography Viewer was developed at Children’s Hospital Boston in the Fetal-Neonatal Neuroimaging and Development Science Center as part of a web front-end that automates the processing of MRI and Diffusion MRI. This application allows researchers to very rapidly explore processed MRI data in real-time within the web browser using WebGL. The application renders cortical surface reconstructions and fiber tracts generated by FreeSurfer and the Diffusion Toolkit, two automated brain imaging tools developed at the MGH Martinos Center for Biomedical Imaging. The user can view the gray-white surface and pial surface along with various curvature measures. Further, the fiber tracts are registered to the cortical surface and can be viewed inside the brain surfaces.

Technology:
WebGL, JavaScript, jQuery

Friday, October 9, 2009

ImageJ plugin for navigation in very large images

Francis Géroudet Semester Project
Microengineering section, EPFL June 2008

http://bigwww.epfl.ch/teaching/projects/abstracts/geroudet/

Abstract


In the biomedical field, specialists need to work on series of images taken under a microscope, covering an area interesting to analyze. The purpose of this project was, starting from a lot of images forming a mosaic, to build an intuitive navigation system, which could maintain the quality of basic images. We developed two plug-in for images: the first helps to prepare images, while the second deals with the navigation in the mosaic of images. The overall strategy used here was to cut basic images into small blocks at different zoom levels. Then, when displaying, the second plug- in is able to retrieve the blocks corresponding to the area considered by the user. Note that zooms are made using B-Splines.
image
Fig. 1: User interface for the plug- in preparation
image
Fig. 2: User interface for the navigation in the mosaic
image
Fig. 3: Example of use plugin navigation

FreeSurfer is a set of automated tools for reconstruction of the brain’s cortical surface from structural MRI data, and overlay of functional MRI data onto the reconstructed surface.

FreeSurfer is a set of automated tools for reconstruction of the brain’s cortical surface from structural MRI data, and overlay of functional MRI data onto the reconstructed surface.

http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/

FreeSurfer is brought to you by the Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging. Support for this research was provided in part by the National Center for Research Resources (P41-RR14075, R01 RR16594-01A1 and the NCRR BIRN Morphometric Project BIRN002, U24 RR021382), the National Institute for Neurological Disorders and Stroke (R01 NS052585-01), the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering, as well as the Mental Illness and Neuroscience Discovery (MIND) Institute and is part of the National Alliance for Medical Image Computing (NA-MIC) funded by the National Institutes of Health through the NIH Roadmap for Medical Research, Grant U54 EB005149.

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http://www.google.com/codesearch/p?hl=fr&sa=N&cd=1&ct=rc#voO8-N1ttR0/mesh_freesurfer2emse.m&q=MRI%20mesh%20matlab

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FreeSurfer Beginners Guide


http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferBeginnersGuide

FreeSurfer is a freely available software package developed by investigators at the Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging used for a number of procedures including:
  1. Creation of computerized models of the brain from magnetic resonance imaging (MRI) data. link
  2. Processing of functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. link
  3. Measuring a number of morphometric properties of the brain including cortical thickness and regional volumes. link
  4. Intersubject averaging of structural and functional data using a procedure that aligns individuals based on their cortical folding patterns for optimal alignment of homologous neural regions. link

Machine Requirements

To run FreeSurfer, you will need either a PC running Linux or a Macintosh running OS X.

FreeSurfer consumes a lot of processor time, memory resources and disk space, so it is recommended to run FreeSurfer on as powerful a machine as you have available. For example, at MGH we typically run Linux CentOS 4 on 2.5GHz dual processor AMD Opterons with 4 to 8 GB of DDR SDRAM, and 250GB of disk space.

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The FreeSurfer tools deal with two main types of data: volumetric data (volumes of voxels) and surface data (polygons that tile a surface). The talks and tutorials should familiarize you with FreeSurfer's volume and surface processing streams, the recommended workflow to execute these, and many of their component tools. The tutorials also describe some of FreeSurfer's tools for registering volumetric datasets, performing group analysis on morphology data, and integrating multi-modal output with FreeSurfer (overlaying color coded parametric maps onto the cortical surface and visualizing plotted results). After completing the tutorials, you should be able to:
  • perform surface reconstructions;
  • generate subcortical segmentations;
  • fix errors encountered during the volume or surface processing;
  • overlay functional data onto surfaces;
  • perform group analysis of structural (e.g. thickness) and functional data.

Friday, September 11, 2009

the human connectome project -- neuroImagerie


The Human Connectome Project et la Connectomique
par Jean-Paul Baquiast 24/08/2009


On reproche souvent aux technologies de l’imagerie cérébrale fonctionnelle de donner du cerveau humain et de ses activités cognitives des vues trop réductrices. Les observations étaient en effet jusqu’à présent focalisées sur de très petites aires cérébrales. Il était inévitable que les neuroscientifiques les interprétassent au moins partiellement en fonction des idées préconçues qu’ils pouvaient avoir relativement au fonctionnement du cerveau.


Des vues plus globales des aires responsables des états mentaux préconscients seraient cependant désormais disponibles. C’est ce qu’annoncent des scientifiques de la Rutgers University à Newmark et de l’université de Calofornie à Los Angeles dans un numéro à paraître (oct. 2009) de la revue Psychological Science,. On sait qu’il est admis qu’avant leur perception par le niveau conscient (awareness), les informations définissant un état mental donné sont traitées par le cerveau « inconscient ».

Des chercheurs des laboratoires précités, Stephen José Hanson, Russell A. Poldrack et Yaroslav Halchenko, pensent pouvoir prédire avec une précision raisonnable, en utilisant la Résonnance magnétique nucléaire (fMRI), les états mentaux d’une personne, avant même qu’ils ne s’expriment au niveau conscient. Pour cela, ils ont cherché à se donner un aperçu général de l’activité du cerveau, en élargissant la cartographie des observations. Pour eux, l’idée reçue selon laquelle des fonctions mentales spécifiques relèvent d’aires strictement localisées est inexacte.

Il serait selon eux réducteur de penser que des fonctions spécialisées, telles que l’apprentissage, la mémoire, la peur et l’amour, relèvent de bases neurales qui leurs seraient spécifiquement dédiées. Le cerveau est plus complexe qu’il n’apparaît dans ce modèle simple. En analysant son activité globale, ils montrent que plusieurs de ces fonctions font appel à des réseaux particuliers de neurones s’étendant à travers tout le cerveau. Ces réseaux différent les uns des autres selon les fonctions. Ainsi, globalement, à ce niveau, le cerveau ne doit pas être considéré comme statique. Il est capable de moduler les connections correspondantes en fonction des tâches entreprises.

De ce fait, en imageant par fMRI les patterns de connections neuronales qui s’établissent en permanence, il serait possible de prédire avec une bonne précision l’activité mentale particulière à laquelle se livre la personne observée. On pourrait donc dresser un catalogue intéressant un grand nombre de fonctions mentales en les caractérisant par les patterns spécifiques de réseaux neuronaux qui s’établissent à l’occasion de leur exécution par le cerveau. Ceci pourrait être un premier pas dans la voie de la caractérisation de fonctions mentales supérieures, telles que le raisonnement abstrait ou le mensonge. On pourrait aussi détecter les dysfonctionnements subtils se produisant à ce niveau et susceptibles de générer l’autisme ou la schizophrénie.

La réalisation du catalogue des patterns correspondant aux grandes fonctions mentales est déjà engagée. Il s’agit du Projet Connectome. Il vise à terme la réalisation d’une carte complète des connexions neuronales du système nerveux central. Cette carte permettra d’envisager les multiples connections correspondant à une fonction mentale simple, au lieu de se focaliser sur quelques millimètres carré de tissu cortical.

Une première étude a reposé sur la participation de 130 sujets, chacun d’eux chargés de tâches plus ou moins complexes, tout en étant observés par RMI. Pour ce faire, les chercheurs ont observé la somme considérable d’un demi-million de points à la surface du cerveau. Ils ne savaient pas à quelle activité se livraient les témoins. Ils ont pu cependant identifier avec une précision de 80% huit de ces tâches en s’appuyant sur le catalogue des patterns correspondant à des tâches précédemment référencées à partir d’observations précédentes. De plus, dans d’autres expériences, ils ont pu identifier les objets que des sujets pouvaient observer avant que ces derniers ne prennent conscience de le faire. Ceci a confirmé l’hypothèse depuis longtemps admise selon laquelle l’afférence dans l’espace de travail conscient se produit avec retard au regard des traitements primaires réalisés dans les zones sensorielles et motrices.




Le programme de recherche des National Institutes of Health américains, Blueprint for Neuroscience Research, s’insérant dans la National Neurotechnology Initiative, a lancé un projet de $30 millions destiné à cartographier les circuits neuronaux d’un adulte en bonne santé. On utilisera pour cela les techniques d’imageries cérébrales les plus modernes. Les images seront collectées à partir de centaines de sujets volontaires. Le projet vise à accélérer la « Neuro-révolution » que décrit l’ouvrage récent de Zack Lynch The Neuro Revolution: How Brain Science Is Changing Our World (St. Martin’s Press, July 2009).


L’objetif est de faire apparaître les principales connections qui permettent au cerveau d’accomplir les fonctions mentales les plus importantes. Trois techniques d’imagerie seront utilisées : 1. HARDI pour High angular resolution diffusion imaging with magnetic resonance qui détecte la diffusion des molécules d’eau dans les tissus fibreux et peut ainsi visualiser les faisceaux d’axones, 2. R-fMRI pour Resting state fMRI, qui détecte les fluctuations dans l’activité du cerveau chez une personne au repos et peut faire apparaître des réseaux s’activant de façon coordonnée et 3. E/M fMRI pour Electrophysiology and magnetoencephalography (MEG) combined with fMRI. Cette dernière procédure complète l’information relative à l’activité cérébrale parallèlement aux signaux obtenus par la fMRI. Dans ce cas, la personne accomplit une tâche telle que plusieurs régions cérébrales supposées associées à cette tâche soient activées.

Comme ce sera la première fois que ces trois techniques seront utilisées simultanément, le projet devra développer de nouveaux outils informatiques et mathématiques pour analyser les données recueillies.

* NIH Blueprint for neuroscience research
http://neuroscienceblueprint.nih.gov/

Un tel programme, comme on pouvait le supposer, suscite beaucoup de scepticisme. L’objectif consistant à identifier en 5 ans des milliers sinon plus de faisceaux neuronaux actifs, voire dans certains cas de neurones individuels, parait irréaliste. On rappelle que le cerveau comprend des centaines de milliards de cellules et un nombre astronomiquement plus grand de synapses. De plus, certaines des techniques envisagées, qui ont été développées en expérimentant chez l’animal, paraissent encore inapplicables à l’homme.


Plus généralement, établir une carte à grande échelle des connections entre régions cérébrales soulève de nombreux problèmes. D’une part, aucun cerveau n’est comparable à un autre. Mais d’autre part, même en acceptant des approches statistiques, il n’existe pas d’accord sur la délimitation fonctionnelle des aires cérébrales du cortex humain. Il n’est pas certain par exemple que les données dite de tractographie obtenues par certaines techniques, telles que les tenseurs de diffusion observés, puissent être corrélées avec les réalités anatomiques. Autrement dit, comme l’aurait rappelé Borgès, la carte n’est pas le territoire 1).

Les sceptiques continueront donc à se méfier de l’interprétation des observations obtenues par ces nouvelles approches globales. Elles risquent de transporter à un niveau supérieur la subjectivité qui était reprochée aux interprétations des images obtenues avec des techniques moins globales.

Nous dirons pour notre part que, comme toujours en science, notamment lorsque les observations instrumentales recoupent des observations relevant de l’analyse psychologique, la prudence devra continuer à s’imposer. Indéniablement cependant, la voie ouverte par un projet tel que le Connectome aura des suites, notamment pour les informaticiens qui s’efforceront par ailleurs de simuler sur ordinateurs des éléments plus ou moins importants du tissu cérébral (le Blue Gene Project d’IBM, par exemple, dont on vient d’annoncer de nouveaux développements).

1) Plus précisément, comme nous l’indique Luc Charcellay que nous remercions::
“”En cet empire, l’Art de la Cartographie fut poussé à une telle Perfection que la Carte d’une seule Province occupait toute une Ville et la Carte de l’Empire toute une Province. Avec le temps, ces Cartes Démesurées cessèrent de donner satisfaction et les Collèges de Cartographes levèrent une Carte de l’Empire, qui avait le Format de l’Empire et qui coïncidait avec lui, point par point.”
Suarez Miranda, Viajes de Varones Prudentes
Histoire universelle de l’infamie JLB



Pour en savoir plus

* Le Connectome Project http://iic.harvard.edu/research/connectome
* Article de Physorg.com Researchers develop ‘brain-reading’ methods
http://www.physorg.com/news167921900.html

Sunday, September 6, 2009

Toulouse - Maladies cérébro-vasculaires - sténose - stimulation tube section variable

http://www.imft.fr/recherche/gemp/theme1/operation11.html

Animatrice : S. Lorthois
Les infarctus cérébraux sont une des grandes causes mondiales de mortalité et de handicaps. Dans un nombre important de cas, ils sont dus à l'existence d'une sténose (i.e. un rétrécissement localisé) de l'artère carotide interne. A l'heure actuelle, une opération chirurgicale visant à retirer l'artère sténosée est envisagée si le degré de sténose (pourcentage de rétrécissement) est supérieur à 80%. L'Angiographie par Résonance Magnétique (ARM), non invasive, est de plus en plus utilisée pour visualiser la morphologie des artères carotides et évaluer la sévérité des sténoses carotidiennes. Cependant, les structures d'écoulement (zones de recirculations, jets) peuvent induire la présence d'artéfacts. Par exemple, la perte de signal observée en amont et en aval du col des sténoses rend la différenciation entre une sténose sévère et une occlusion difficile voire impossible.


La simulation numérique d'angiographies par résonance magnétiques (ARM) est un outil pouvant aider à la compréhension des mécanismes de production artéfactuelle et aux choix des séquences d'imagerie les plus adaptées pour les minimiser. En formulation Eulerienne, cette simulation implique le calcul du champ des vitesse par résolution numérique des équations de Navier-Stokes puis le calcul du champ d'aimantation par résolution numérique des équations de transport de Bloch. La procédure de construction de l'image, basée sur l'analyse de la distorsion de l'espace physique vers l'espace de l'image, est complexe et lourde à mettre en œuvre numériquement. Nous nous sommes intéressés à simplifier cette procédure par une approche analytique reproduisant l'algorithme de reconstruction de l'image mis en œuvre par les appareils d'ARM (codage spatial du signal puis transformée de Fourier inverse bidimensionnelle). Cette approche analytique simple a été appliquée au cas de la bifurcation carotidienne sévèrement sténosée de géométrie anatomique réaliste. Les résultats ont été comparés avec des expériences réalisées dans un fantôme (moulage silicone) de géométrie identique dans des conditions analogues (collaboration avec D. Saloner et L.D. Jou du Department of Radiology, UC San Francisco). En particulier, les simulations numériques ont permis de clarifier les conditions d'imagerie maximisant et minimisant le degré de sténose évalué par ARM [Lorthois et al., Annals of Biomed Eng, 2005].

En parallèle, en collaboration avec le LMM (P.Y. Lagrée) , nous avons poursuivi les travaux engagés pendant la précédente période concernant l'évaluation de la contrainte de cisaillement pariétale dans une artère sténosée. Nous avons en particulier montré que, dans le cas d'un tube à section variable, le système d'équations "RNS/Prandtl" inclue au premier ordre diverses descriptions asymptotiques des équations de Navier-Stokes et qu'il est donc bien adapté pour décrire la transition entre ces différents descriptions [Lagrée et Lorthois, Int J of Eng Science, 2005]


Publications récentes

S. Lorthois, P.-Y. Lagrée, J.-P. Marc-Vergnes et F. Cassot. "Maximal wall shear stress in arterial stenoses : application to the internal carotid arteries", Transactions of the ASME : Journal of Biomechanical Engineering, 2000, 122 : 661-666.


S. Lorthois, et P.-Y. Lagrée. "Ecoulement dans un convergent axisymétrique : calcul de la contrainte de cisaillement pariétale maximale", Comptes rendus de l'Académie des Sciences, Série IIb, 2000, 328(1) : 33-40.

S. Lorthois, J.S. Stroud-Rossman, S.A Berger, L.D. Jou and D. Saloner. "Numerical simulation of Magnetic Resonance Angiographies of an anatomically realistic stenotic carotid bifurcation", Annals of Biomedical Engineering, 2005 : 33, 270-283.


P.Y. Lagrée et S. Lorthois. "The RNS Prandtl equations and their link with other asymptotic descriptions : application to the wall shear stress scaling in a constricted pipe", International Journal of Engineering Science, 2005 : 43, 352-378.



toulouse Imagerie et analyse statistique de réseaux micro-vasculaires

Imagerie et analyse statistique de réseaux micro-vasculaires

http://www.imft.fr/recherche/gemp/theme1/operation12.html

Ce travail s’est effectué dans le cadre de plusieurs projets sélectionnés et soutenus par l’European Synchrotron Radiation Facilities (ESRF) en collaboration avec C. Fonta du CERCO (UMR CNRS –UPS 5549) et se poursuit dans le cadre de l'ANR-06-BLAN-0238 «Micro-réseau» en collaboration avec l'INRIA Sophia-Antipolis et l'ESRF.

Notre travail a tout d’abord consisté à mettre au point un nouveau protocole expérimental pour l’imagerie tri-dimensionnelle haute résolution de réseaux micro-vasculaires (Plouraboué et al. 2004). Les différentes étapes de cette méthode de préparation sont :

- L'injection de l’ agent de contraste dans l’ensemble du réseau vasculaire
- La préparation et le conditionnement des échantillons biologiques

- L’imagerie par tomographie synchrotron rayon X


L’avantage de l’utilisation des rayons X synchrotrons par rapport à d’autres techniques, comme par exemple la microscopie confocale, est d’imager des volumes considérables (une dizaine de millimètres cubes) avec une résolution spatiale de l’ordre du micron. Cette méthode nous a permis d’obtenir des images 3D de l’ensemble de la vascularisation de la substance grise de cortex de singe Marmousset (Cf figure ci dessus) et de rats sur une profondeur de l’ordre de quelques millimètres. Nous avons alors procédé à l’analyse de ces images dans le cadre de la thèse de Laurent Risser. En haut une image en rendu volumique de micro-réseaux vasculaires extrait du cortex d'un singe Marmousset. La résolution spatiale est de 1.4 microns, les barrres d'échelle en rouge de 100 microns dans chaques directions de sorte que la hauteur totale de l'échantillons correspondant à l'image est d'environ 2 mm. La figure du bas illustre les résultats obtenus avec une méthode de compteur de boites pour l'analyse fractale 3D de la densité vasculaire. On distingue nettement deux "régimes" pour la distribution de la densité. Un premier régime fractal à petite échelle et un second régime homogène partir d'une échelle proche de 40 microns. Figures extraites de Risser et al, 2007. Ce travail a permis de mettre en évidence les différences structurelles entre réseaux micro-vasculaires corticaux sains et tumoraux.

Un premier résultat d’analyse fractale de la densité vasculaire est illustré sur la figure ci-dessus, où l’on a représenté en coordonnées bi-logarithmiques l’évolution du nombre de boites en fonction de l’échelle considérée. Ce résultat indique la présence d’une distribution multi-échelle de dimension fractale égale à 2.1 de la densité vasculaire sur une gamme de un à quarante microns. Au delà de cette échelle, la densité vasculaire évolue comme celle d’un objet homogène. Quarante microns représente donc ici l’échelle d’un volume élémentaire représentatif pour la densité vasculaire. Cette mesure est à notre connaissance la première mesure directe de cette quantité à partir d’images 3D sur des réseaux micro-vasculaires corticaux (L. Risser et al., 2007).

Nous avons de plus développé des outils d'analyse d'image pour la squelettisation, le post-traitement et la numérisation automatique d'images de tomographie synchrotron. Ces outils permettent en particulier de traiter le problème du raccordement automatique des segments capillaires disconnectés (L. Risser et al, 2008).

Publications


F. Plouraboué, P. Cloetens, C. Fonta, A. Steyer, F. Lauwers & J. P Marc-Vergnes, High resolution X-ray Imaging of vascular networks, J. Microscopy, 215, 2, 139-148, 2004.











L. Risser, F. Plouraboué, A. Steyer, P. Cloetens, G. Le Duc & C. Fonta, From homogeneous to fractal normal and tumorous micro-vascular networks in the brain, 27, 2, J. Cereb. Blood flow and Metabolism, 2007.











L. Risser, F. Plouraboué & X. Descombes, Gap Filling of 3-D Micro-vascular Networks by Tensor Voting, to appear in IEEE Transactions in Medical imaging , 2008.











F. Plouraboué, P. Cloetens, A. Steyer, F. Lauwers and J. P Marc-Vergnes, X-ray tomography of human brain cortical vascular network, In Proceedings of the 6th biennial conference on High resolution X-Ray diffraction and imaging, Grenoble, France, 2002.











F. Plouraboué, P. Cloetens, A. Steyer, F. Lauwers and J. P Marc-Vergnes, X-ray tomography of human brain cortical vascular network, In Proceedings of microcirculation congress, Toulouse, France, 2002.




F. Plouraboué, P. Cloetens, A. Steyer, F. Lauwers and J. P Marc-Vergnes, X-ray tomography of human brain cortical vascular network, In Proceedings of the 6th biennial conference on High resolution X-Ray diffraction and imaging, Grenoble, France, 2002.




L. Risser, F. Plouraboué, P. Cloetens, C. Fonta, Cortical variations of vascular density : a 3D investigation, Human Brain Mapping conference, Chicago, USA, June 2007

toulouse - Microcirculation : relations structure/fonction et imagerie fonctionnelle

http://www.imft.fr/recherche/gemp/theme1/operation13.html

Le couplage entre l'activité neuronale et l'hémodynamique microvasculaire est réalisé par une variation active du diamètre des artérioles nourricières. Ce couplage est à la base des techniques d'imagerie fonctionnelle cérébrale qui ont permis, depuis une dizaine d'années, des progrès importants dans l'étude des fonctions cognitives du cerveau humain. En effet, ces techniques reposent sur la mesure indirecte de paramètres liés à l'hémodynamique. Dans ce contexte, dans le cadre de l'ACI Technologies pour la Santé 02TS031, en collaboration avec l'INSERM U455 et le Laboratoire de Physique de la Matière Condensée (UMR 7643), notre objectif à long terme est de comprendre l'effet des variations de diamètre des artérioles nourricières sur l'hémodynamique microvasculaire à l'échelle du volume élémentaire de mesure de ces techniques d'imagerie. Les difficultés proviennent de la complexité de la microcirculation, dont la caractéristique principale est la très grande hétérogénéité à toutes les échelles caractéristiques de l'architecture et du transport microvasculaire.

Evolution temporelle de l'aimantation à l'échelle microscopique (Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle) : nous avons proposé une approche analytique originale permettant d'obtenir des solutions analytiques, complètes ou asymptotiques, de l’évolution spatiale et temporelle de l’aimantation à l'échelle du vaisseau capillaire, puis d’en déduire sa résultante spatiale (grandeur mesurée en IRMf). Le cas de référence simple d'un capillaire cylindrique infini de susceptibilité magnétique uniforme (et dépendant de la concentration en hémoglobine) dans un milieu infini de susceptibilité constante, soumis à un champ magnétique extérieur appliqué, a été considéré. Dans ce cas, l'expression des inhomogénéités de champ magnétique induites par la discontinuité de susceptibilité est connue. L'équation qui régit le transport de l'aimantation est l'équation de Bloch-Torrey, qui inclue les termes classiques de diffusion et convection auxquels s'ajoutent un terme de précession autour du champ magnétique local et un terme de relaxation. Cette équation a été simplifiée par moyennage temporel sur la période de précession des spins, puis par des arguments dimensionnels, et résolue analytiquement par la méthode des fonctions de Green. L'analyse asymptotique de la solution a permis d'obtenir l'expression analytique d'un champ inhomogène équivalent aux temps longs (t > 500 ms), dû à la diffusion des protons [Castets et al, Arch Physiol Biochem, 2004].

Ecoulement sanguin à l'échelle du réseau microvasculaire : les modèles numériques unidimensionnels non-linéaires de l'écoulement sanguin dans la microcirculation ont été développés et validés expérimentalement, in vivo chez l'animal, depuis une quinzaine d’années, pour des réseaux de petite taille. Dans ces modèles, l'hétérogénéité architecturale constitue une donnée de la simulation. L'hétérogénéité dynamique est représentée par des lois phénoménologiques décrivant les comportements rhéologiques non linéaires de la microcirculation. Nous avons adapté ces modèles pour pouvoir traiter des réseaux de grande taille (40 000 segments). Ces améliorations ont permis la simulation de l'écoulement dans un réseau microvasculaire humain (données morphométriques fournies par F. Cassot, INSERM U455) [Lorthois et al. Journal of Vascular Research, 2006]. Parallèlement, en collaboration avec Vincent Fleury du Laboratoire de Physique de la Matière Condensée (UMR 7643) puis du GMCM à Rennes, nous avons travaillé, à partir du modèle de morphogénèse vasculaire initialement proposé par Vincent Fleury, sur la génération automatique de réseaux modèles quasi-bidimensionnels, intermédiaires entre arbres et maillages, dont la densité vasculaire et le taux de présence d'anastomose (connections directes entre artérioles et veinules) peuvent être contrôlés, ainsi que le nombre d'artérioles terminales et de veinules principales (modèles stochastiques d'angiogenèse, adaptés des modèles de croissance laplacienne). Après construction de la matrice de connectivité de ces réseaux modèles (matrice creuse 40 000 x 40 000 pour un réseau construit sur 200 x 200 capillaires), la simulation de l'écoulement a été mise en œuvre. Le travail en cours sur ces deux types de réseaux concerne l'influence des conditions aux limites imposées ainsi que l'influence des paramètres empiriques décrivant l'effet de ségrégation de phase. Les perspectives à court terme sont l'étude des territoires vasculaires associés aux artérioles et veinules principales ainsi que l'influence d'une variation de diamètre d'une ou plusieurs artérioles sur l'étendue de ces territoires et sur les variations des paramètres intégrés (moyenne et distribution statistique de l'hématocrite, débit tissulaire, temps de transit moyen, résistivité globale, ...).


Morphogenèse vasculaire : La morphologie finale des réseaux générés automatiquement en collaboration avec V. Fleury est très dépendante des conditions aux limites imposées, notamment de la position des rudiments artériels et veineux. Pour progresser vers une modélisation tridimensionnelle qui puisse être représentative de l'architecture de la circulation cérébrale, nous nous sommes donc focalisés sur la détermination des conditions aux limites et de leurs modifications lors du développement embryonnaire du cerveau. Pour cela, nous avons observé le développement de la vasculature du cerveau chez l'embryon de poulet. Nous avons montré que, comme dans le cas du sac vitellin, la chronologie de la morphogenèse vasculaire est complexe. Les artères sont les premières à se développer. Puis, une première arborescence veinulaire apparaît, dans un territoire distinct du territoire artériel (configuration cis-cis). Enfin une seconde arborescence veinulaire apparaît, qui se développe en parallèle à l'arborescence artérielle (configuration cis-trans). Nous avons expliqué ce phénomène de transition vasculaire en démontrant qu'il est dû au remodelage mécanique du réseau capillaire à proximité des grosses artères déconnectées de ce réseau, contrairement à notre idée initiale qui se focalisait sur l'influence des conditions aux limites. Nous avons par ailleurs montré que la transition de la configuration cis-cis, initialement moins résistive, à la configuration cis-trans, initialement plus résistive, est liée à la croissance de l'organe et aux gradients de contraintes dans le tissu interstitiel générés par cette croissance. Nous avons présenté un modèle mécanistique simple permettant d'évaluer la taille de l'organe à partir de laquelle se produit cette transition et affiné ce modèle mécanistique par des simulations numériques de type "réseau" dans des vasculatures idéalisées d'organes en croissance [Al-Kilani et al. Physical Review E, à paraître]. Les résultats obtenus dépassent le cadre initialement prévu dans ce travail puisqu'ils apportent un éclairage nouveau sur le rôle des facteurs mécaniques dans la morphogenèse vasculaire, plus particulièrement dans le cadre de la controverse sur le rôle respectif des facteurs génétiques et épigénétiques dans la différentiation artério-veineuse. La prise en compte, dans le modèle de morphogenèse vasculaire développé par V. Fleury, du remodelage mécanique du réseau capillaire à proximité des grosses artères déconnectées de ce réseau reste cependant à réaliser pour que ce modèle soit capable de prédire la transition observée. Cette étape, indispensable à la génération automatique de réseaux tridimensionnels, est encore inachevée.


Dispersion de traceur en milieu poreux à matrice diffusante : une étude expérimentale portant sur la dispersion de traceur en milieu poreux à matrice diffusante (micro-canaux dans un hydrogel) a débuté, dans le contexte de la mesure clinique du débit sanguin cérébral par Tomographie à Emission de Positrons (TEP) [Billanou et al., Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, à paraître].


Etude de la ségrégation de phase au niveau d'une bifurcation divergente : Cf thème Microhydrodynamique.

Publications récentes

M. Castets, S. Lorthois et F. Cassot : "Toward a model of the BOLD effect accounting for microvascular heterogeneity", Archives of Physiology and Biochemistry 2004 ; 112 (Supplement September), p94 (A).


S. Lorthois, F. Cassot et F. Lauwers : "Numerical simulation of blood flow in large microvascular networks of the human cerebral cortex : hemodynamic variations induced by arteriolar vasodilations", Journal of Vascular Research 2006 ; 43(S1), p42 (A).


I. Billanou, P. Duru, S. Lorthois, D. Bourrier and M. Dilhan. “Flow of concentrated red blood cells suspensions in micro-channels : experimental techniques”. CD-ROM du 3ème Congrès Français de Microfluidique 2006 ; 10 pages.


I. Billanou, S. Lorthois et M. Quintard. “A new experimental set-up for the study of tracer exchange between a network of channels and a diffusive matrix: application to kinetic modeling in PET." à paraître dans Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering.


A. Al-Kilani, S. Lorthois,  T.-H. Nguyen, F. Le Noble,  A. Cornelissen,  M. Unbekandt,  O. Boryskina, L. Leroy and V. Fleury. “During vertebrate development, arteries exert a morphological control over the venous pattern through physical factors”, à paraître dans Physical Review E.



Thèse en cours


I. Billanou, Modélisation expérimentale et théorique pour la quantification du débit sanguin par Tomographie à Emission de Positrons (TEP). Thèse financée par l'Institut de Recherche Pierre Fabre et la Région Midi-Pyrénées.


Cerebral micro-vascular networks


DOI: 10.1051/meca/2009061


Le réseau micro-vasculaire structure la distribution de la pression sanguine


Romain Guibert1, 2, 3, 4, Caroline Fonta3, 4 et Franck Plouraboué1, 2

1 Université de Toulouse, INPT, UPS, IMFT (Institut de Mécanique des Fluides de Toulouse), Allée Camille Soula, 31400 Toulouse, France
2 CNRS, IMFT, 31400 Toulouse, France
3 Université de Toulouse, UPS, Centre de Recherche Cerveau et Cognition, 31400 Toulouse, France
4 CNRS, CerCo, 31400 Toulouse, France


Reçu le 20 avril 2009 / Publié en ligne 5 août 2009
Abstract - Cerebral micro-vascular networks control the blood pressure distribution when considering in vitro blood rheology models. Blood rheology is complex and non-linear. In small vessels, the effective viscosity variations are important due to red blood cells packing in capillaries, the so-called Fåhræus-Lindquist effect, whilst concomitantly phase segregation appears in bifurcations. Direct numerical simulations of different non-linear rheological models of the blood are performed on realistic three-dimensional micro-vascular networks. These simulations exhibit two significant results. First, various rheological models lead to very similar pressure distribution over the whole range of physiologically relevant hematocrits. Secondly, different models for phase segregation lead to very distinct hematocrit distributions in the micro-vacular network. Nevertheless, the hematocrit distribution very weakly affects the pressure distribution. Hence, our results suggest that the micro-vacular network structure mainly controls the pressure distribution in micro-circulation, whilst the effect of hematocrit distribution is weak.

Résumé - La rhéologie sanguine est complexe et non-linéaire. Elle présente, dans les plus petits vaisseaux, des variations de viscosité effective importantes liées au confinement des globules rouges dans les capillaires et des dissymétries de répartition des globules rouges aux bifurcations. Ces deux effets, appelés effet Fåhræus-Lindquist et ségrégation de phase, conduisent à une modélisation non-linéaire du flux sanguin en réponse à une différence de pression imposée. Le calcul numérique complet de différents modèles non-linéaires de rhéologie sanguine, dans des géométries réelles tridimensionnelles de micro-réseaux vasculaires, permet d'exhiber certaines propriétés remarquables de ces écoulements et de ces modèles. D'une part, nous constatons que différents modèles conduisent à des répartitions de la pression sanguine très proches, pour une gamme d'hématocrite systémique imposée physiologique. D'autre part, différents modèles de ségrégation de phase conduisent à des répartitions d'hématocrite très différentes. Toutefois, la répartition de l'hématocrite n'affecte que très faiblement la répartition de la pression. Ce constat nous montre que c'est la micro-structure vasculaire qui impose la distribution de pression, alors que les variations de viscosité sanguine avec l'hématocrite impactent finalement faiblement sur cette distribution.


Key words: Micro-circulation / blood rheology / Fåhræus-Lindquist effect / cortex / apparent viscosity / phase separation / micro-tomography

Mots clés : Micro-circulation / rhéologie sanguine / effet Fåhræus-Lindquist / cortex / viscosité apparente  / séparation de phase / micro-tomographie

Corresponding author: Romain.Guibert@imft.fr

© AFM, EDP Sciences 2009 //

Monday, August 31, 2009

SPM-Haemodynamic Response Function

Generally speaking, cognitive processing is associated with increases in neuronal firing rates. The increased neural activity lead to increased metabolic requirements for the neurons. The onset of neural activity leads to a systematic series of physiological changes in the local network of blood vessels that include changes in the cerebral blood volume per unit of brain tissue (CBV), changes in the rate of cerebral blood flow (CBF), and changes in the concentration of oxyhaemoglobin and deoxyhaemoglobin.

There are different fMRI techniques that can pick up a functional signal corresponding to changes in each of the previously mentioned components of the haemodynamic response. The most common functional imaging signal is the Blood Oxygenation Level Dependent signal (BOLD), which primarily corresponds to the concentration of deoxyhaemoglobin. In simple terms, the magnetic resonance signal comes from exciting hydrogen nuclei with a radiofrequency pulse, and detecting the radio waves emitted as the nuclei return to a lower-energy configuration. Deoxyhaemoglobin has different magnetic properties than oxyhaemoglobin-- it is paramagnetic, which means that it will make the local magnetic field over a microscopic domain inhomogenous. This has the effect of dephasing the signal emitted by the nuclei in this domain, causing destructive interference in the observed MR signal. Over a macroscopic domain (i.e., one functional voxel) greater amounts of deoxyhaemoglobin lead to less signal. The functional BOLD signal is seen as an increase in the MR signal that corresponding to a decrease in the concentration of deoxyhaemoglobin. The decrease of deoxy-Hb is seen because the increase in CBF following neural activity more than accounts for the effect of increased uptake of oxygen.

Image:spm_hrf.png

For the purposes of estimating the BOLD signal in an experimental paradigm, SPM makes use of a canonical haemodynamic response function (HRF). This function is assumed to be the response of the system (as reflected by the MR signal) to a brief, intense period of neural stimulation. The SPM HRF is shown above, and exhibits a rise peaking around 6 sec, followed by an undershoot that persists for a considerable period. The code for this graph is below.
>> RT = 1; hrf = spm_hrf(RT); plot(0:RT:32, hrf);

In this graph, the y-axis is in arbitrary units. A common way to plot the impulse response is in units of percent signal change from a baseline condition. A very robust stimulus (such as a contrast taken between a flickering visual stimulus and no visual stimulus) may produce changes on the order of 2%-4% in the BOLD signal. The change observed in contrasts involving higher-level cognitive processes is typically much smaller.

Ref. http://en.wikibooks.org/wiki/SPM/Haemodynamic_Response_Function

Saturday, March 28, 2009

multisensoriel-plosOne2009

http://www2.cnrs.fr/presse/communique/1550.htm

Le toucher permet de mieux connecter la vision et l'audition


Le toucher permet de mieux connecter la vision et l'audition et donc facilite l'apprentissage de la lecture chez les adultes. C'est ce que viennent de montrer l'équipe d'Édouard Gentaz, chercheur CNRS au laboratoire de Psychologie et Neurocognition de Grenoble (CNRS/Université Pierre Mendès France de Grenoble). Ces résultats, publiés le 16 mars dans la revue PloS One, devraient permettre d'améliorer les méthodes destinées à favoriser l'apprentissage de la lecture aussi bien chez les enfants qui apprennent à lire que les adultes qui essaient d'acquérir une langue étrangère.


Pour lire des mots nouveaux, nous devons apprendre à associer un stimulus visuel (une lettre ou un graphème) à son stimulus auditif correspondant (le son ou le phonème). Lorsque les stimuli visuels sont explorés à la fois par la vision et le toucher, les adultes apprennent plus efficacement des associations arbitraires entre stimuli auditifs et visuels. Pour arriver à ce résultat, les chercheurs ont mené une expérience sur trente adultes francophones. Dans un premier temps, ils ont comparé deux méthodes d'apprentissage dans lesquelles ces  adultes doivent apprendre 15 stimuli visuels nouveaux, inspirés de lettres japonaises, et leurs 15 sons correspondants (des stimuli auditifs nouveaux n'ayant aucune signification). Les deux méthodes d'apprentissage se différencient par les sens impliqués pour explorer les stimuli visuels. La première, « classique », sollicite uniquement la vision. La seconde, « multisensorielle », fait appel au toucher en plus de la vision, pour percevoir les stimuli visuels. Après la phase d'apprentissage, les chercheurs ont mesuré les performances de chaque adulte à l'aide de différents tests (1). Les résultats, largement supérieurs au hasard montrent que tous les participants ont bien appris les stimuli visuels et les stimuli auditifs, et ce, de manière similaire après les deux méthodes.

Forts de ce constat, les chercheurs ont ensuite soumis les participants de l'expérience à deux autres tests (2) permettant cette fois de mesurer les capacités à apprendre les associations entre stimuli visuels et auditifs. Les résultats révèlent que les sujets sont capables d'apprendre ces associations avec les deux méthodes d'apprentissage mais que les performances sont bien meilleures après la méthode « multisensorielle ». La passation des mêmes tests une semaine après la phase d'apprentissage a donné les mêmes résultats.

Ces travaux corroborent ceux déjà précédemment observés par la même équipe chez les jeunes enfants. L'explication vient des propriétés spécifiques du toucher et du sens haptique (3) manuel qui jouerait un rôle de « ciment » entre la vision et l'audition, favorisant ainsi la connexion entre ces sens. Reste à comprendre comment cela fonctionne précisément dans le cerveau et à aller plus loin dans la compréhension du mécanisme neuronal : les chercheurs envisagent de développer  un protocole qui leur permettra prochainement d'observer sous IRMf (4) les aires corticales  activées lors de ce processus d'apprentissage multisensoriel.

Télécharger le visuel illustrant le communiqué.

Tuesday, March 24, 2009

liens en neuro

Tous les liens s'ouvrent dans une nouvelle fenêtre.

















no logo
Société Francaise des Neurosciences.

http://www.neurosciences.asso.fr/

Thursday, February 26, 2009

SPM version 8b statistical parametric mapping, SPM approach

http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8b/#Introduction

http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/intro/

http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/ext/

The SPM approach in brief


The Statistical Parametric Mapping approach is voxel based:
  • Images are realigned, spatially normalised into a standard space, and smoothed.
  • Parametric statistical models are assumed at each voxel, using the General Linear Model GLM to describe the data in terms of experimental and confounding effects, and residual variability.
  • For fMRI the GLM is used in combination with a temporal convolution model.
  • Classical statistical inference is used to test hypotheses that are expressed in terms of GLM parameters. This uses an image whose voxel values are statistics, a Statistic Image, or Statistical Parametric Map (SPM{t}, SPM{Z}, SPM{F})
  • For such classical inferences, the multiple comparisons problem is addressed using continuous random field theory RFT, assuming the statistic image to be a good lattice representation of an underlying continuous stationary random field. This results in inference based on corrected p-values.
  • Bayesian inference can be used in place of classical inference resulting in Posterior Probability Maps PPMs .
  • For fMRI, analyses of effective connectivity can be implemented using Dynamic Causal Modelling DCM.

Friday, June 20, 2008

Travaux Dirigés sur Anatomist et BrainVISA - (Mai 2006)





Liste des tableaux
2.1. Etapes du pipeline anatomique 2004

BrainVISA Anatomist MRIcro NeuroImage file format

BrainVISA is a software, which embodies an image processing factory. A simple control panel allows the user to trigger some sequences of treatments on series of images. These treatments are performed by calls to command lines provided by different laboratories. These command lines, hence, are the building blocks on which are built the assembly lines of the factory.



La plate-forme BrainVISA est dédiée à l’organisation et au traitement de données de neuro-imagerie (IRM, EEG, MEG, EEG ...) alors que le logiciel Anatomist permet de visualiser et manipuler cet ensemble de données (changement de système de coordonnées, fusion et superposition d’objets ...).

et un autre domaine publique : MRIcro.

download:

http://brainvisa.info/download.html

(2008/06/10) brainvisa/anatomist version 3.1 is available.

http://brainvisa.info/doc/brainvisa/en/help/aboutAnatomist.html

sur la multimodalité:

http://www.tsi.enst.fr/~bloch/tii_eng.html

http://www.tsi.enst.fr/~bloch/theses_3ans.html

MRIcro permet d'afficher les images issues de logiciels d'imagerie médicale cérébrale (SPM inclus), et ce afin de pouvoir les analyser plus simplement. Vous pourrez avoir accès à toutes les informations nécessaires (incluses dans les fichiers source) : dimensions, vue en coupe, vue 3D, rotation, etc. L'application dispose également d'un module de modification du contraste par région (sélectionnez la zone que vous voulez modifier), d'une option de comparaison de deux documents, etc. Un tutorial complet est disponible sur le site de l'auteur.

http://web.arizona.edu/~cnl/mricro.htm

http://www.sph.sc.edu/comd/rorden/mricro.html

pour mac: http://www.sph.sc.edu/comd/rorden/mricron/

file format converters:


DCM2NII attempts to convert images from the proprietary scanner format to the NIfTI format used by FSL, SPM5, MRIcron and many other brain imaging tools. NIfTI is a modern incarnation of the Analyze format, but includes important information like the orientation of the image. DCM2NII is a stand-alone program that is distributed with MRIcron. It is natively compiled for Windows, Linux x86, Mac OSX PPC and Mac OSX x86.

http://www.sph.sc.edu/comd/rorden/mricron/dcm2nii.html

Each manufacturer has interpretted the DICOM data standard a bit differently. Therefore, you may want to test several programs to see which one is best suited for your data
  1. LONI Debabeler is a Java applet that can run on just about any computer. It can also read a number of medical imaging formats. Another nice feature is that it reorients the raw data to be approximately aligned with the nearest orthogonal orientation (i.e. coronal and sagittal scans are resliced along the axial plane).
  2. SPM5 includes a DICOM to NIfTI covnerter that works particularly well for Siemens data (requires Matlab).
  3. dicom2nifti is a Matlab script for converting DICOM to NIfTI (requires Matlab and the Matlab Image Processing Toolbox). [an alternative version is described here.]
  4. xmedcon offers limited NIfTI writing support for many image formats. It uses the niftilib tools, which look very useful.
  5. MRIconvert is a popular converter for Windows and Linux.
  6. dinifti looks useful.
  7. Here is a script that uses dicom2 and FSL to convert DICOM images to NIfTI.
  8. XMedCon includes the ability to convert between Acr/Nema 2.0, Analyze (SPM), Concorde/µPET, DICOM 3.0, CTI ECAT 6/7, NIfTI-1, InterFile3.3 and PNG or Gif87a/89a formats, as well as an elegant image viewer.
  9. r2aGUI Converts Philips PAR/REC images to NIfTI. Requires Matlab.
  10. The latest Philips Achieva research tools software can now directly produce (4D) nifti files This is a great alternative to using dcm2nii or r2agui. Kudos to Philips for directly supporting the NIfTI format.

Platforms, limitations, alternatives: MRIcro supports the Windows and Linux platforms. Here is a short list of some freeware Analyze format image viewers that are currently available for the Windows PC (for a list of Linux software, see the MRIcro for Linux web page. A more extensive list of DICOM viewers for Unix, Macintosh and PCs is available at my DICOM page):
Viewer Platforms Formats [Notes]
SPM Unix/Windows NT Analyze [requires Matlab]
Slice Overlay Unix/Windows NT Analyze [requires Matlab]
SPMwin Windows Analyze
ACTIV 2000 Windows Analyze/DICOM/GE/GIS/PAR/Siemens
Medal Windows Analyze/DICOM
etdips Windows Analyze/DICOM/TIFF
Spamalize Unix/Windows/Macintosh Analyze/GE/TIFF [requires IDL]
AMIDE Unix/Windows Analyze/DICOM/ECAT6/Interfile
XMedCon Unix/Windows Analyze/DICOM/ECAT6/Interfile
ezDICOM Windows Analyze/ECAT/Interfile/Siemens/Picker/GE/DICOM/VoxBo
ImageJ w. Analyze plugin Unix/Windows/Macintosh Analyze/DICOM
Space Windows Analyze/VOL [beta release]