Learning Brain Alterations in Multiple Sclerosis from Multimodal Neuroimaging Data
Apprentissage Automatique des Altérations Cérébrales Causées par la Sclérose en Plaques en Neuro-Imagerie Multimodale
Abstract
Multiple Sclerosis (MS) is the most common progressive neurological disease of young adults worldwide and thus represents a major public health issue with about 90,000 patients in France and more than 500,000 people affected with MS in Europe. In order to optimize treatments, it is essential to be able to measure and track brain alterations in MS patients. In fact, MS is a multi-faceted diseases which involves different types of alterations, such as myelin damage and repair. Under this observation, multimodal neuroimaging are needed to fully characterize the disease. Magnetic resonance imaging (MRI) has emerged as a fundamental imaging biomarker for multiple sclerosis because of its high sensitivity to reveal macroscopic tissue abnormalities in patients with MS. Conventional MR scanning provides a direct way to detect MS lesions and their changes, and plays a dominant role in the diagnostic criteria of MS. Moreover, positron emission tomography (PET) imaging, an alternative imaging modality, can provide functional information and detect target tissue changes at the cellular and molecular level by using various radiotracers. For example, by using the radiotracer [11C]PIB, PET allows a direct pathological measure of myelin alteration. However, in clinical settings, not all the modalities are available because of various reasons. In this thesis, we therefore focus on learning and predicting missing-modality-derived brain alterations in MS from multimodal neuroimaging data.
La sclérose en plaques (SEP) est la maladie neurologique évolutive la plus courante chez les jeunes adultes dans le monde et représente donc un problème de santé publique majeur avec environ 90 000 patients en France et plus de 500 000 personnes atteintes de SEP en Europe. Afin d'optimiser les traitements, il est essentiel de pouvoir mesurer et suivre les altérations cérébrales chez les patients atteints de SEP. En fait, la SEP est une maladie aux multiples facettes qui implique différents types d'altérations, telles que les dommages et la réparation de la myéline. Selon cette observation, la neuroimagerie multimodale est nécessaire pour caractériser pleinement la maladie. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est devenue un biomarqueur d'imagerie fondamental pour la sclérose en plaques en raison de sa haute sensibilité à révéler des anomalies tissulaires macroscopiques chez les patients atteints de SEP. L'IRM conventionnelle fournit un moyen direct de détecter les lésions de SEP et leurs changements, et joue un rôle dominant dans les critères diagnostiques de la SEP. De plus, l'imagerie par tomographie par émission de positons (TEP), une autre modalité d'imagerie, peut fournir des informations fonctionnelles et détecter les changements tissulaires cibles au niveau cellulaire et moléculaire en utilisant divers radiotraceurs. Par exemple, en utilisant le radiotraceur [11C]PIB, la TEP permet une mesure pathologique directe de l'altération de la myéline. Cependant, en milieu clinique, toutes les modalités ne sont pas disponibles pour diverses raisons. Dans cette thèse, nous nous concentrons donc sur l'apprentissage et la prédiction des altérations cérébrales dérivées des modalités manquantes dans la SEP à partir de données de neuroimagerie multimodale.
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