Description technique version 1.1¶

PIGAL est une application web pour l’analyse par la théorie des graphes des interactions anatomiques et fonctionnelles dans le cerveau humain

Brève description¶

Le cerveau humain est un réseau complexe dont les connexions fonctionnelles et anatomiques peuvent être étudiées à partir de données de neuroimagerie (en particulier d’IRM fonctionnelle et de diffusion). Ce réseau peut être représenté sous forme de graphe, ce qui fait de la théorie des graphes une approche de choix pour l’analyse de la connectivité anatomo-fonctionnelle. J’ai développé la plateforme logicielle Web ‘’Python Interactive Graph Analysis Library’’ (PIGAL), qui permet de calculer de nombreuses mesures sur les graphes, de les comparer entre sujets, et de les visualiser de façon interactive. Le logiciel a été validé sur des données de connectivité anatomique de sujets sains et sur des données de connectivité fonctionnelle de patients atteints du syndrome de Gilles de la Tourette, ce qui a permis d’obtenir des résultats conformes à ceux de la littérature.

Contents:

Introduction¶

Notre cerveau est un réseau présentant une organisation à deux niveaux. D’une part, il existe une représentation fonctionnelle selon laquelle des régions de la substance grise du cerveau, qui peuvent être distantes les unes des autres, échangent de l’information pour gérer nos fonctions cognitives et comportementales.

D’autre part, cette information circulant sous forme électrique le long des axones de la substance blanche, il existe une représentation anatomique des liens structurels entre les différentes régions du cerveau, liens que l’on peut cartographier. Ces deux représentations impliquent qu’il existe une connectivité fonctionnelle et une connectivité anatomique dans le cerveau humain.

Depuis la dernière décennie, les techniques d’imagerie cérébrale, qu’elles soient anatomiques ou fonctionnelles, connaissent une évolution sans précédent, en particulier l’imagerie par résonance magnétique (IRM) fonctionelle (IRMf) et de diffusion (IRMd). Les méthodes d’analyses des données acquises suivent une évolution similaire. L’utilisation de la théorie des graphes a récemment été proposée pour étudier l’organisation générale du cerveau humain. Elle a pour but d’établir un plan complet de la connectivité anatomo-fonctionnelle cérébrale et de révéler des biomarqueurs efficaces permettant par exemple de caractériser des pathologies et leur évolution au cours du temps.

Ce travail s’inscrit dans l’optique de faciliter l’analyse par la théorie des graphes des interactions anatomo-fonctionnelles cérébrales. Il a eu pour objectif le développement de la boîte à outils PIGAL (Python Interactive Graph Analysis Library), qui propose de mettre à disposition une interface simple d’utilisation regroupant de nombreuses fonctionnalités liées à la théorie des graphes, favorisant des comparaisons de cohortes par le biais de méthodes statistiques conventionnelles et proposant des outils de visualisation interactive. Ce logiciel ayant pour objectif d’être accessible, modulable et facile à améliorer.

De nombreux outils sont disponibles sur le Web pour appliquer la théorie des graphes. Il existe des bibliothèques de fonctions et des scripts nécessitant de réaliser les calculs en ligne de commande (e.g. Brain Connectivity Toolbox ou NetworkX), il existe aussi des logiciels à installer en local proposant une interface graphique (e.g. Graph Analysis Toolbox, Brain Net Viewer, Multimodal Brain NETwork, igraph) ou encore des applications Web (e.g. The Virtual Brain, UCLA Multimodal Connectivity Database) dont les codes sources ne sont pas toujours accessibles. Les caractéristiques techniques de ces outils sont comparées dans la section 1. Cependant, il n’existe pas, à ce jour, d’outil permettant à la fois la comparaison de groupes, la visualisation interactive et le calcul de mesures de la théorie des graphes. N’ayant pu rencontrer l’évolutivité et la clarté d’utilisation souhaitée, Arnaud Messé a donc proposé à Jean-Christophe KETZINGER de contribuer à combler ce manque et de développer le projet PIGAL.