PhD defense of Antoine BOURLIER
Soutenance de la thèse d’Antoine Bourlier le 31 aout sur l’Apprentissage profond sur graphes pour l’analyse et la comparaison morpho-fonctionnelle d’encéphales. Thèse co-encadré par Elodie Chaillou, Ramel Jean-yves et Mohand Slimane.
Le jury sera composé de :
Achard Sophie, Directrice de Recherche, CNRS, Université Grenoble Alpes – Rapporteur
Lutton Evelyne, Directrice de Recherche, INRAe – Rapporteur
Fasquel Jean-Baptiste, Professeur des universités, Université d’Angers – Examinateur
Andersson Frédéric, Ingénieur de Recherche, HDR, Inserm – Examinateur
Chaillou Elodie, Chargée de Recherche, HDR, INRAe – Co-Encadrant
Ramel Jean-Yves, Professeur des universités, Université Savoie Mont-Blanc – Co-Encadrant
Slimane Mohamed, Professeur émérite, Université de Tours – Co-Encadrant
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Résumé de la thèse :
Ce travail de thèse propose des outils et méthodes pour l’analyse d’images IRM cérébrales, en réponse à deux limites majeures de la neuro-imagerie : la dépendance à des segmentations manuelles chronophages et subjectives, et la difficulté à modéliser la complexité de l’organisation cérébrale. Les approches classiques, fondées sur des a priori anatomiques, capturent imparfaitement la variabilité interindividuelle et s’adaptent mal aux espèces non conventionnelles. Les méthodes par graphes offrent un cadre pertinent pour représenter l’encéphale comme un réseau, mais restent dépendantes des choix de segmentation et de construction du graphes. L’objectif de cette thèse est donc de concevoir une approche générique, flexible et non biaisée pour modéliser et analyser des données IRM cérébrales sans a priori anatomique, tout en optimisant conjointement la représentation des données et les modèles d’apprentissage. Trois contributions sont proposées : 3DBrainMiner, une plateforme libre de construction et de visualisation de graphes sans a priori biologique ; un cadre d’optimisation conjoint, qui optimise simultanément la structure du graphe et les hyperparamètres de modèles GNN; enfin, l’application de ces outils à l’étude d’encéphales d’agneaux, afin d’analyser l’impact d’expériences précoces sur le développement cérébral et d’identifier des marqueurs biologiques difficilement accessibles par les méthodes classiques.
