Le partage de connaissances et de donn´ees exp´erimentales `a grande ´echelle est un nou-veau besoin exprim´e par la communaut´e scientifique du domaine biom´edical. De plus, la prolif´eration rapide des donn´ees, notamment des images m´edicales, dans les diff´erents cen-tres de recherche incite `a une nouvelle approche permettant de les mieux g´erer. Dans ce contexte, le cerveau fait l’objet de tr`es nombreuses recherches qui visent `a ´etudier et `a com-prendre sa structure et son fonctionnement, et l’imagerie m´edicale a permis des avanc´ees consid´erables dans ce domaine. Elle permet d’examiner un cerveau d’un ˆetre vivant de fa¸con totalement non invasive. De ce fait, un nombre consid´erable d’images est produit dans diff´erents sites, et par cons´equent leur gestion devient de plus en plus difficile aussi bien au niveau local, c’est-`a-dire au niveau de chaque site, que global, c’est-`a-dire dans le cadre d’une gestion collaborative et partag´ee de ces images. Par ailleurs, l’anatomie du cerveau joue un rˆole central en neurosciences, aussi bien sur le plan structurel que fonc-tionnel. Partager les connaissances anatomiques sur le cerveau est donc tr`es important sur plusieurs plans. Cependant, la mod´elisation et la repr´esentation de ces connaissances n’est pas une tˆache facile, en particulier du fait de l’existence d’une forte variabilit´e anatomique inter-individuelle. En outre, l’utilisation de ces connaissances dans des applications r´eelles est un autre probl`eme difficile, ´etant donn´e que leur repr´esentation diff`ere d’une application `
a une autre.
Dans le cadre de cette th`ese, nous avons abord´e justement le probl`eme de la mod´ elisa-tion, mais surtout de la repr´esentation des connaissances anatomiques sulco-gyrales, ainsi que leur utilisation pour l’annotation s´emantique des images IRM du cerveau. Pour ce faire, nous nous sommes appuy´es sur des travaux d´ej`a existants, qui sont compl´ementaires et bien reconnus dans la communaut´e de la neuroanatomie. Il s’agit de la mod´elisation des connaissances neuroanatomiques propos´ee par Dameron, de l’ontologie FMA et de l’atlas de Ono pour les sillons. Notre contribution sur cette partie a consist´e d’abord `a proposer une ontologie qui mod´elise la connaissance sur l’anatomie sulco-gyrale, et qui soit la plus compl`ete possible. Ensuite il fallait formaliser l’ontologie de telle sorte qu’elle soit exploitable par les programmes informatiques. Pour cela, nous avons utilis´e le formal-isme des logiques de description, qui a l’avantage d’offrir une s´emantique formelle qui aide `
a maintenir la coh´erence des connaissances exprim´ees. Nous avons ´egalement repr´esent´e certaines connaissances en utilisant des r`egles qui augmentent l’expressivit´e de l’ontolo-gie. Les r`egles ont notamment ´et´e utiles pour pouvoir raisonner sur les parties des entit´es anatomiques - parties des sillons et parties des gyri - afin de pouvoir les attacher `a des tout identifiables. Enfin, et dans le souci de partager l’ontologie via Internet, nous avons privil´egi´e l’utilisation des technologies d´evelopp´ees dans le cadre du Web S´emantique, en particulier le langage OWL pour la repr´esentation des ontologies et le langage SWRL pour la repr´esentation des r`egles. La deuxi`eme contribution de la th`ese, qui est la plus impor-tante, concernait l’annotation s´emantique des parties de gyri et de sillons extraites par les outils d’imagerie `a partir des images IRM du cerveau. En effet, l’ontologie sulco-gyrale devait servir comme support pour l’annotation des images. Cependant, l’utilisation des
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tologies dans le domaine de l’imagerie est loin d’ˆetre ´evidente, du fait, essentiellement, de leur haut niveau d’abstraction. Nous avons alors combin´e un raisonnement par contraintes, qui consistait `a mod´eliser notre probl`eme d’identification de patches sous forme d’un prob-l`eme de satisfaction de contraintes, dont les domaines des variables sont initialis´es `a partir d’un atlas des gyri, avec un raisonnement en logiques de description, pour l’identification des segments de sillons. Cette combinaison repr´esente l’´el´ement d’originalit´e principal de la th`ese. La production d’annotations reli´ees `a l’ontologie sulco-gyrale et d´ecrites selon une ontologie existante sur le partage d’informations relatives `a des r´egions d’int´erˆet en neuroimagerie est aussi originale. De cette mani`ere, les annotations permettront, d’une part, l’int´egration des images et leur partage via Internet et, d’autre part, elles peuvent servir comme des rep`eres anatomiques pour un neurochirurgien lors de la pr´eparation de sa chirurgie, elles facilitent par ailleurs la recherche automatique de cas similaires dans une base d’images annot´ees. Enfin, l’impl´ementation du syst`eme avec une architecture client-serveur utilisant les services Web est aussi originale, car elle facilite l’utilisation du syst`eme et la maintenance des connaissances impliqu´ees dans le raisonnement.
Des perspectives int´eressantes de ce travail de th`ese sont envisag´ees, elles concernent aussi bien la mod´elisation et la repr´esentation des connaissances relatives au cerveau que l’extension du syst`eme pour pouvoir traiter d’autres probl`emes d’actualit´e en neuroim-agerie. En effet, et outre les am´eliorations possibles de l’ontologie et du syst`eme d’anno-tation ´enonc´ees dans les chapitres 3 et 5, il serait int´eressant d’enrichir l’ontologie par d’autres types de connaissances. Il s’agit par exemple de connaissances a priori sur les diff´erents types de tumeurs et sur leur influence sur l’anatomie normale du cerveau. Ceci peut ˆetre fait par exemple, comme dans [9], en apprenant la variabilit´e des relations spa-tiales entre les structures anatomiques, caus´ee par les diff´erents types de tumeurs, sur une base d’images de plusieurs cas pathologiques. Cette connaissance peut ensuite ˆetre utilis´ee dans un raisonnement qui aide `a mieux interpr´eter les images pr´esentant des tumeurs. La mod´elisation des connaissances sur les connexions des faisceaux de fibres est, `a notre avis, la plus int´eressante `a faire. En effet, il est particuli`erement pertinent d’´etendre le syst`eme d’annotation actuel pour qu’il permette d’assister l’annotation s´emantique des faisceaux de fibres nerveuses mis en ´evidence en IRM de diffusion, en se basant sur la connaissance a priori sur les connexions de ces derniers. L’extension du syst`eme peut consister dans un premier temps `a ´etiqueter les faisceaux de fibres, en se basant sur les ´etiquettes des patches, produites par le syst`eme actuel, ainsi que sur la connaissance a priori sur les connexions des faisceaux de fibres ; c’est-`a-dire ´etendre le syst`eme afin de pouvoir assister l’utilisateur dans l’´etiquetage des faisceaux de fibres, qui soit coh´erent avec l’´etiquetage des gyri. Cependant, nous souhaitons aller plus loin, en permettant une annotation conjointe des faisceaux de fibres et des structures corticales (les patches) qu’ils connectent. En effet, dans certaines situations il est plus facile d’identifier les gyri en connaissant les faisceaux de fibres qui les connectent, et dans d’autres c’est plutˆot l’inverse, d’o`u l’int´erˆet d’un ´ eti-quetage se faisant dans les deux sens. Ceci remet en cause, ´evidemment, le fonctionnement
du syst`eme d’annotation actuel, mais permet de produire des ´etiquettes plus pr´ecises pour les faisceaux de fibres et pour les structures corticales, et qui correspondent mieux `a la r´ealit´e de l’anatomie dans le cerveau.