L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) étant une technique non invasive pour l'étude de cerveau, elle a été employée pour comprendre les mécanismes cérébraux sous-jacents à la prise alimentaire. Cependant, l'utilisation de stimuli liquides pour simuler la prise alimentaire engendre des difficultés supplémentaires par rapport aux stimulations visuelles habituellement mises en œuvre en IRMf. L'objectif de cette thèse a donc été de proposer une méthode robuste d'analyse des données tenant compte de la spécificité d'une stimulation alimentaire. Pour prendre en compte le mouvement dû à la déglutition, nous proposons une méthode de censure fondée uniquement sur le signal mesuré. Nous avons de plus perfectionné l'étape de normalisation des données afin de réduire la perte de signal.

La principale contribution de cette thèse est d'implémenter l'algorithme de Ward de sorte que parcelliser l'ensemble du cerveau soit réalisable en quelques heures et sans avoir à réduire les données au préalable. Comme le calcul de la distance euclidienne entre toutes les paires de signaux des voxels représente une part importante de l'algorithme de Ward, nous proposons un algorithme cache-aware du calcul de la distance ainsi que trois parallélisations sur les architectures suivantes : architecture à mémoire partagée, architecture à mémoire distribuée et GPU NVIDIA.

Une fois l'algorithme de Ward exécuté, il est possible d'explorer toutes les échelles de parcellisation. Nous considérons plusieurs critères pour évaluer la qualité de la parcellisation à une échelle donnée. À une échelle donnée, nous proposons soit de calculer des cartes de connectivités entre les parcelles, soit d'identifier les parcelles répondant à la stimulation à l'aide du coefficient de corrélation de Pearson.

Mots-clés:

IRMf alimentaire, Parcellisation multi-échelle, Algorithme de Ward, Distance euclidienne, Parallélisation, OpenMP, MPI, CUDA.

Jury :

M. Jean-Marie BONNY, Directeur de recherche, INRA de Théix, Directeur de thèse,
Mme Camille COTI, Maitre de Conférence, Laboratoire d'Informatique de Paris Nord, Université Paris XIII, Examinateur ;
M. Raphaël COUTURIER, Professeur des Universités, IUT de Belfort-Montbéliard , Université de Franche-Comté, Rapporteur;
M. Franck DURIF, Professeur des Universités, Service de Neuroscience CHU Gabriel-Montpied, Université Clermont Auvergne, Examinateur;
M. Jonas KOKO, Maître de conférence, LIMOS, Université Clermont Auvergne, Directeur de thèse
Mme Évelyne LUTTON, Directrice de recherche, INRA- Agro-Paris Tech, Rapporteur ;
Mme Hélène TOUSSAINT, Ingénieure de recherche, LIMOS, Université Clermont-Auvergne, Examinateur ;
Mme Charlotte SINDING, Chargée de recherche, INRA Dijon, Examinateur.