Traitement de données hétérogènes image / signal pour l'analyse des trajectoires neurodéveloppementales des nouveau-nés prématurés – HINT

L'imagerie médicale fournit un large spectre de modalités donnant accès à des données de nature physique et de dimensions variées. Chaque modalité d'imagerie fournit des informations précieuses pour le diagnostic et le suivi de patients. Néanmoins, la mise en relation de ces informations est rendue complexe par l'hétérogénéité entre ces données, encore accrue par les différences de matériels et de protocoles d'acquisitions, notamment dans le cas d'études multicentriques. En néonatologie, et plus particulièrement dans les services prenant en charge les nouveau-nés prématurés, les technologies d'imagerie sont indispensables, tant pour le traitement quotidien des patients que pour les recherches visant à appréhender les mécanismes de maturation fonctionnelle du cerveau, et ainsi développer de nouveaux protocoles de soin. Néanmoins, il n'existe que peu d'outils appropriés pour la mise à profit des données sources de telles études (IRM, échographiques, EEG). Notre but est de développer des méthodes numériques et outils logiciels permettant aux cliniciens d'étudier les trajectoires de neurodéveloppement en néo- et périnatologie. Dans ce cadre, les images disponibles sont toutefois beaucoup moins nombreuses que chez l'adulte, ajoutant aux problématiques d'hétérogénéité des difficultés liées à la faible volumétrie de jeux de données, susceptibles de mettre en échec les paradigmes usuels d'extraction d'information. Nous adressons ces problématiques sous plusieurs angles : la mise en correspondance de données multiphysiques, multidimensionnelles hétérogènes (IRM 3D vs. échographie 2D, multicentriques) ; l'aide à l'analyse d'information en signal (EEG) et imagerie par des approches d'IA dans un contexte hétérogène "small data" ; la mise à profit du couplage image / signal, par le développement d'outils de visualisation multiphysique. Ces outils seront mis à profit pour le traitement de différentes cohortes de données néonatologiques (CALIN, Epirmex, Lytonepal).