Les images brutes d’IRM fonctionnelle doivent subir plusieurs étapes de traitement critiques avant de délivrer l’information (indirecte) d’activation cérébrale :

  • Prétraitement : les images sont lissées pour diminuer le bruit et les artéfacts (mouvements, orientation et distorsion spatiale) sont corrigés
  • Normalisation : elle est nécessaire pour comparer des examens de patients différents ou réalisés à différents moments. Les images sont recalées soit entre deux examens, soit par rapport à un atlas de référence (Talairach), pour les rendre superposables, dans un même repère spatial.
  • Analyse statistique : elle est fondée sur une modélisation mathématique de la réponse hémodynamique attendue, qui dépend du paradigme employé. Le type de modèle le plus couramment utilisé est le modèle linéaire généralisé (GLM). Ce modèle va servir à détecter pixel par pixel ceux dont la variation de signal dans le temps est liée à la séquence des différentes tâches d’activation. Les pixels considérés comme statistiquement significatifs peuvent ensuite être représentés en superposition sur une imagerie morphologique haute résolution afin d’être mieux localisés.

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