Anticipation des crises d'épilepsie temporale combinant des méthodes statistiques et non-linéaires d'analyse d'électroencéphalographie

Haddad, Mohamed Tahar (2014). Anticipation des crises d'épilepsie temporale combinant des méthodes statistiques et non-linéaires d'analyse d'électroencéphalographie. Thèse. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, Département d'informatique et d'ingénierie, 119 p.

Prévisualisation

PDF Télécharger (4MB) | Prévisualisation

Résumé

Les crises épileptiques temporales dues à des origines hippocampales sont très répandues dans la communauté épileptique. Cette thèse présente un nouvel algorithme de prédiction, basé sur la théorie de la corrélation et celle du chaos, utilisant un minimum de variables et, donc, présentant un minimum de complexité dans son intégration matérielle dans un implant crânien.
Le même algorithme est ensuite utilisé pour l’anticipation des crises épileptiques à travers un canal EEG invasif (iEEG) unique. Cette méthode pourrait faciliter les chirurgies effectuées sur les patients épileptiques en vue d’insérer des électrodes ou des implants, surtout pour les personnes médicalement fragiles. Cette approche permettra de réduire le coût et de simplifier l’intervention chirurgicale.
L’identification précoce de la signature de la crise permettrait la prise de mesures médicales diverses afin de déclencher le processus de prévention en bouche fermée et d’aviser autant le patient que le neurologue. Le Signal EEG (Électro-encéphalographie) est filtré selon les sous-bandes suivantes : Delta (0.1 Hz jusqu’à 4 Hz), Thêta (4 Hz jusqu’à 8 Hz), Alpha 8 Hz jusqu’à 15 Hz), Beta (15 Hz jusqu’à 30 Hz) et Gamma (> 30 Hz).
La technique proposée consiste à observer un haut niveau de corrélation entre chaque paire d’électrodes au niveau des bases fréquences en même temps qu’un décroissement de l’exposant de Lyapunov (indicateur du Chaos ou de l’entropie) pour les fréquences plus élevées. La densité spectrale PSD (Power Spectral Density) et des outils d’analyse statistique ont été utilisés pour déterminer les seuils de tension pour les basses fréquences (fréquences Delta).
Après l’étude des 5 sous-bandes, l’analyse a révélé que la signature peut être extraite uniquement à partir des fréquences Delta et des hautes fréquences. Les hautes fréquences contiennent la bande Gamma et les rebondissements compris entre 60Hz-120Hz.
Afin de valider l’approche proposée, 6 patients des deux sexes et d’âges différents souffrants d’épilepsie temporale avec origine hippocampale ont été choisis à partir de base de données de l’hôpital de Freiburg en Allemagne. Un délai de prédiction moyen de 30 minutes, une sensibilité de 72% ainsi qu’un taux de fausses alertes très bas ont été obtenus en se basant sur 200 heures de signal EEG.

Type de document:	Thèse (Thèse)
Directeur de mémoire/thèse:	Talbi, Larbi
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Lakhssassi, Ahmed
Informations complémentaires:	Localisation : Bibliothèque L.-Brault RC 386 .6 E43 H33 2014. Comprend des réf. bibliogr. : p. 105-119
Mots-clés libres:	Électroencéphalographie; Réseaux neuronaux; Modèles mathématiques; Épilepsie; Neurosciences informatiques
Départements et école, unités de recherche et services:	Informatique et ingénierie
Date de dépôt:	18 août 2014 13:47
Dernière modification:	20 déc. 2016 17:35
URI:	https://di.uqo.ca/id/eprint/697

Gestion Actions (Identification requise)

Dernière vérification avant le dépôt