Détection des pathologies cérébrales par analyse temps–fréquence du signal Electroencéphalographique (EEG)

Abstract

L’épilepsieestuneneuropathologiechronique,caractériséepardesmanifestations cliniques paroxystiquestransitoiresprovenantd’unedéchargeanormaleetexcessive d’une populationneuronale.L’électroencéphalographie(EEG)estlamodalitéderéfé- renced’explorationcérébralepourladétectionetlediagnosticdel’activitéépilepti- forme,ilpermetd’évaluerl’activitébioélectriquecérébraleparlebiaisd’unensemble d’électrodesplacéessurlecuirchevelu.D’autrepart,lesuividespatientsprésentant un risquedecrised’épilepsieestessentielpourgarantiruntraitementoptimaletpré- venirlescomplicationsdescrisesultérieures.Ainsi,laprédictiondescrisespermetaux patients derecevoirunealerteprécoceetd’agirefficacementparlebiaisdemédica- ments oud’autresmesurespréventives.Lecadrescientifiquedecettethèseseconcentre sur ledéveloppementdenouvellesapprochesdedétectionetdeprédictiondel’occur- renced’unecrised’épilepsieetdelocaliserlesgénérateurscorticauxcontinusparle traitement dessignauxEEG.Lesapprochesproposéesreposeprincipalementsurdes techniques detraitementdusignal,notammentlesdistributionstemps-fréquencequa- dratiques (QTFDs)telsquelespectrogramme(SP),ladistributiondePseudoWigner- Villelissée(SPWVD)etladistributiondeChoi–Williams(CWD),ainsiquedesnouvelles caractéristiques pertinentesextraitesdessignauxEEGetdesapprochesdecomplexité non linairecommel’entropiedeRenyi(RE)pouréventuellementlesincorporerdans des classifieursd’apprentissagesuperviséperformantspourladétectionetlaprédic- tion d’éventuellesanomaliesparoxystiquescritiques.L’algorithmeproposéestévalué sur labasededonnéesduChildren’sHospitalBoston(CHBMIT)ainsiquecellede la TempleUniversityHospital(TUH),produisantainsidesrésultatsencourageantsen termesdetauxtotaldeclassification(Acc),desensibilité(Sens)etdetauxdefausses alarmes(FPR).