Thèse soutenue

Modélisation de la variabilité de l'activité électrique dans le cerveau

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Auteur / Autrice : Sebastian Hitziger
Direction : Théodore PapadopouloMaureen Clerc
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique, traitement du signal et des images
Date : Soutenance le 14/04/2015
Etablissement(s) : Nice
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Computational Imaging of the Central Nervous System
Jury : Président / Présidente : Laure Blanc-Féraud
Examinateurs / Examinatrices : Théodore Papadopoulo, Laure Blanc-Féraud, Bruno Torrésani, Alain Rakotomamonjy, Christian Bénar
Rapporteurs / Rapporteuses : Bruno Torrésani, Alain Rakotomamonjy

Résumé

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Cette thèse explore l'analyse de l'activité électrique du cerveau. Un défi important de ces signaux est leur grande variabilité à travers différents essais et/ou différents sujets. Nous proposons une nouvelle méthode appelée "adaptive waveform learning" (AWL). Cette méthode est suffisamment générale pour permettre la prise en compte de la variabilité empiriquement rencontrée dans les signaux neuroélectriques, mais peut être spécialisée afin de prévenir l'overfitting du bruit. La première partie de ce travail donne une introduction sur l'électrophysiologie du cerveau, présente les modalités d'enregistrement fréquemment utilisées et décrit l'état de l'art du traitement de signal neuroélectrique. La principale contribution de cette thèse consiste en 3 chapitres introduisant et évaluant la méthode AWL. Nous proposons d'abord un modèle de décomposition de signal général qui inclut explicitement différentes formes de variabilité entre les composantes de signal. Ce modèle est ensuite spécialisé pour deux applications concrètes: le traitement d'une série d'essais expérimentaux segmentés et l'apprentissage de structures répétées dans un seul signal. Deux algorithmes sont développés pour résoudre ces problèmes de décomposition. Leur implémentation efficace basée sur des techniques de minimisation alternée et de codage parcimonieux permet le traitement de grands jeux de données.Les algorithmes proposés sont évalués sur des données synthétiques et réelles contenant des pointes épileptiformes. Leurs performances sont comparées à celles de la PCA, l'ICA, et du template-matching pour la détection de pointe.