Inférence et décomposition modale de réseaux dynamiques en neurosciences

Inference and Modal Decomposition of Dynamic Networks in Neuroscience

• Auteur / Autrice : Gaëtan Frusque
• Direction : Paulo Gonçalvès
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 07/12/2020
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure de Lyon (2010-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon ; 1988-....) - Dynamic Networks : Temporal and Structural Capture Approach
• Jury : Président / Présidente : Nicolas Dobigeon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Paulo Gonçalvès, Nicolas Dobigeon, Sophie Achard, David Brie, Pierre Borgnat, Julien Jung, Louise Tyvaert
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sophie Achard, David Brie

Mots clés

Mots clés contrôlés

Connectivité fonctionnelle

Séries chronologiques

Graphes dynamiques

Mots clés libres

Graphes dynamiques

Optimisation parcimonieuse

Séries temporelles

Traitement des signaux multivariés

Décomposition matricielle

Décomposition tensorielle

Signaux neurophysiologiques

Connectivité fonctionnelle

Dynamical graph

Sparse optimisation

Time series

Multivariate signal processing

Tensor factorisation

Matrix factorisation

Neurophysiological signals

Functional conneitivity

Résumé

Les graphes dynamiques permettent de comprendre l'évolution de systèmes complexes qui évoluent dans le temps. Ce type de graphe a récemment fait l'objet d'une attention considérable. Cependant, il n'existe pas de consensus sur les manières d'inférer et d'étudier ces graphes. Dans cette thèse, on propose des méthodes d'analyse de graphes dynamiques spécifiques. Ceux-ci peuvent être vues comme une succession de graphes complets partageant les mêmes nœuds, mais dont les poids associés à chaque lien évoluent dans le temps. Les méthodes proposées peuvent avoir des applications en neurosciences ou dans l'étude des réseaux sociaux comme Twitter et Facebook par exemple. L'enjeu applicatif de cette thèse est l'épilepsie, l'une des maladies neurologiques les plus rependues dans le monde affectant environ 1% de la population.La première partie concerne l'inférence de graphe dynamique à partir de signaux neurophysiologiques. Cette inférence est généralement réalisée à l'aide de mesures de connectivité fonctionnelle permettant d'évaluer la similarité entre deux signaux. La comparaison de ces mesures est donc d'un grand intérêt pour comprendre les caractéristiques des graphes obtenus. On compare alors des mesures de connectivité fonctionnelle impliquant la phase et l'amplitude instantanée des signaux. On s'intéresse en particulier à une mesure nommée Phase-Locking-Value (PLV) qui quantifie la synchronie des phases entre deux signaux. On propose ensuite, afin d'inférer des graphes dynamiques robustes et interprétables, deux nouvelles mesures de PLV conditionnées et régulariséesLa seconde partie présente des méthodes de décomposition de graphes dynamiques. L'objectif est de proposer une méthode semi-automatique afin de caractériser les informations les plus importantes du réseau pathologique de plusieurs crises d'un même patient. Dans un premier temps on considère des crises qui ont des durées et des évolutions temporelles similaires. Une décomposition tensorielle spécifique est alors appliquée. Dans un second temps, on considère des crises qui ont des durées hétérogènes. Plusieurs stratégies sont proposées et comparées. Ce sont des méthodes qui en plus d'extraire les sous-graphes caractéristiques communs à toutes les crises, permettent d'observer leurs profils d'activation temporelle spécifiques à chaque crise. Finalement, on utilise la méthode retenue pour une application clinique. Les décompositions obtenues sont comparées à l'interprétation visuelle du clinicien. Dans l'ensemble, on constate que les sous-graphes extraits correspondent aux régions du cerveau impliquées dans la crise d'épilepsie. De plus l'évolution de l'activation de ces sous-graphes est cohérente avec l'interprétation visuelle.

Dynamic graphs make it possible to understand the evolution of complex systems evolving over time. This type of graph has recently received considerable attention. However, there is no consensus on how to infer and study these graphs. In this thesis, we propose specific methods for dynamical graph analysis. A dynamical graph can be seen as a succession of complete graphs sharing the same nodes, but with the weights associated with each link changing over time. The proposed methods can have applications in neuroscience or in the study of social networks such as Twitter and Facebook for example. The issue of this thesis is epilepsy, one of the most common neurological diseases in the world affecting around 1% of the population.The first part concerns the inference of dynamical graph from neurophysiological signals. To assess the similarity between each pairs of signals, in order to make the graph, we use measures of functional connectivity. The comparison of these measurements is therefore of great interest to understand the characteristics of the resulting graphs. We then compare functional connectivity measurements involving the instantaneous phase and amplitude of the signals. We are particularly interested in a measure called Phase-Locking-Value (PLV) which quantifies the phase synchrony between two signals. We then propose, in order to infer robust and interpretable dynamic graphs, two new indexes that are conditioned and regularized PLV. The second part concerns tools for dynamical graphs decompositions. The objective is to propose a semi-automatic method in order to characterize the most important patterns in the pathological network from several seizures of the same patient. First, we consider seizures that have similar durations and temporal evolutions. In this case the data can be conveniently represented as a tensor. A specific tensor decomposition is then applied. Secondly, we consider seizures that have heterogeneous durations. Several strategies are proposed and compared. These are methods which, in addition to extracting the characteristic subgraphs common to all the seizures, make it possible to observe their temporal activation profiles specific to each seizures. Finally, the selected method is used for a clinical application. The obtained decompositions are compared to the visual interpretation of the clinician. As a whole, we found that activated subgraphs corresponded to brain regions involved during the course of the seizures and their time course were highly consistent with classical visual interpretation.