Machine learning to predict impulse control disorders in Parkinson's disease

par Johann Faouzi

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Olivier Colliot et de Jean-Christophe Corvol.

Le président du jury était Gérard Biau.

Le jury était composé de Marta Avalos, Alexandre Gramfort, Mélanie Prague.

Les rapporteurs étaient Christophe Ambroise, Franck Durif.

  • Titre traduit

    Apprentissage automatique pour la prédiction des troubles du contrôle des impulsions dans la maladie de Parkinson


  • Résumé

    Les troubles du contrôle de l'impulsivité sont une classe de troubles psychiatriques caractérisés par des difficultés dans la maîtrise de ses émotions, pensées et comportements. Ces troubles sont courants dans la maladie de Parkinson et associés à une baisse de la qualité de vie des patients ainsi qu'à une augmentation de la charge des aidants. Pouvoir prédire quels sont les sujets les plus à risque de développer ces troubles et quand ces troubles apparaissent est de grande importance. L'objectif de cette thèse est d'étudier les troubles du contrôle de l'impulsivité dans la maladie de Parkinson à partir des approches statistique et de l'apprentissage automatique, et se divise en deux parties. La première partie consiste à analyser la performance prédictive de l'ensemble des facteurs associés à ces troubles dans la littérature. La seconde partie consiste à étudier l'association et l'utilité d'autres facteurs, en particulier des données génétiques, pour améliorer la performance prédictive.


  • Résumé

    Impulse control disorders are a class of psychiatric disorders characterized by impulsivity. These disorders are common during the course of Parkinson's disease, decrease the quality of life of subjects, and increase caregiver burden. Being able to predict which individuals are at higher risk of developing these disorders and when is of high importance. The objective of this thesis is to study impulse control disorders in Parkinson's disease from the statistical and machine learning points of view, and can be divided into two parts. The first part consists in investigating the predictive performance of the altogether factors associated with these disorders in the literature. The second part consists in studying the association and the usefulness of other factors, in particular genetic data, to improve the predictive performance.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Sorbonne Université. Bibliothèque des thèses électroniques.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.