Thèse soutenue

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

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Auteur / Autrice : Johann Faouzi
Direction : Olivier ColliotJean-Christophe Corvol
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 04/12/2020
Etablissement(s) : Sorbonne université
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut du cerveau et de la moelle épinière (Paris). Algorithmes, modèles et méthodes pour les images et les signaux du cerveau humain sain et pathologique
Jury : Président / Présidente : Gérard Biau
Examinateurs / Examinatrices : Marta Avalos, Alexandre Gramfort, Mélanie Prague
Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Ambroise, Franck Durif

Résumé

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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.