Relations entre modèles d’activités humaines et modèles du cerveau : application aux jeux sérieux en clinique

Relationships between human activity models and brain models : application to clinical serious games

• Auteur / Autrice : Thibaud L'Yvonnet
• Direction : Sabine Moisan, Elisabetta De Maria
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 28/03/2022
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Cognition Behaviour Technology (Nice)
• Jury : Président / Présidente : Stefan Klöppel
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Elisabetta De Maria, Stefan Klöppel, Ines Di Loreto, Morgan Magnin, Fabio Buttussi, Julien Deantoni, François Fages, Frédéric Mallet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ines Di Loreto, Morgan Magnin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Maladies neurodégénératives

Réseaux neuronaux (informatique)

Jeux sérieux

Méthodes formelles (informatique)

Modèles relationnels probabilistes

Mots clés libres

Modèles de comportements humains

Modèles probabilistes

Méthodes formelles

Jeux sérieux

Réseaux de neurones biologiques

Maladies neurodégénératives

Human behavior models

Probabilistic models

Formal methods

Serious games

Biological neural networks

Neurodegenerative diseases

Résumé

Cette thèse explore la capacité des méthodes formelles, et plus particulièrement du model-checking, à analyser le comportement de patients lors de tests neuro-cognitifs en clinique. À cette fin, elle étudie l'utilisation de « jeux sérieux » d'entraînement cognitif par des patients seniors atteints de troubles neuro-cognitifs mineurs. Quatre jeux sérieux ont été sélectionnés par les chercheurs cliniciens de l'équipe CoBTeK, chacun ciblant une fonction cognitive différente.Une première partie décrit la modélisation sous forme de chaines de Markov des comportements des joueurs pour les trois jeux qui étaient déjà déployés au début de la thèse à l'institut Claude Pompidou (ICP) de Nice. Les modèles développés sont probabilistes afin de représenter au mieux l'ensemble des comportements que peuvent exprimer les patients. Les probabilités initiales sont issues des estimations des praticiens de l'ICP. Les résultats obtenus lors des vérifications de ces premiers modèles avec le model-checker Prism sont encourageants pour la poursuite de cette démarche de modélisation. La comparaison des performances de Prism et d'un autre model-checker, Storm, sur la vérification de ces modèles a montré que de manière générale, Storm est plus performant que Prism, cependant il est plus contraignant au niveau de l'expression des propriétés logiques.La deuxième partie concerne un protocole clinique mis en place afin d'obtenir des données d'utilisation réelles de patients seniors. Pour cela, un total de 50 volontaires ont été inclus sur une durée de 10 mois : 30 présentaient des troubles neuro-cognitifs mineurs et 20 avaient des plaintes cognitives isolées. Au cours de ce protocole, chaque volontaire participait à deux séances individuelles de 30 à 90 minutes pendant lesquelles il leur était demandé de compléter les tests cliniques manquant à leur dossier et de jouer aux quatre jeux sérieux précédemment mentionnés. Ces résultats ont été analysés avec des méthodes classiques d'analyse statistique pour évaluer leur intérêt dans l'identification de troubles cognitifs. Ils ont permis à la fois de trouver des différences de performances significatives entre les deux groupes ainsi qu'une corrélation entre ces performances et les résultats des tests cliniques. Par la suite, une analyse plus en profondeur des relevés d'utilisation a permis de comprendre quelles étaient les séries d'actions qui permettaient au mieux de catégoriser chaque type de patient. Ces dernières informations ont été utilisées pour calibrer les modèles afin d'obtenir des modèles plus réalistes et fiables.La troisième et dernière partie détaille l'implémentation d'un modèle de neurones artificiels décrivant l'activité des ganglions de la base, région cérébrale impliquée dans le contrôle inhibiteur. Cette fonction cognitive, ciblée par l'un des jeux sérieux étudié dans la thèse, se retrouve dégradée chez des patients atteint de maladies neuro-dégénératives comme la maladie d'Alzheimer ou le syndrome de Parkinson. La vérification de ce modèle a montré une activité cohérente avec celle décrite dans la littérature sur cette fonction cognitive. La finalité de ce modèle est d'être couplé au modèle d'activité associé au jeu évaluant cette fonction afin d'explorer des modifications sur le réseau de neurones pouvant engendrer un comportement caractéristique des patients atteints de troubles neuro-cognitifs.

This thesis explores the ability of formal methods, and more particularly model-checking, to analyze the behavior of patients during neuro-cognitive tests in clinical settings. To this end, it studies the use of "serious games" for cognitive training of senior patients with minor neurocognitive disorders. Four serious games were selected by clinical researchers from the CoBTeK team, each targeting a different cognitive function.A first part describes the modeling, in the form of Markov chains, of player's behaviors associated with the three games that were already deployed at the beginning of the thesis at the Claude Pompidou Institute (ICP) in Nice. The models developed are probabilistic in order to best represent all the behaviors that patients can express. Initial probabilities are derived from ICP practitioner estimates. The results obtained during the verifications of these first models with the Prism model-checker are encouraging to continue this modeling approach. Comparing the performances of Prism and of another model-checker, Storm, on the verification of these models showed that in general, Storm is more efficient than Prism, however it is more restrictive concerning the expression of logical properties.The second part concerns a clinical protocol set up to obtain real data from senior patients. For that, a total of 50 volunteers were included over a 10-month period: 30 had minor neurocognitive disorders and 20 had isolated cognitive complaints. During this protocol, each volunteer participated in two individual sessions of 30 to 90 minutes during which they were asked to complete the clinical tests missing from their record and to play the four serious games previously mentioned. These results were analyzed using classical statistical analysis methods to assess their interest in identifying cognitive disorders. They made it possible to find significant differences in performance between the two groups as well as a correlation between these performances and the clinical tests results. Subsequently, a more in-depth analysis of the usage records led to understand the series of actions that best allow to categorize each type of patient. This latter information was used to calibrate the models in order to obtain more realistic and reliable models.The third and last part details the implementation of an artificial neuron model describing the activity of the basal ganglia, a brain region involved in inhibitory control. This cognitive function, targeted by one of the serious games studied in the thesis, is impaired in patients suffering from neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease or Parkinson's syndrome. Verification of this model showed an activity consistent with the one described in the literature on this cognitive function. The purpose of this model is to be coupled to the activity model associated with the game evaluating this function in order to explore modifications in the neural network that can generate a behavior characteristic of patients with neurocognitive disorders.