Détection et caractérisation des effets de la somnolence en IRM fonctionnelle de repos

Detection and Characterization of the Effects of Drowsiness in Resting-State fMRI

• Auteur / Autrice : Ivan Ignacio Igor Gaez
• Direction : Olivier Etard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de la vie et de la santé
• Date : Soutenance le 22/06/2026
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Normande de biologie intégrative, santé, environnement (Mont-Saint-Aignan, Seine-Maritime)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Mobilités : Vieillissement, Pathologie, Santé (Caen ; 2017-....)
• Partenaire(s) de recherche : Établissement co-accrédité : Université de Caen Normandie (1971-....)
• Jury : Président / Présidente : Géraldine Rauchs
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Géraldine Rauchs, Ellemarije Altena, Mélanie Strauss, Mikaël Naveau, Marc Joliot
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ellemarije Altena, Mélanie Strauss
• DOI : 10.70675/ae967b64z2535z4d6fza2f1z84fa1b11319b

Mots clés

Mots clés contrôlés

Somnolence

Imagerie par résonance magnétique

Sommeil

Analyse de Fourier

Scores en médecine

Mots clés libres

IRM fonctionnelle

PERCLOS

Basse fréquence

Drowsiness

Rs-FMRI

Drowsigram

Brain

Sleep

Low frequency

Résumé

L’étude du cerveau à travers l’IRMf-r a contribué au développement de nombreuxmarqueurs qui permettent le diagnostic de maladies neurodégénératives. Toutefois, ila été constaté que, pendant l’état de repos, les participants présentent des fluctuationsde somnolence qui peuvent perturber les données d’IRMf, impactant l’interprétation deces marqueurs. La polysomnographie constitue le gold standard pour mesurer lasomnolence mais son utilisation en IRMf-r est complexe. Ce travail de thèse visait àévaluer la somnolence via l’utilisation de vidéos issues de la caméra de surveillancestandard de la salle IRM, puis à caractériser les modifications du signal IRMf-r enfonction de la somnolence. La première étude s’est concentrée sur le développementet la validation d’un système de détection de la somnolence basé sur l’indicePERCLOS. La deuxième étude portait sur la caractérisation de modifications du signalIRMf-r en fonction du « Drowsigram » (une échelle basée sur l’indice PERCLOS). Nosrésultats montrent qu'il est possible de détecter le niveau de somnolence à l'aide del'indice PERCLOS et que celle-ci induit des oscillations à basse fréquence (0,05 Hz)qui augmentent en fonction de son intensité. Ces oscillations se manifestentprincipalement dans le cortex sensoriel primaire, le cortex sensorimoteur et lethalamus. En conclusion, la spécificité des modifications du signal IRMf-r, au niveaufréquentiel et régional, suggère une diminution du traitement sensoriel et moteur quipermettrait de faciliter le sommeil. De plus, ce travail de thèse démontre que lasomnolence a un impact sur les données IRMf-r et propose un nouvel outil permettantde la contrôler en tant que facteur de confusion dans les études futures.

The study of the brain using rs-fMRI has contributed to the development of numerousbiomarkers that enable the diagnosis of neurodegenerative diseases. However, duringrest, participants experience drowsiness fluctuations that can interfere with rs-fMRIdata, affecting the interpretation of biomarkers. Polysomnography is the gold standardfor measuring drowsiness. However, its use in rs-fMRI is complex. Thus, this thesisaimed to evaluate the ability to estimate drowsiness using videos from the standardsurveillance camera in the MRI room and to characterize changes in the rs-fMRI signalas a function of drowsiness. The first study focused on the development and validationof a drowsiness detection system based on the PERCLOS index. The second studyexamined changes in rs-fMRI signal based on the “Drowsigram” (a scale based on thePERCLOS index). Our results show that it is possible to detect the level of drowsinessusing the PERCLOS index and that drowsiness induces low-frequency oscillations(0.05 Hz) that increase with the depth of drowsiness. These oscillations are primarilyobserved in the primary sensory cortex, the sensorimotor cortex, and the thalamus. Inconclusion, the specificity of the rs-fMRI signal changes—at both the frequency andregional levels—suggests a reduction in sensory and motor processing to facilitatesleep. Furthermore, this thesis demonstrates that drowsiness impacts rs-fMRI data andproposes a new tool to control for drowsiness as a confounding factor in future studies.