Contribution à la caractérisation et à la classification des potentiels évoqués visuels

par Ning Gong

Thèse de doctorat en Génie biomédical

Sous la direction de Jacques Duchêne.


  • Résumé

    Le potentiel évoqué visuel (PEV) est une brève activité électrique cérébrale enregistrée sur le scalp en réponse d'un stimulus visuel. Son analyse est devenue un moyen d'investigation important tant dans des recherches neurophysiologiques, que dans des études cliniques. Le PEV est noyé dans un très fort bruit constitué essentiellement de l'électroencéphalogramme. Son extraction est souvent très lente qui limite le nombre d'expériences qu'on peut faire lors d'un examen clinique. D'autre part, le diagnostic des PEV se limite actuellement à une simple analyse de latences et d'amplitude. Dans ce mémoire, un système de reconnaissance de formes est proposé pour effectuer une moyenne sélective des PEV et leur classification selon la forme visant à trouver la classe de pathologie correspondante. Le système est basé sur quatre niveaux de traitement : prétraitement, modélisation, classification et synthèse de décision. Il possède une structure arborescente originale permettant de combiner différents modules de traitement. Cette combinaison est très utile en raison de la complémentarité des méthodes et des données, et de la possibilité d'extension. L'analyse en composantes principales, le modèle par des courbes gaussiennes et le modèle AR sont utilisés pour décrire un PEV. La classification est réalisée à l'aide des réseaux de neurones multicouches, et des discriminateurs linéaires issus de l'analyse factorielle discriminante. La décision finale est prise au sein du module de synthèse qui combine les résultats de différents discriminateurs selon le type d'examen. Les expériences sur le moyennage sélectif ont montré l'efficacité de cette approche : les traitements sont rapides, et permettent une implantation en temps réel. On a une meilleure estimation des PEV tout en utilisant moins de réponses unitaires par rapport au moyennage traditionnel. La combinaison des différents modules de traitement a permis d'améliorer les performances soit en gain d'amplitude, soit en pourcentage de bien classés. On a pu aussi montrer une bonne capacité du système à séparer des PEV de différentes formes dans une configuration multiclasse.

  • Titre traduit

    Contribution to visual evoked potentials' characterization and classification


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Informations

  • Détails : 1 vol. (184 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 169 réf.

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université de Technologie de Compiègne. Service Commun de la Documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 1995 GON 856

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : MF-1995-GON
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