Conception d'une chaîne de mesure automatique pour l'étude des troubles de la locomotion chez le rat : le locomotion monitoring system ( L.M.S.)

par Soraya Mallem

Thèse de doctorat en Sciences biologiques et fondamentales appliquées. Psychologie

Sous la direction de Henri Bégorre.

Soutenue en 1999

à Vandoeuvre-les-Nancy, INPL .


  • Résumé

    L'évaluation de la capacité fonctionnelle après traumatisme et la mesure de l'efficacité des thérapeutiques proposées constituent un élément fondamental de la recherche portant sur les lésions du système nerveux. Les méthodes d'évaluation actuellement utilisées en toxicologie, en pharmacologie, en traumatologie et en neurochirurgie, soit comportent beaucoup d'imprécision et de subjectivité, soit se présentent sous forme de chaine de mesure très couteuse et très compliquée à gérer, ou encore fournissent des résultats d'interprétation longue et difficile nous avons élaboré un système complètement automatise visant a la simplicité, à la rapidité et a la standardisation des mesures. Ce système est applicable aux déficits générés par des lésions centrales et diffuses, quelle que soit la forme d'impact de cette lésion. Le LMS - locomotion monitoring system- respecte l'intégralité anatomo-physiologique de l'animal. Il ne nécessite aucune méthode de mesure invasive ce qui permet l'étude longitudinale à tout moment de l'expérimentation. Le traitement des données acquises, base sur l'analyse multidimensionnelle, permet de concevoir un modèle de récupération des déficits locomoteurs. La standardisation de ces déficits permet de mesurer objectivement l'effet des thérapeutiques utilises. Plusieurs méthodes de classification sont ensuite évaluées. L'intérêt d'un classifieur est motive par la conviction que l'utilisation maximale des connaissances disponibles sur le comportement de l'animal ne peut conduire qu'à un diagnostic plus précis. La contrepartie est la sensibilité des décisions prises vis-à-vis notamment des erreurs de classification et de la mesure du taux de rétablissement. Ce dernier point constitue un paramètre essentiel pour les cliniciens. Il est, par conséquent, nécessaire de disposer d'un modèle évolutif et précis. La classification floue, outil quantitatif puissant, permet de résoudre ces problèmes. Pour remédier aux inconvénients détectés lors des différents traitements, un deuxième système de détection des erreurs de marche plus performant est conçu sur des principes éthologiques plus rigoureux.


  • Pas de résumé disponible.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (126 p.)
  • Annexes : Bibliogr. (94 réf.)

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Lorraine. Direction de la documentation et de l'édition. BU Ingénieurs.
  • Disponible pour le PEB
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.