Détection et classification spatiotemporelle automatique d'évènements EEG pour l'analyse de sources d'activité cérébrale chez le nouveau-né et l'enfant

par Ardalan Aarabi

Thèse de doctorat en Génie biologique et médical

Sous la direction de Fabrice Wallois et de Reinhard Grebe.

Soutenue en 2007

à Amiens .


  • Résumé

    Les nouveau-nés, particulièrement les prématurés présentent d'importants risques de dommages cérébraux et d'incapacité cognitive à vie. Concernant les prématurés, les pathologies neurologiques sont souvent accompagnées des manifestations épileptiques. Ces nouveau-nés peuvent être affectés dans d'autres domaines dont la coordination, la cognition et le comportement. L'EEG est un outil non-invasif permettant de mesurer l'activité électrique du cerveau. Dans cette the��se, nous avons développé des outils pour identifier des événements normaux et pathologiques de l'EEG chez les nouveau-nés et les enfants. Nous nous sommes plus particulièrement intéressés à la détection (i) des crises, en employant les éléments spécifiques de l'EEG du nouveau-né, dépendants de l'âge, (ii) les états épileptiques de cerveau et (iii) les événements de courte durée comme la pointe et la pointe-onde pour chaque état. Nous avons caractérisé des événements EEG en extrayant un ensemble de caractéristiques contextuelles afin de les classifier. Puis la localisation des générateurs cérébraux a été trouvée et suivie en groupant spatialement des dipôles équivalents des événements EEG dans différents états du cerveau. Les résultats montrent de bonnes sensibilités et sélectivités avec de faibles taux de fausse détection chez les nouveaux-nés et les enfants.


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Neonates, especially the premature ones, are at high risk of brain damage and life-long cognitive disability. Concerning the full-term neonates, neurological pathologies are often accompanied by epileptic manifestations. These newborns may be impaired in other domains including coordination, cognition and behavior. EEG is a useful non-invasive tool to measure the electrical activity of the brain. In this thesis, we developed tools to identify normal and pathological EEG events in neonates and children. We paid a special attention to detect (i) seizures by using specific age-dependant features of the newborn EEG, (ii) brain epileptic states and (iii) short-term events like spikes and spike-and-waves for each state. We characterized EEG events by extracting a set of contextual features in order to classify them. Then, the location of cerebral generators was found and tracked by spatial clustering of the equivalent dipoles of the EEG events in different brain states. The results showed good sensitivities and selectivities with a low false detection rates in neonates and children.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (266 f.)
  • Annexes : Bibliogr. f. [244]-265, Réf. des articles publiés par l'auteur sur le sujet f. 266

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Picardie Jules Verne. Bibliothèque universitaire. Pôle Santé.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : WL 100 AAR
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