Contribution à l'analyse de la connectivité effective en épilepsie

par Chunfeng Yang

Thèse de doctorat en Traitment dun signal et télécommunications

Sous la direction de Régine Le Bouquin Jeannès.

Soutenue en 2012

à Rennes 1 .


  • Résumé

    Nos travaux s'inscrivent dans la problématique de l'identification de connectivité effective, et, donc, de graphes de propagation, pour détecter et quantifier les relations entre structures cérébrales impliquées dans l’initiation et la diffusion de crises épileptiques. Différentes approches sont envisagées pour apporter des éléments de réponse à deux questions essentielles, l'identification de liaisons unilatérales et/ou bilatérales et la mise en évidence de liens directs et/ou indirects. Nous nous intéressons d'abord à l'indice de causalité de Granger ainsi qu'à ses extensions fréquentielles et/ou conditionnées, avant d'explorer un indice de pente de phase et de proposer un nouvel indicateur construit sur la cohérence dirigée partielle. Puis, nous investissons une mesure d'entropie de transfert proposée comme méthode non linéaire et non paramétrique (à des horizons de prédiction près) dont nous considérons la forme conditionnelle dans une analyse multivariée. De par la subordination et la sensibilité de cette technique au choix de paramètres de calibration comme l'ordre des modèles, nous proposons une optimisation de cet ordre basée sur le critère d'information bayésien. Ces approches sont évaluées et comparées sur une base de signaux simulés par des processus vectoriels autorégressifs linéaires et non linéaires ainsi que sur des modèles physiologiques réalistes avant d'être appliquées sur des signaux réels enregistrés sur un modèle animal (cochon d'inde). En simulation, les résultats permettent d'établir des graphes de propagation cohérents et conformes aux modèles et, dans le cas réel, d'apprécier les variations de cette connectivité au cours du temps.

  • Titre traduit

    Contribution to effective connectivity analysis in epilepsy


  • Résumé

    Our work deals with effective connectivity to detect and quantify relations between cerebral structures involved in the initiation and the diffusion of epileptic seizures, aiming at establishing flow information propagation graphs. We study different approaches to answer two questions: (i) the identification of uni- and bi-directional relations, (ii) the discrimination between direct and indirect links. Firstly, we investigate the Granger causality index as well as its extended frequential and/or conditional versions, before exploiting a phase slope index and introducing a new indicator based on partial directed coherence. Then, we focus on transfer entropy selected as a nonlinear and nonparametric method computed from two signals. This method is considered in its conditional form to detect direct links taking into account the presence of a third signal. Since this technique is sensitive to calibration parameters such as the model order, a "greedy" strategy is proposed to optimize the order estimation based on the Bayesian information criterion. All approaches are evaluated and compared using Monte Carlo experiments on linear and nonlinear autoregressive models and also on physiology-based models and real signals recorded on an animal-model (guinea-pig) during a particular phase of a seizure corresponding to a narrowband tonic activity. Results on simulated signals allow us to establish coherent and consistent propagation graphs. For the real signals, without any ground-truth, which makes the assessment difficult, the use of surrogate data allows us to speculate a good behavior of our techniques and, for the three approaches tested, results appear coherent.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (II-160 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 141-160

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2012/45
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.