Débruitage, séparation et localisation de sources EEG dans le contexte de l'épilepsie

par Hanna Becker

Thèse de doctorat en Automatique, traitement du signal et des images

Sous la direction de Pierre Comon et de Laurent Albera.

Soutenue le 24-10-2014

à Nice , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) , en partenariat avec Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) (laboratoire) , Grenoble Images Parole Signal Automatique (laboratoire) , Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (laboratoire) et de Grenoble Images Parole Signal Automatique (laboratoire) .

Le président du jury était Gérard Favier.

Le jury était composé de Pierre Comon, Laurent Albera, Gérard Favier, David Brie, Sabine Van Huffel, Christian G. Benar.

Les rapporteurs Ă©taient David Brie, Sabine Van Huffel.


  • RĂ©sumĂ©

    L'électroencéphalographie (EEG) est une technique qui est couramment utilisée pour le diagnostic et le suivi de l'épilepsie. L'objectif de cette thèse consiste à fournir des algorithmes pour l'extraction, la séparation, et la localisation de sources épileptiques à partir de données EEG. D'abord, nous considérons deux étapes de prétraitement. La première étape vise à éliminer les artéfacts musculaires à l'aide de l'analyse en composantes indépendantes (ACI). Dans ce contexte, nous proposons un nouvel algorithme par déflation semi-algébrique qui extrait les sources épileptiques de manière plus efficace que les méthodes conventionnelles, ce que nous démontrons sur données EEG simulées et réelles. La deuxième étape consiste à séparer des sources corrélées. A cette fin, nous étudions des méthodes de décomposition tensorielle déterministe exploitant des données espace-temps-fréquence ou espace-temps-vecteur-d'onde. Nous comparons les deux méthodes de prétraitement à l'aide de simulations pour déterminer dans quels cas l'ACI, la décomposition tensorielle, ou une combinaison des deux approches devraient être utilisées. Ensuite, nous traitons la localisation de sources distribuées. Après avoir présenté et classifié les méthodes de l'état de l'art, nous proposons un algorithme pour la localisation de sources distribuées qui s'appuie sur les résultats du prétraitement tensoriel. L'algorithme est évalué sur données EEG simulées et réelles. En plus, nous apportons quelques améliorations à une méthode de localisation de sources basée sur la parcimonie structurée. Enfin, une étude des performances de diverses méthodes de localisation de sources est conduite sur données EEG simulées.

  • Titre traduit

    Denoising, separation and localization of EEG sources in the context of epilepsy


  • RĂ©sumĂ©

    Electroencephalography (EEG) is a routinely used technique for the diagnosis and management of epilepsy. In this context, the objective of this thesis consists in providing algorithms for the extraction, separation, and localization of epileptic sources from the EEG recordings. In the first part of the thesis, we consider two preprocessing steps applied to raw EEG data. The first step aims at removing muscle artifacts by means of Independent Component Analysis (ICA). In this context, we propose a new semi-algebraic deflation algorithm that extracts the epileptic sources more efficiently than conventional methods as we demonstrate on simulated and real EEG data. The second step consists in separating correlated sources that can be involved in the propagation of epileptic phenomena. To this end, we explore deterministic tensor decomposition methods exploiting space-time-frequency or space-time-wave-vector data. We compare the two preprocessing methods using computer simulations to determine in which cases ICA, tensor decomposition, or a combination of both should be used. The second part of the thesis is devoted to distributed source localization techniques. After providing a survey and a classification of current state-of-the-art methods, we present an algorithm for distributed source localization that builds on the results of the tensor-based preprocessing methods. The algorithm is evaluated on simulated and real EEG data. Furthermore, we propose several improvements of a source imaging method based on structured sparsity. Finally, a comprehensive performance study of various brain source imaging methods is conducted on physiologically plausible, simulated EEG data.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Informations

  • DĂ©tails : 1 vol. (XIII-175 p.-XV)
  • Notes : Thèse soumise Ă  l'embargo de l'auteur jusqu'au 25 octobre 2014
  • Annexes : Bibliographie p.153-165. Index

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : GIPSA-lab. Bibliothèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2014 BEC
  • Bibliothèque : UniversitĂ© Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Bibliothèque Ă©lectronique.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.