Thèse soutenue

Diagnostic des maladies neurodégénératives à partor d'images obtenues par tomographie d'émission monophotonique et à l'aide de méthodes de classement avec apprentissage supervisé
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Auteur / Autrice : Jean-François Horn
Direction : Bernard Fertil
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Santé publique
Date : Soutenance en 2009
Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

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L'objectif de cette thèse consiste à utiliser des méthodes de classification par apprentissage supervisé afin de réaliser le diagnostic différentiel de maladies neuro-dégénératives à partir d'images cérébrales 3D et de tests neuropsychologiques. Une première application a consisté à différencier la maladie d'Alzheimer (MA) et la démence frontotemporale (DFT) en se basant sur l'analysed'images TEMP (tomographie par émission mono-photonique). Une seconde application a concerné le diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer. Pour cela, nous disposions d'une population dit MCI (mild cognitive impairment) présentant un fort rsique d'évolution vers MA. Cette population a été examiné lors de l'inclusion des patients, puis a été suivie sur une période de 3 ans afin de déterminer les individus qui vont rester stables et ceux qui vont convertir vers une MA. Une 3ème application a consisté à différencier 3 syndromes parkinsoniens, à savoir la maladie de Parkinson idiopathique (MPI), l'atrophie multisystématisé (AMS) et la paralyse supranucléique progressive (PSP). Nous avons ainsi procédé à plusieurs étapes d'analyses : tout d'abord, nous avons différencié une population de sujets sains des patients souffrants de syndromes parkinsoniens (tous syndromes confondus). Nous avons ensuite différencié les patients souffrants de MPI des patients souffrants de syndromes dit "Parkinson Plus" (AMS et PSP). Enfin, nous avons effectué de la classification à 3 classes en différenciant les 3 syndromes parkinsoniens.