[PDF] Imagerie cérébrale: Traitement et Modélisation Embarqués

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En cotutelle

Pour obtenir le grade de Docteur

De l'Université Paris-Est MLV

Ecole Doctorale Mathématique et STIC

Spécialité

: Informatique

De l"Université de Monastir

Ecole Doctorale Sciences et Technologies

Spécialité

: Génie Electrique

Prés

entée par

Ibtissem KHOUAJA Ep BENFRADJ

Imagerie cérébrale

: Traitement et Modélisation Embarqués Soutenue le 30 Mai 2017 devant le jury composé de : M. Serge Weber Professeur à l'Université de Lorraine-Nancy, France Rapporteur M. Abdennaceur Kachouri Professeur, ENIS, Sfax,Tunisie Rapporteur Mme. Geneviève Baudoin Professeur, ESIEE-Paris, France Examinatrice M. Mohamed DOGUI PHU, Hopital Sahloul Sousse,Tunisie Examinateur M. Mohamed Hédi BEDOUI Professeur, FMM Monastir,Tunisie Directeur de thèse M. Mohamed AKIL Professeur, ESIEE-Paris, France Directeur de thèse I "En vérité, le chemin importe peu, la volonté d'arriver suffit à tout »

Albert Camus

II

Remerciements

Mes premiers remerciements vont à mon Directeur de thèse Monsieur Mohamed Hédi B EDOUI, Professeur à la Faculté de Médecine de Monastir et Directeur du laboratoire Technologie et Imagerie Médicale (LTIM), de m'avoir accueillir dans son équipe et de m'avoir encadré durant toutes les étapes de recherche. Je le remercie pour ses idées inn ovantes, sa disponibilité tout au long de ma thèse, sa patience, son implication, et surtout pour ses nombreux encouragements dont il a su faire preuve.

J'aimerais ensuite

remercié mon Co-directeur, Monsieur Mohamed AKIL, Professeur à l'ESIEE-Paris et Directeur du laboratoire Technologie et Imagerie Médicale (LIGM), pour son soutien scientifique, sa patience, ses nombreuses relectures, suggestions et commentaires qui m'ont permis d'améliorer la qualité de ce travail. Je voudrais par ailleurs lui exprimer toute ma gratitude pour ses qualités humaines exceptionnelles et pour l'hospitalité dont il a fait preuve envers moi durant mes séjours au sein de l'équipe A3SI à l'ESIEE-Paris.

Je tiens à remercier le professeur

Mohamed DOGUI, Chef du Service d'Exploration

Fonctionnelle du CHU Sahloul de Sousse, pour sa facilité de contact et d'échange et de m'avoir accompagné dans mes recherches avec beaucoup d'implication.

Je remercie

également Madame Asma BEN ABDALLAH, Maître Assistante à l'Institut

Supérieur d'Infor

matique et Mathématiques Monastir et Monsieur Mohamed Ali SAAFI, Docteur et Assistant au Service d'Exploration Fonctionnelle du CHU Sahloul de Sousse pour les longs échanges que nous avons eus et qui ont influencé fortement mes travaux de recherche. Je remercie Monsieur Mohamed BOUBAKER, Maître Assistant à l'Institut Supérieur d'Informatique et Mathématiques Monastir (ISIMM) qui m'a accordé sa confiance dès le début à travers son encadrement lors de mes travaux de master et son suivi continu. J'o Professeur à l'Université de Lorraine-Nancy, France, et Monsieur Abdennaceur KACHOURI, Prefesseur à l'2cole Nationale d'Ingénieurs de Sfax, Tunisie, pour avoir accepter de rapporter cette thèse et pour leurs nombreux commentaires et ouvertures. J'ai particulièrement apprécié l'attention avec laquelle ils ont lu mes rapports. Je remercie Madame Genevière BEDOUIN, Professeur à l'ESIEE-Paris et Monsieur

Mohamed DOGUI

pour m'avoir fait l'honn eur d'examiner cette thèse. Je remercie de tout mon coeur tous les membres du laboratoire

LTIM pour l'amabilité avec

laquelle ils m'ont intégrée dans leur équipe, pour l'aide qu'ils m'ont apportée et pour la

sympathique attention dont ils m'ont entourée jusqu'à l'achèvement de cette thèse. J'adresse

également mes chaleureuses amitiés à tous les membres du laboratoire LIGM. Quel plaisir de travailler avec eux et de partager tous ces bons moments. III Enfin, j'adresse toute mon affection à ma famille, malgré mon éloignement depuis de nombreuses années, leursconfiance, leur amour me portent et me guide tous les jours. Merci pour avoir fait de moi de que je suis aujourd 'hui.

Une pensée à Samira, ma chère amie qui m'a beaucoup aidé et à Ashraf, mon cher beau frère,

qui a été toujours présent. IV

Dédicace

A mon cher époux

Aymen Tous les mots du monde ne sauraient exprimer la profonde gratitude que je te témoigne pour tous les efforts et les sacrifices que tu n'as jamais cessé de consentir pour mon instruction et mon bien-être. C'est à travers tes encouragements que j'ai opté pour cette thèse de doctorat, et c'est à travers tes critiques que je me suis réalisée.

J'espère avoir répondu aux

espoirs que tu as fondés en moi. Je te rends hommage par ce modeste travail en guise de ma reconnaissance éternelle et de mon infini amour. Que Dieu tout puissant te garde et te procure santé, bonheur et longue vie et que tu demeures le flambeau illuminant le chemin de nos enfants

A mes adorables enfants

Meryam & Haroun

V

Résumé

L'épilepsie est une pathologie chronique. Elle se définit par la répétition de manifestations

cliniques paroxystiques appelées aussi crises d"épilepsie. Ces crises résultent d"un

dysfonctionnement cérébral généralisé ou focalisé dû à une décharge élec

trique anormale.

L"électroencéphalographie (EEG) est la méthode de référence permettant l"enregistrement de

l"activité électrique du cerveau. Lors d"une crise d"épilepsie, les signaux EEG prennent une

allure sinusoïdale et se caractérisent par une grande intensité. Génératrice de signaux EEG, les

populations neuronales se synchronisent pour créer un système dynamique. Les changements d"état des oscillations des signaux EEG, variables au cours de temps, passage d"un état stable à un état instable, reflètent le début d"une crise d"épilepsie.

Dans ce cadre, l"objectif de cette thèse est de proposer une nouvelle approche de prédiction de

l"avènement d"une crise d"épilepsie et de localisation des générateurs corticaux associés tout

en employant un minimum d"électrodes crâniennes. Cette approche permet d"alerter le malade et son entourage afin qu"ils puissent prendre les précautions nécessaires.

Pour assurer une détection précoce des prémices de la crise et une localisation précise de ses

origines focales éventuelles, nous proposons une méthode fiable basée en premier lieu sur la

modélisation autorégressive multivariable des signaux EEG. Cette modélisation génère des

coefficients capables de décrire les changements de l"état de ce système dynamique. Une Analyse en Composantes Principales basée sur l"extraction des valeurs propres du système a

été utilisée pour calculer un

Indice de stabilité

. La variation temporelle de cet indice pe rmet de déterminer l"état de stabilité du système avant, pendant et après la crise d"é pilepsie et de détecter d"éventuelles anomalies paroxystiques précritiques. Nos principales contributions sont comme suit : La modélisation autorégressive et l"analyse de la stabilité pour la détection précoce de la survenue des crises d"épilepsie tout en utilisant un nombre minimal d"électrodes EEG crâniennes. La méthodologie proposée comporte quatre phases principales : un prétraitement adapté pour améliorer la qualité du signal, une extraction des paramètres pertinents du modèle autorégressif, un calcul de l"Indice de stabilité et une analyse des périodes de crises. Cette méthodologie a été évaluée sur 7 patients épileptiques, de la base (CHB -MIT), avec différents VI types de crise et qui ont bénéficié d'un enregistrement à 16 électrodes. 3 2 crises ont été enregistrées pendant 244 heures d"enregistrement EEG prolongé et analysés par un expert

neurologue. Notre méthodologie a permis la détection avec succès de l"avènement de la crise

avec une précision de 95.1%. Les résultats obtenus avec seulement deux électrodes placées

dans la zone fronto-temporale ont montré l'aptitude de notre solution à détecter l"apparition

des anomalies paroxystiques avec une moyenne de 1.36 minutes avant l"expert. Ce temps est

suffisant pour que le patient prenne des précautions. De plus, l"utilisation de deux électrodes

facilite la mise en place d"un système d"enregistrement portable en vue d'une exploitation en ambulatoire et une alerte temps réel.

La fiabilité de notre méthode et la pertinence de nos résultats ont été prouvées en les

comparant avec d"autres méthodes rapportées par la littérature et validées sur la même base

de données (CHB -MIT). Meilleur localisation spatiotemporelle des régions des décharges électriques épileptiques sur le cortex, suite à l"amélioration de la résolution surfacique de l"EEG par l'intégration d'un nombre d'électrodes virtuelles. Les décharges électriques naissent dans des points du cortex cérébral et se propage vers

d"autres points du même hémisphère ou d"un autre hémisphère. Le suivi de la propagation

de ces décharges permet de contrôler l"état de conscience du malade. Il s"agit de

différencier une crise focale d"une crise généralisée qui se manifestent par une altération de

conscience. L"étude que nous avons menée consiste à localiser de manière fiable et précise

les régions cérébrales impliquées dans la crise et à suivre leurs évolutions au cours du

temps. Cette étude comporte trois phases principales : Dans un premier temps, une méthode d"interpolation spline 3D a été adoptée pour augmenter la résolution surfacique. Cette démarche a permis d'obtenir une topologie de

128 électrodes à partir d'un enregistrement natif à 19 électrodes réelles par la génération de

109 électrodes virtuelles.

Dans un deuxième temps, la caractérisation paramétrique de la variation temporelle de chaque paire de signal EEG (canal), réels et interpolés, permet de calculer l"Indice de stabilité . Une cartographie de la variation temporelle de cet indice assure une bonne localisation des foyers épileptiques. VII Dans un troisième temps, le suivi de l"évolution spatiotemporelle des décharges

épileptiques détectées par les électrodes permet d"évaluer l"état du malade et de prédire

d"éventuelles altérations de la conscience. Dans les cas d"une décharge électrique

épileptique du lobe fronto

-temporale ou de plusieurs régions sur les deux hémisphères, le malade passe par une altération momentanée de conscience. La robustesse de notre méthode est testée sur 20 patients de la base de données de l"Université Karunya (Inde) et celles de CHU Sahloul (Tunisie), présentant différents types

d"épilepsies générales et partielles. Les points actifs localisés par l"expert sont identifiés

par notre méthode avec une précision de 100%. La distance minimale séparant deux points actifs avant l"interpolation est de l"ordre de deux centimètres. Après interpolation cette distance n"est plus que de quelques millimètres. Ce qui permet de cerner d"une façon très précise les générateurs focaux et par la suite de facilite r le diagnostic pré -chirurgical.

Mots clefs

EEG, Modélisation Autorégressive Multivariable, Prédiction, Interpolation, Localisation Spatiotemporelle, Décharges Electriques Epileptiques.. VIII

Abstract

Epilepsy is a chronic pathology characterized by the repetition of clinical paroxysmal manifestations called seizures resulting from a generalized or focal brain dysfunction due to an abnormal electrical discharge. The electroencephalography (EEG) is the gold method allowing the recording of the electrical activity of the brain. During an epileptic seizure, EEG signals are of sinusoidal nature and characterized by a high intensity. As a generator of the EEG signals, the neuronal populations synchronize to create a dynamic system. The changes of the oscillations state of the EEG signals, variables over the time , passage of a stable state to an unstable state, reflect the beginning of an epileptic seizure. The conceptual framework of this thesis describes the objective to propose a new approach to predict the occurrence of epileptic seizure and localize the cortical generators associated with the minimum of cranial electrodes. This approach allows alerting the patient and his relatives so that they can take necessary precautions. To ensure early detection of the crisis onset and a precise location of its focuses, we propose a reliable method based firstly on the Multivariate Autoregressive modeling of EEG signals. This modeling generates coefficients able to describe early changes in the dynamic system state. A Principal Components Analysis based on the extraction of the system"s own values was used to calculate an index of stability. The temporal variation of this index is used to determine the stability of the system before, during and after epilepsy and to detect any pre- critical paroxysmal abnormalities. Our main contributions are as follows: - The Autoregressive Modeling and stability analysis for the early detection occurrence of seizures by using a minimum number of cranial EEG electrodes The proposed methodology has four main phases: a pretreatment adapted to improve the quality of the signal, an extraction of the relevant parameters of the autoregressive model, a calculation of the stability index and the analysis of seizures periods. This methodology was evaluated on 7 epileptic patients with different types of crisis. It successfully detected the occurrence of the seizure with an accuracy of 95.1%. The reliability of our method was proven by comparing our results with other existing methods, which were assessed on the same data -base (CHB-MIT). With only two electrodes placed in the fronto-temporal area, we IX were able to detect the onset of paroxysmal anomalies with an average of 1.36 minutes before the expert. This time is sufficient for patient to take some precautions. In addition, the use of two electrodes facilitates the establishment of a Portable registration system (Holter composed by a minimum of electrodes) for ambulatory registration and a real-time alert. The reliability of our method and the relevance of our results were proved by comparing them with other methods reported by the state of the art and validated on the same database (CHB- MIT).quotesdbs_dbs46.pdfusesText_46

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