Soutenance mémoire
Le système nerveux
Le système nerveux est entièrement contenu dans les cavités osseuses du crâne et de la colonne vertébrale. Il est constitué de l’encéphale (cerveau, cervelet, tronc cérébral) et de la moelle épinière. C’est là qu’est traitée l’information. Le système nerveux périphérique est constitué des prolongements ou fibres nerveuses regroupées en nerfs. Un nerf assure la transmission des informations afférentes (de la périphérie vers les centres nerveux) et efférentes (des centres nerveux vers la périphérie) [Teplan, 02]. Les cellules nerveuses, comme toutes les cellules de l’organisme, possèdent un potentiel de membrane. La différence de potentiel observée entre le cytoplasme de la cellule et le milieu extérieur, en l’absence de tout stimulus, est le potentiel de repos. Le potentiel d’action se crée suite à un stimulus dont l’intensité dépasse l’intensité seuil (du repos). Le message nerveux est ainsi constitué de la fréquence de plusieurs signaux nerveux par unité de temps, soit une combinaison de potentiels d’action. La fréquence des potentiels d’action dépend de l’intensité du stimulus. Un stimulus de forte intensité déclenche un grand nombre de potentiels d’actions par unité de temps [Teplan, 02].
Traitement de crises
La prise en charge clinique et le diagnostic positif de l’épilepsie entraine un traitement préventif approprié. Il consiste à supprimer les crises ou à diminuer leurs fréquences [Huneau, 13]. Un neurologue peut proposer un traitement par des moyens simples. Dans des cas plus lourds, l’intervention d’un neurochirurgien est nécessaire.
Traitement Pharmacologique : Les médicaments antiépileptiques sont des anticonvulsivants. Ils ne guérissent pas de la maladie mais aident à éviter les crises. Cependant, la diversité des types d’épilepsie entraine la diversité des traitements pharmacologique sous-jacents. Ces médicaments anti épileptiques permettent de traiter avec succès jusqu’à 70% des enfants et des adultes (c’est-à-dire pouvant obtenir la disparition complète des crises).
Traitement chirurgical : Plus que 30% des épileptiques sont mal contrôlé par les traitements pharmacologiques. Actuellement, l’approche thérapeutique permet une véritable guérison de l’épilepsie partielle par la résection de la zone cérébrale infectée. Le traitement de l’épilepsie par la chirurgie a reconnu un important développement. L’efficacité de la chirurgie a évolué de 80% en 1974 à 98% en 2015 [OMS, 16]. Elle permet au moins de réduire la fréquence et l’intensité des crises. Le recours à la chirurgie reste néanmoins adressé à une faible population des patients épileptiques pharmaco-résistants.
Méthode Non-Invasive : l’EEG/MEG
L’Electroencéphalographie (EEG) mesure la variation de potentiel électrique, alors que la magnétoencéphalographie, produite par les mêmes courants électriques, mesure les variations en champs magnétique. Des modifications locales des champs magnétiques ont lieux à cause de ces courants électriques intracellulaires créés au niveau des synapses après la liaison des neurones transmetteurs. Il en découle un champ électromagnétique qui se propage à la vitesse de la lumière à travers le cerveau jusqu’à l’extérieur. Les premiers signaux magnétiques cérébraux ont été enregistrés en 1968. Ces deux méthodes de cartographie électromagnétique sont d’une très bonne précision temporelle de l’ordre de quelques millisecondes, contrairement aux autres techniques de cartographie. Cependant, la résolution spatiale de ces modalités reste très inférieure par rapport à celle de l’IRM et du TEP. Ainsi, les informations fournies par l’EEG sont souvent couplées avec l’IRM dans le but de localiser l’origine des activités électriques pathologiques. Les modalités d’exploration cérébrales (IRMf, TEP, Scanner) présentées dans la section 4.2. et les données électroencéphalographiques sont exploitées dans le but de décrire une crise d’épilepsie et identifier les premiers signes de son déclenchement. Le scanner est un test de neuro-imagerie souvent recommandé même en cas d’épilepsie de longue durée. La sensibilité de la détection des anomalies avec le scanner est assez faible (15 à 35%). En cas d’urgence et avec l’apparition de troubles neurologiques des signes, un scanner est nécessaire pour sa facilité d’accessibilité [Mahmoud, 15] [Masingue, 15] [Adam, 00]. Hors de l’urgence, l’IRMf [Menestrel-André, 02] [Dupont, 11] est souvent recommandé. La sensibilité de cet examen à détecter des crises peut atteindre 90% avec une résolution spatiale élevée [Dupont, 11]. Cependant, l’EEG, invasive et non invasive, garde sa place pour le diagnostic, la classification, la détection des anomalies paroxystiques précédent une crise épileptique [Tzallas, 06] et la localisation des de la zone cérébrale épileptogène. La SEEG présente une étape ultime dans un bilan pré-chirurgical dans le cas d’une épilepsie focale pharmacorésistante. En vue de l’éviter, plusieurs chercheurs ont proposé une approche de multi modalité. Les techniques EEG/IRMf [Grouiller, 11], EEG/TEP [Person, 12], EEG/EMG [Gang, 12] et EEG/ECG [Shoeb, 10] génèrent des différentes informations mais d’une grande complémentarité. Cette complémentarité permettra l’obtention d’une meilleure carte cérébrale caractérisant la variation spatiotemporelle de l’activité cérébrale à l’échelle de millimètre (mm) et de milliseconde (ms).
Le vidéo-EEG
Il s’agit d’enregistrer de manière synchrone et simultanée l’activité clinique du patient et l’EEG. Le vidéo-EEG peut être prolongé sur une durée d’une heure répétée plusieurs fois par jour à 24 heures. Le couplage entre l’activité électrique et la capture vidéo permet une corrélation électro-clinique des manifestations paroxystiques que le patient présente. L’acquisition vidéo se fait à travers des caméras disposées autour du patient avec possibilité de prendre le plan général et le plan plus rapproché afin de détecter le visage. Une caméra infrarouge est aussi indiquée pour les enregistrements nocturnes. La présence médicale et nécessaire dans un but de surveillance ou un but thérapeutique en cas d’état de mal nonconvulsif. Plusieurs indications sont retenues par le vidéo-EEG tels que : le diagnostic positif des anomalies paroxystiques récurrentes (ex. mouvements anormaux du sommeil), la localisation de crises dans le cadre d’un diagnostic pré-chirurgical des patients épileptiques pharmacorésistants.
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Table des matières
Introduction Générale
1. Cadre et motivation de la thèse
2. Contributions
3. Organisation de la thèse
Chapitre 1 : Notions générales sur l’Activité Électrique Cérébrale et l’Epilepsie
1. Introduction
2. Quelques Notions sur la Neurophysiologie
2.1. Le système nerveux
2.2. Le Cerveau
2.3. Le neurone
2.4. Génération de l’activité électrique (l’électro-genèse)
3. Notions générales sur l’Epilepsie : Classification, traitement et diagnostic
3.1. Etiologie de la maladie
3.2. Traitement de crises
3.1.1. Traitement Pharmacologique
3.1.2. Traitement chirurgical
3.3. Classification des crises épileptiques
3.3.1. Crise généralisée
3.3.2. Crise focalisée (partielle)
3.4. Phases des décharges épileptiques
3.4.1. Phase inter-critique
3.4.2. Phase précritique
3.4.3. Phase critique
3.4.4. Phase postcritique
4. Méthode d’acquisition des données cérébrales : Diagnostic
4.1. Donnée cliniques
4.2. Données anatomiques
4.3. Données électrophysiologiques
4.3.1. Méthode Invasive
4.3.2. Méthode semi-Invasive
4.3.3. Méthode Non-Invasive : l’EEG/MEG
5. L’EEG de surface et les crises d’épilepsie
5.1. Modalité d’enregistrement
5.1.1. L’EEG standard : Montage 10/20
5.1.2. Le vidéo-EEG
5.1.3. Le Holter-EEG (Montage ambulatoire)
5.2. Type des montages
5.2.1. Montage à référence commune
5.2.2. Montage à référence moyenne
5.2.3. Montage bipolaire
5.3. Activités paroxystiques élémentaires
5.4. Les Perturbations de l’EEG
6. Conclusion du chapitre
Chapitre 2 : Détections Précoce des Crises Epileptiques : Etat de l’art
1. Introduction
2. Formalisation du problème de détection des prémices de crises épileptiques
3. Etat de l’art des approches de détection de crises épileptiques
3.1. Extraction des caractéristiques des signaux EEG
3.1.1. Méthode Fréquentielle : Densité spectrale et Ondelette
3.1.2. Evaluation de l’interdépendance inter-signaux
3.2. Classification des signaux EEG
3.2.1. Réseaux de neurones artificiels
3.2.2. Machine à Vecteur de Support
3.2.3. Analyse en Composantes Principales
4. Evaluation de la Performance du détecteur de crises
4.1. La Sensibilité
4.2. La rapidité de prédiction : la latence
4.3. La Spécificité
4.4. Taux des Faux Positifs (TFP)
5. Performances des méthodes existantes dans la détection automatique des crises épileptiques
6. Conclusion du chapitre
Chapitre 3 : Proposition d’un Nouveau Détecteur Précoce des Anomalies Paroxystiques Inter-critiques
1. Introduction
2. Acquisition des signaux EEG Crâniens
2.1. Description des Bases de données EEG
2.2. Etape de prétraitement
3. Caractérisation des signaux : Extraction des paramètres pertinents
3.1. Modélisation Autorégressive Multi variée des signaux EEG
3.1.1. Présentation du modèle MVAR
3.1.2. Erreur de modélisation
3.1.3. Choix de l’ordre du modèle MVAR
3.2. Optimisation des paramètres Autorégressifs
3.3. Résultats expérimentaux : Application sur les signaux EEG
4. Etude de stabilité d’un système de populations neuronales
4.1. Extraction des valeurs propres du modèle MVAR-EKF
4.2. Indice de détection de stabilité
5. Implémentation Algorithmique de l’approche Proposée
6. Conclusion du chapitre
Chapitre 4 : Analyse de Stabilité d’un Modèle Autorégressif Multivarié: Application Sur des Crises Généralisées de l’enfant
1. Introduction
2. Evaluation clinique
3. Détection des anomalies paroxystiques basée sur un modèle Multicanaux
3.1. Evolution temporelle de l’Indice de stabilité
3.2. Evaluation des performances
4. Détection précoce de crises avec un nombre minimal de canaux EEG
4.1. Calcul de l’Indice de stabilité sur différentes combinaisons de canaux
4.2. Performances de la sélection d’un sous-ensemble
5. Conclusion du chapitre
Chapitre 5 : Localisation de l’Evolution Spatio-temporelle de l’Activité Electrique Epileptique
1. Introduction
2. Méthodes existantes de localisation des décharges épileptiques
3. Génération d’un modèle de tête avec une haute densité d’électrode EEG
3.1. Base de données EEG de surface
3.3. Repérage spatial des électrodes
3.4. Interpolation sphérique des données
4. Localisation spatiale précise des foyers épileptiques
5. Classification de l’état de conscience lors d’une crise d’épilepsie
6. Conclusion du chapitre
Conclusion Générale et Perspectives
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