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Avis de soutenance de thèse

Jul
8

Sujet :  Analyse distribuée de la morphologie des événements paroxystiques intercritiques (EPICs) dans les épilepsies pharmaco-résistantes.

Candidat :   Ousmane KHOUMA

Ecole Doctorale :  MATHEMATIQUES ET INFORMATIQUE

Formation doctorale : Informatique et Télécommunications

Laboratoire de recherche : LIMBI

Directeur de thèse:   Sidi Mohamed FARSSI

Date et lieu de soutenanceLe samedi 08 juillet 2017 à 10h au grand amphi de l’ESP

Composition du jury :

Jury                      

Nom et prénoms

Grade

Etablissement

Président

Pape Alioune NDIAYE

Professeur Titulaire

UCAD

Rapporteur

Kidiyo KPALMA

Professeur des universités

INSA Rennes France

Oumar NIANG

Maître de Conférences

EPT Thiès

Examinateur

Khaly TALL

Maître de Conférences

UCAD

Bamba GUEYE

Maître de Conférences

UCAD

DIRECTEUR DE THESE

Sidi Mohamed FARSSI

Professeur Titulaire

UCAD

co-directeur:Mamadou Lamine NDIAYE

Maître de Conférences

UCAD

Résumé

L’épilepsie est l’une des maladies qui font plus l’objet de consultation dans les cliniques neurologiques. Pour aider les neurologues à bien diagnostiquer cette maladie, plusieurs outils technologiques ont été développés. L’électroencéphalographie (EEG) de surface ou de profondeur est un outil d’acquisition de signaux provenant des décharges électriques des zones cérébrales. Ces signaux sont souvent accompagnés des événements transitoires communément appelés événements paroxystiques intercritiques (EPICs) de courtes durées. L’analyse de ces EPICs pourrait avoir un apport substantiel sur le diagnostic et le traitement de l’épilepsie.

Dans cette thèse, nous proposons des outils de filtrage pour mettre en évidence les EPICs afin de faciliter leur détection. De ce fait, trois méthodes de détection ont été proposées. La première est basée sur l’algorithme de Page Hinkley. Les autres utilisent des modèles dynamiques basés sur un seuil adaptatif. Elles reposent respectivement sur l’utilisation de l’opérateur d’énergie non linéaire et de la dimension fractale.

Une nouvelle méthode de classification non supervisée de la morphologie des EPICs détectés est proposée. Elle est associée à l’analyse en composantes principales.

L’application de ces outils de traitement du signal pourrait apporter des éléments de réponse sur la relation (qui fait encore l’objet de beaucoup de travaux de recherche) entre la distribution spatio-temporelle des EPICs et l’arrivée des crises.

Mots clés : épilepsie, électroencéphalographie, filtrage, détection d’EPICs, analyse en composantes principales, classification non supervisée.

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