Thèse
Publié le 5 mars 2018 | Mis à jour le 19 septembre 2018

Meriem El Azami 2013-2016 - PhD director: Denis Friboulet, co-director: Carole Lartizien

équipe CREATIS-2

Title: Recherche de biomarqueurs par l’analyse multivariée d’images paramétriques multimodales pour le bilan non-invasif préchirurgical de l’épilepsie focale pharmaco-résistante

Environ 150.000 personnes souffrent en France d’une épilepsie partielle réfractaire à tous les médicaments. La chirurgie, qui constitue aujourd?hui le meilleur recours thérapeutique nécessite un bilan préopératoire complexe. L’analyse de données d’imagerie telles que l’imagerie par résonance magnétique (IRM) anatomique et la tomographie d?émission de positons (TEP) au FDG (fluorodéoxyglucose) tend à prendre une place croissante dans ce protocole, et pourrait à terme limiter de recourir à l’électroencéphalographie intracérébrale (SEEG), procédure très invasive mais qui constitue encore la technique de référence. Pour assister les cliniciens dans leur tâche diagnostique, nous avons développé un système d’aide au diagnostic (CAD) reposant sur l’analyse multivariée de données d’imagerie. Compte tenu de la difficulté relative à la constitution de bases de données annotées et équilibrées entre classes, notre première contribution a été de placer l’étude dans le cadre méthodologique de la détection du changement. L’algorithme du séparateur à vaste marge adapté à ce cadre là (OC-SVM) a été utilisé pour apprendre, à partir de cartes multi-paramétriques extraites d’IRM T1 de sujets normaux, un modèle prédictif caractérisant la normalité à l’échelle du voxel. Le modèle permet ensuite de faire ressortir, dans les images de patients, les zones cérébrales suspectes s’écartant de cette normalité. Les performances du système ont été évaluées sur des lésions simulées ainsi que sur une base de données de patients. Trois extensions ont ensuite été proposées. D’abord un nouveau schéma de détection plus robuste à la présence de bruit d’étiquetage dans la base de données d’apprentissage. Ensuite, une stratégie de fusion optimale permettant la combinaison de plusieurs
classifieurs OC-SVM associés chacun à une séquence IRM. Enfin, une généralisation de l’algorithme de détection d’anomalies permettant la conversion de la sortie du CAD en probabilité, offrant ainsi une meilleure interprétation de la sortie du système et son intégration dans le bilan pré-opératoire global.
  • Auteur(s)
    Meriem EL AZAMI