Soutenance de thèse d'Adrien Ugon

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous convier à ma soutenance de thèse ainsi qu'au pot
qui suivra.

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Titre
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Fusion symbolique et données polysomnographiques

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Infos
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La soutenance aura lieu le Lundi 14 Janvier 2013 à 10h00 dans la salle
105, couloir 25-26, du LIP6, à l'UPMC (4 Place Jussieu, 75005 Paris,
métro ligne 7, station "Jussieu").

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Jury
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Rapporteurs :
- Jean-Yves BOIRE, Professeur des Universités, Praticien Hospitalier,
ISIT (Clermont-Ferrand), absent pour la soutenance
- Marie-Christine JAULENT, Directrice de Recherche, INSERM

Examinateurs :
- Stéfan DARMONI, Professeur des Universités, Praticien Hospitalier,
Faculté de Médecine de Rouen
- Vincent RIALLE, Maître de Conférence, Praticien Hospitalier à
l'université Joseph Fourier (Grenoble)
- Carole PHILIPPE, Praticien Hospitalier, AP-HP
- Patrick GARDA, Professeur, LIP6

Directeur de thèse :
Jean-Gabriel GANASCIA, Professeur, LIP6.

Co-directeur de thèse :
Pierre LEVY, Praticien Hospitalier, AP-HP & INSERM

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Résumé
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Au cours des dernières décennies, la médecine a nécessité des examens de
plus en plus complexes pour effectuer un diagnostic et orienter vers un
traitement. Il est même courant de pratiquer plusieurs examens dans des
spécialités médicales différentes afin d'étudier une pathologie par des
approches multiples et ainsi mieux la connaître.
Cela pose des difficultés d'interprétation car les données sont parfois
hétérogènes mais surtout souvent très pointues et leur traitement
requiert une expertise du domaine.

Dans ce contexte, la fusion symbolique constitue une solution possible.
En effet, elle a prouvé son efficacité à traiter des problèmes sur des
niveaux d'abstraction aussi bien faibles qu'élevés et à élaborer une
connaissance de haut niveau.

Cette thèse démontre l'efficacité de la fusion symbolique appliquée au
traitement des données polysomnographiques pour l'élaboration d'un outil
de support au diagnostic du Syndrome d'Apnées du Sommeil. Pour être
diagnostiqué, ce trouble du sommeil nécessite une polysomnographie. Cet
examen médical consiste en l'enregistrement simultané de divers
paramètres physiologiques durant toute une nuit. Son interprétation
nécessite l'annotation des courbes enregistrées par une analyse visuelle
effectuée par un médecin spécialiste du sommeil, ce qui est une tâche
chronophage et fastidieuse dont les résultats peuvent présenter quelques
divergences d'un expert à l'autre. Le recours à un outil de support au
diagnostic fiable permet d'augmenter le consensus. Cette thèse développe
les étapes d'élaboration d'un tel outil.


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Abstract
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In recent decades, medical examinations required to diagnose and guide
to treatment became more and more complex. It is even a current practice
to use several examinations in different medical specialties to study a
disease through multiple approaches so as to describe it more deeply.
The interpretation is difficult because the data is both heterogeneous
and also very specific, with skilled domain of knowledge required to
analyse it.

In this context, symbolic fusion appears to be a possible solution.
Indeed, it was proved to be very effective in treating problems with low
or high levels of abstraction of information to develop a high level
knowledge.

This thesis demonstrates the effectiveness of symbolic fusion applied to
the treatment of polysomnographic data for the development of an
assisted diagnosis tool of Sleep Apnea Syndrome. Proper diagnosis of
this sleep disorder requires a polysomnography. This medical examination
consists of simultaneously recording of various physiological parameters
during a night. Visual interpretation is tedious and time consuming and
there commonly is some disagreement between scorers. The use of a
reliable support-to-diagnosis tool increases the consensus. This thesis
develops stages of the development of such a tool.




Cordialement,
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Adrien UGON
Équipe ACASA