vous êtes tous cordialement invité à la soutenance de thèse de L. Mesrob
et au pot qui suivra.
"Etude IRM individuelle et multimodale dans la maladie d'Alzheimer"
au LIP6 - Kennedy en salle 549 le 10-06-2009 à 10h15
Membres du jury:
Béatrice DESGRANGES Rapporteur
Christian BARILLOT Rapporteur
Bruno DUBOIS Examinateur
Habib BENALI Examinateur
Stéphane LEHERICY
Examinateur
Patrick GALLINARI co-directeur
Serge KINKINGNEHUN directeur
/(résumé)/
La maladie d'Alzheimer (MA) est la forme la plus répandue de démence
chez les sujets âgés. Avec le vieillissement de la population, le nombre
de patients ne cesse de croître et la MA devient un problème de Santé
Publique majeur. Les avancées thérapeutiques ont mis en évidence
l'importance d'un diagnostic précoce. En effet, il permettra un
traitement plus efficace et une meilleure prise en charge du patient.
La MA est caractérisée par un processus d'atrophie qui apparaît
présymptômatiquement dans certaines régions de substance grise. Ainsi,
les données d'IRM pourraient fournir des marqueurs précoces pour la MA.
L'objectif de cette thèse est de proposer une méthode automatique,
rapide et robuste de catégorisation des patients MA et des sujets sains
âgés à partir de données IRM, ainsi que d'évaluer l'utilité diagnostique
de différents marqueurs d'imagerie (morphologiques, de diffusion et
multimodaux).
Dans ce travail de thèse, nous avons développé une méthode automatique
de discrimination de patients MA et de sujets âgés sains à partir de
données IRM. Notre approche est basée sur l'extraction de
caractéristiques IRM dans les régions corticales de substance grise.
Dans ce but, le cerveau a été segmenté en régions d'intérêt (ROI)
utilisant deux types de parcellisation : une standard et une plus fine.
Nous avons comparé deux méthodes de sélection de paramètres dont le but
était d'identifier les marqueurs pertinents pour la discrimination des
sujets. Ces marqueurs ont été utilisés ensuite dans un SVM pour la
classification et validés avec en utilisant l'approche bootstrap.
Dans la première étude, la méthode a été appliquée aux images
morphologiques et validée avec des jeux de données indépendants. Nous
avons proposé un nouveau marqueur anatomique qui a discriminé les sujets
à 90%.
Dans la deuxième étude, nous avons évalué le pouvoir discriminant des
marqueurs de diffusion obtenus avec la technique DTI. Les taux de
classification obtenus étaient inférieurs comparés à ceux de l'étude
précédente indiquant que les marqueurs de diffusion seraient moins
performants pour le diagnostic individuel.
Dans la dernière étude, nous avons étudié différentes approches pour
combiner les paramètres anatomiques et de diffusion afin d'améliorer les
performances de classification. Les résultats obtenus sont
encourageants. En effet, les paramètres multimodaux ont mieux discriminé
les sujets comparés aux mesures de diffusion et aux mesures
morphologiques standard.
Ces résultats montrent que les marqueurs IRM permettent une bonne
catégorisation des patients MA et des sujets sains et peuvent être
utilisés comme un outil potentiel d'aide au diagnostic de cette pathologie.
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Prof. Patrick Gallinari
UPMC, LIP6
104 avenue du président Kennedy, F75016 Paris
Tel: 33144277370, fax: 33144277000
http://www-connex.lip6.fr/
