MESROB Lilia

Supervision : Patrick GALLINARI

Co-supervision : KINKINGNEHUN Serge

Étude IRM individuelle et multimodale dans la maladie d'Alzheimer

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.

Defence : 06/10/2009

Jury members :

Béatrice DESGRANGES
Christian BARILLOT
Bruno DUBOIS
Habib BENALI
Stéphane LEHERICY
Patrick GALLINARI
Serge KINKINGNEHUN

Departure date : 09/30/2009

2009 Publications