Modélisation de l’activité électro physiologique du lobe temporale et étude de propriétés de synchronisation chez les patients épileptiques

Laboratoire de recherche en Informatique et Automatique de l’Univ Lorraine LORIA

Spécialité	Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique

Résumé	Près d’un tiers des patients souffrant d’épilepsie partielle se révèlent être pharmaco-résistants, amenant souvent à la nécessité de recourir à une intervention chirurgicale. La procédure consiste à localiser dans un premier temps le foyer épileptogène via un bilan neurologique exhaustif et l’examen des résultats d’IRM, EEG, SEEG ou MEG. L’exérèse est ensuite pratiquée à condition qu’elle n’ait pas de conséquences neuropsychologiques majeures sur le patient. Malheureusement, cette intervention n’est efficace que pour un quart des patients opérés. Il s’avère donc essentiel d’approfondir nos connaissances sur la pathophysiologie des crises afin d’améliorer les méthodes de localisation du foyer épileptogène et d’envisager de nouveaux traitements. L’objectif de cette thèse est d’étudier et d’analyser l’activité électro physiologique du lobe temporal qui est souvent la région préférentiellement pathologique chez les patients pharmaco-résistants. Nous proposerons dans un premier temps un modèle distribué spatialement sous la forme d’un graphe. Les nœuds seront modélisés par des modèles de sources disponibles dans la littérature [Jansen et Rit, 1995 ; Wilson et Cowan, 1973]. Nous nous attacherons également à représenter les liens à l’aide de données neurophysiologiques et tractographiques. Le modèle obtenu sera validé en simulation par comparaison avec les signaux SEEG enregistrés au CHU de Nancy. Nous étudierons ensuite les propriétés de synchronisation du modèle afin d’identifier des facteurs favorables à la propagation d’une crise d’une région localisée à l’ensemble du lobe. La première partie de cette thèse consistera en une étude bibliographique approfondie des travaux relatifs existants (ex. : [Deco et al., 2009, Wendling et al. 2000]) avant de laisser place au développement et à l’analyse du modèle. La thèse se déroulera au Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN) au sein du groupe thématique ACOS (Automatique Commande et Observation des Systèmes) et de l’équipe ESPaCE (Etude des Signaux Physiologiques applications à la Cognition et à l’Epilepsie) du groupe IPS (Ingénierie Pour la Santé) qui est constituée d’enseignant-chercheurs en traitement du signal et de l’image, en neurosciences, de neurologues et d’un chercheur en automatique. Le candidat devra posséder de bonnes connaissances en automatique ou en mathématiques appliquées, des bases solides en programmation Matlab, ainsi qu’une motivation certaine pour travailler sur ce sujet interdisciplinaire.
Thématique	Automatique et Neurosciences
Type de financement	Contrat doctoral
Référence bibliographique	[Jansen et Rit, 1995] B.H. Jansen et V.G. Rit. Electroencephalogram and visual evoked potential generation in a mathematical model of coupled cortical columns. Biological Cybernetics, 73 : 357–366, 1995. [Deco et al., 2009] G. Deco, V. Jirsa, A.R. McIntosh, O. Sporns et R. Kötter. Key role of coupling, delay, and noise in resting brain fluctuations. PNAS 106(25) : 10302-10307, 2009. [Wendling et al., 2000] F. Wendling, J.J. Bellanger, F. Bartolomei et P. Chauvel. Relevance of nonlinear lumped-parameter models in the analysis of depth-EEG epileptic signals, Biol. Cybernetics 83 : 367-378, 2000.
Début de la thèse	1 octobre 2012
Date de dépôt du sujet	12 mars 2012

Ecole Doctorale	IAEM – INFORMATIQUE – AUTOMATIQUE – ELECTRONIQUE – ELECTROTECHNIQUE – MATHEMATIQUES
Titre	Modélisation de l’activité électro physiologique du lobe temporale et étude de propriétés de synchronisation chez les patients épileptiques
Directeur de thèse	M. Jamal DAAFOUZ – Tel : 03 83 59 57 13
Co-directeur de thèse	M. Romain POSTOYAN – Tel : 03 83 59 56 47
Contact	Jamal DAAFOUZ – Tel : 03 83 59 57 13
Unité de recherche	CRAN – Centre de Recherche en Automatique de Nancy UMR 7039 – Tel : 03 83 68 44 19