Analyse de signaux intracérébraux du sommeil à l’aide du modèle multifractal

Corbin-Lapointe, Justin (2023). Analyse de signaux intracérébraux du sommeil à l’aide du modèle multifractal. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

L’analyse de l’arythmicité du signal électrophysiologique est de plus en plus étudiée dans le cadre des signaux cérébraux. Cette composante, qui comporte une information à large bande spectrale, se distingue des composantes rythmiques de l’activité cérébrale. Ce travail porte sur l'application du modèle multifractal développé par Jaffard, Wendt et Abry dans le contexte des signaux intracérébraux mesurés pendant le sommeil. Le but de ce travail est de trouver un biomarqueur pertinent pour caractériser l’épilepsie pharmacorésistante dans l’aide à la décision préchirurgicale d’un patient et au succès de cette chirurgie. À l’aide de signaux enregistrés dans des régions spécifiques chez le patient, ces biomarqueurs seront capables de distinguer différents types de régions vis-à-vis de la maladie. Nous évaluons d'abord le modèle chez l’animal (le sommeil chez la souris). Nous montrons ensuite que ce modèle permet de distinguer différentes régions cérébrales chez l’humain. Ce résultat permet finalement d’identifier les régions pathologiques chez les patients épileptiques.

Titre traduit

Analysis of intracerebral signals with the multifractal model during sleep

Résumé traduit

The analysis of the arrhythmicity of the electrophysiological signal is increasingly being studied in the context of brain signals. This component, which contains broad spectral band information, is distinct from the rhythmic components of cerebral activity This work concerns the application of the multifractal model developed by Jaffard, Wendt and Abry in the context of intracerebral signals measured during sleep. The goal of this work is to find a relevant biomarker to characterize pharmacoresistant epilepsy to assist in the pre-surgical decision-making process for a patient and the success of the surgery. Using signals recorded in specific regions in the patient, these biomarkers will be able to distinguish different types of regions with respect to the disease. We first evaluate the model in animals (mouse sleep). We then show that this model can distinguish between different brain regions in humans. This result ultimately helps to identify pathological regions in epileptic patients.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de la maîtrise avec mémoire en génie électrique". Comprend des références bibliographiques (pages 99-100).
Mots-clés libres:	wavelet leaders, analyse multifractale, signaux cérébraux, sommeil, épilepsie
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Lina, Jean-Marc
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie électrique
Date de dépôt:	01 févr. 2024 14:51
Dernière modification:	01 févr. 2024 14:51
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3390

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