Détection de pointes épileptiques à partir de signaux EEG

Dubarry, Anne-Sophie (2010). Détection de pointes épileptiques à partir de signaux EEG. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

La caractérisation de l'activité épileptique interictale est une étape primordiale de l'évaluation pré-chirurgicale de l'épilepsie. Au cours de cette étape, les neurologues inspectent les signaux électroencéphalographiques afin de répertorier des événements transitoires caractéristiques appelés pointes épileptiques. Cette lecture est fastidieuse et repose sur des critères visuels qui ne font pas consensus. A partir d'hypothèses qui définissent une pointe épileptique (fréquence, durée, corrélations spatiales) cette étude propose un algorithme de détection semi automatique (supervisé) de pointes épileptiques. Cet algorithme repose sur deux étapes. La première étape est une détection exhaustive d'événements putatifs en utilisant la décomposition modale empirique (EMD). À partir de quelques échantillons de pointes identifiés par le neurologue, la seconde étape filtre ces événements sur les critères de corrélations spatiales et d'amplitude. La liste d'événements qui en résulte contient les pointes putatives détectées par l'algorithme. La performance de cet algorithme est évaluée sur des simulations réalistes et elle est illustrée sur quatre exemples. Finalement, les pointes marquées par le neurologue et les pointes putatives sont comparées au niveau de la localisation de l'activité cérébrale à laquelle elles correspondent. Cette localisation est obtenue en utilisant la méthode du maximum d'entropie sur la moyenne (MEM) et montre dans la plupart des cas, une concordance entre les pointés détectées par l'algorithme et les pointes marquées par le neurologue.

Titre traduit

Epileptic spike detection and source localization on EEG recording RECORDING

Résumé traduit

Interictal epileptic spikes can reveal important information about the generators of epileptic activity, especially during the pre-surgical investigation of intractable epilepsy. The visual inspection of EEG recordings done by neurologists to collect the spikes is time consuming and might not always be exhaustive, especially regarding spikes of small amplitude. Automatic spike détection saves a lot of the neurologist's time. Exhaustive détection of spikes is even more necessary when thèse events are used in an event related paradigm to detect hemodynamic activity (functional Magnetic Résonance Imaging, Near InfraRed Spectroscopy). In this context, this study proposes a new semi-automatic spike détection approach that aims to make an inventory of ail the spikes in a run accordingly to few samples marked by an experienced neurophysiologist. The method intégrates information from the neurologist about time (duration), space (corrélations between EEG électrodes) and frequencies (spectral characteristcs). Based on Empirical Mode Décomposition (EMD) représentation of the signais, the method is first validated with realistic simulations. We then présent results for three patients for which this algorithm exhibits a large number of spike like activities of small amplitude but similar sources as the samples given by the neurologist.

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 en génie, concentration technologie de la santé". Bibliogr. : f. [81]-85.
Mots-clés libres:	Électroencéphalographie. Épilepsie Détection. Traitement du signal Techniques numériques. Traitement du signal biomédical, décomposition modale empirique, épilepsie, détection de pointes.
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Lina, Jean-Marc
Codirecteur:	Codirecteur Gotman, Jean
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	14 mars 2011 15:33
Dernière modification:	18 janv. 2017 22:25
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/637

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