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Etablissement Université de M'Sila - Mohamed Boudiaf Affiliation Département Electronique Auteur TOUIL, Walid Directeur de thèse BOUAMAR Mohamed (Maitre de conférence) Filière Electronique Diplôme Magister Titre Mise en œuvre d’une technique mixte : CARTOGRAPHIE-RNA, pour l’analyse des signaux EEG quantifiés. Mots clés Signaux EEG; Cartographie d’EEG quantifié; intelligence artificielle; RNA; Simulation. Résumé Dans le domaine du Génie biomédical, diverses méthodes ont été employées pour obtenir une mesure objective de l’activité électroencéphalographique (EEG), telles que l’analyse de caractéristiques d’amplitude, les fonctions de corrélation, le calcul de paramètres statistiques, la reconnaissance et la comptabilisation de formes préalablement définies. Ces dernières décennies, et avec l’évolution de la technologie et des techniques utilisées, une nouvelle méthode appelée cartographie d’EEG quantifié a pu émigrer des laboratoires de recherche vers les services cliniques pour apporter un soutien supplémentaire aux travaux d’analyse aussi bien scientifiques que cliniques pour effectués sur ce type de signaux. Cette technique utilisée de plus en plus en clinique neurologique consiste en réalité à partir de valeurs numériques des paramètres mesurés pour chaque localisation d’électrode, à calculer des valeurs inter-électrodes par une méthode d’interpolation puis à affecter à chacune des valeurs calculées, une nuance de gris ou de couleur. L’image cartographique résultante est isotrope et impose donc un enregistrement en référence commune, idéalement inactive. Plusieurs méthodes d’interpolation ont été proposées aucun modèle de l’électrogenèse cérébrale ne permet d’en retenir une plutôt qu’une autre. La méthode d’interpolation barycentrique d’ordre 2 étendue à l’ensemble des électrodes semble bien appropriée et s’adapte de façon simple à différentes dispositions d’électrodes. Les systèmes de cartographie d’EEG quantifié existants actuellement utilisent cette méthode pour représenter la répartition de la puissance moyenne des signaux au niveau du cortex cérébral. Des résultats intéressants sont obtenus comparativement à ceux issus de la méthode classique. L’analyse opérée grâce à cette nouvelle technique en clinique ou en recherche, est devenue plus simple, plus souple et plus pertinente visuellement, néanmoins elle reste relativement automatisée. Dans but d’amélioration vers un aspect quasi automatique de la procédure d’analyse, il serait intéressant de faire combiner à cette technique, une autre issue du domaine de l’intelligence artificielle comme outil d’aide au diagnostic et à la décision. Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont aptes à réaliser cette fonction et par conséquent automatisant cette procédure d’analyse. Leur rôle fondé sur la base d’une classification des données réparties sur le scalp, permet de fournir une décision sur l’état de la cartographie ainsi obtenue. Alors, le mariage de ces deux techniques : cartographie et RNA contribuera sans doute à améliorer les systèmes de traitement actuellement utilisés en matière d’automatisation. Le travail proposé dans le cadre de ce sujet concerne la mise en œuvre de la technique de cartographie en question ainsi que l’élaboration d’un réseau RNA dédié à l’analyse des signaux EEG corrélés aux mouvements de la main d’un être humain. Une base de données réelle est fournie en ce sens. La mise en valeur de la technique mixte ainsi réalisée, à travers des tests de validation et d’évaluation de performances, reste l’objectif final de ce travail. Statut Signalé

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