Extraction de formes par approche agent dans des IRM

La reconnaissance des formes au niveau relationnel est de nature combinatoire et peut donc être modélisée par un problème de satisfaction de contraintes. L'espace de recherche associé est issu de la segmentation d'IRM et du filtrage des régions obtenues. La transposition du réseau sémantique dans l'espace comportemental agent permet l'intégration de l'expérience du spécialiste guidant ainsi le système vers les solutions pertinentes. Les performances de l 'éco-résolution sont comparées à celles de trois autres recherches stochastiques classiques. La comparaison met en évidence un nombre moyen et maximum de déplacements très restreint

Localisation distribuée des activités épileptiques par une analyse vectorielle : Approche expérimentale multi agent

Cet article présente une méthode dynamique d'analyse vectorielle des signaux épileptiques basée sur une approche distribuée collaborative. L'objectif est d'identifier et de localiser les différentes activités pathologiques et/ou normales contenues dans les signaux EEG intra cérébraux (une centaine de voies en général) enregistrés chez des patients souffrant d'une épilepsie partielle sévère (épilepsie temporale). L'approche proposée associe des méthodes de traitement du signal (analyse spectrale, mesures de relations) dans un système multi agents capable de produire une représentation spatio-temporo-spectrale et de décrire le comportement du réseau épileptogéne responsable des crises analysées

Vers un codage numérique de l'activité épileptique

Dans ce travail on propose une transformation du signal épileptique en une suite de booléens en exploitant la répartition de la densité spectrale de puissance dans 9 bandes de fréquences ôl, δ2, θ1, 02, al, a2, β1, β2, y classiquement utilisées dans l'analyse du signal Stéréo-EEG. Cette transformation produit un indicateur scalaire dont l'exploitation judicieuse, associée à un système informatique dédié (ici un système multi-agent) et appliquée à l'analyse de d'une crise d'épilepsie fait émerger une représentation très réaliste du contenu spectral des aires cérébrales impliquées dans la crise d 'épilepsie

Recherche de reproductibilité dans les relations inter structures durant les crises d'épilepsie

Cet article s'inscrit dans le cadre de l'étude des signaux stéréoélectroencéphalographiques (EEG de profondeur) enregistrés lors de crises d'épilepsie. Il propose une méthode de mise en correspondance capable de quantifier, d'une crise à l'autre, les reproductibilités des relations inter-canaux estimées par la fonction de cohérence. Le travail est illustré sur des signaux construits à partir de différents scénarios décrivant un sous-type d'épilepsie (origine temporale). Les perspectives de ce travail sont liées, d'une part, à l'extraction de similarités dans l'évolution des relations qui s'établissent entre les structures cérébrales durant les crises et, d'autre part, à la mise en évidence de scénarios récurrents dans l'organisation de ces crises

Analyse collaborative multi-critères : Application aux signaux électrophysiologiques intracérébraux

Ce travail s'inscrit dans le contexte de l'analyse et de l'interprétation des signaux électrophysiologiques intra cérébraux enregistrés chez des patients épileptiques, mais également dans une recherche méthodologique visant à exploiter les propriétés de l'agent dans les systèmes complexes. L'objectif est d'expérimenter l'apport de ces techniques dans l'amélioration de l'extraction, la représentation, l'interprétation des informations et la mise en oeuvre de stratégies de contrôle dans les différents traitements. Notre approche exploite l'ensemble des informations enregistrées lors de l'exploration intracérébrale (Stéréo-ElectroEncéphaloGraphie) et sélectionne dynamiquement celles d'intérêts pour optimiser les traitements sans tronquer l'information. La méthode associe des algorithmes de traitement du signal (analyse spectrale, mesure de causalités entre signaux) approuvés dans l'analyse du signal épileptique dans un système multi-agent

Non-linearites et temps de retard en epilepsie

L'étude de la dynamique des crises d'épilepsie nécessite la connaissance des interrelations existantes entre structures cérébrales. Des travaux antérieurs [1] ont montré l'existence de relations linéaires ou non linéaires entre signaux stéréo-électro-encéphalographiques (SEEG) enregistrés sur différentes structures. Le but de cette communication est de proposer et comparer plusieurs tests d'indépendance, en partant de critères déjà appliqués en épilepsie, à une approche fondée sur l'utilisation des moments d'ordre supérieur et plus particulièrement du moment d'ordre trois croisé (M03C)

Non-linear algorithms for processing biological signals

This paper illustrates different approaches to the analysis of biological signals based on non-linear methods. The performance of such approaches, despite the greater methodological and computational complexity is, in many instances, more successful compared to linear approaches, in enhancing important parameters for both physiological studies and clinical protocols. The methods introduced employ median filters for pattern recognition, adaptive segmentation, data compression, prediction and data modelling as well as multivariate estimators in data clustering through median learning vector quantizers. Another approach described uses Wiener-Volterra kernel technique to obtain a satisfactory estimation and causality test among EEG recordings. Finally, methods for the assessment of non-linear dynamic behaviour are discussed and applied to the analysis of heart rate variability signal. In this way invariant parameters are studied which describe non-linear phenomena in the modelling of the physiological systems under investigation