Mise en oeuvre d'un algorithme de traitement de la parole basé sur la quantification vectorielle pour une prothèse cochléaire

Ce travail porte sur la mise en oeuvre d'un algorithme de codage de parole dédié aux prothèses cochléaires. La technique proposée repose sur la quantification vectorielle statistique. L'introduction qui suit survole l'état de l'art des prothèses cochléaires. Dans le deuxième chapitre, on décrit d'abord, d'une façon sommaire, le système auditif et son fonctionnement. Ensuite, on fait un survol des algorithmes de stimulation et des systèmes de prothèses cochléaires qu'on retrouve actuellement. Le troisième chapitre traite de la méthode d'analyse et de codage de la parole basée sur la quantification vectorielle. Dans une première partie, on présente les caractéristiques de la parole et les modèles de son analyse. Dans la deuxième partie, on décrit la théorie de la quantification vectorielle et les différentes étapes qui définiront la technique proposée. Le quatrième chapitre décrit les étapes de la mise en oeuvre de l'algorithme de traitement de parole. Dans un premier volet, on décrit sommairement l'analyseur de parole de Sherbrooke [15] qui servira de plate-forme technologique pour la mise en oeuvre de l'algorithme. Par la suite, on présente les étapes d'implémentation logicielle de l'algorithme et la validation de son fonctionnement. Dans le chapitre 5 quelques stratégies de stimulation qui peuvent être utilisées sont proposées. Celles-ci pourraient servir avec la technique de codage basée sur la quantification vectorielle pour compléter les algorithmes de stimulation et mettre à profit l'originalité de ce travail

Mise en oeuvre d'un algorithme de traitement de la parole basé sur la quantification vectorielle pour une prothèse cochléaire

Ce travail porte sur la mise en oeuvre d'un algorithme de codage de parole dédié aux prothèses cochléaires. La technique proposée repose sur la quantification vectorielle statistique. L'introduction qui suit survole l'état de l'art des prothèses cochléaires. Dans le deuxième chapitre, on décrit d'abord, d'une façon sommaire, le système auditif et son fonctionnement. Ensuite, on fait un survol des algorithmes de stimulation et des systèmes de prothèses cochléaires qu'on retrouve actuellement. Le troisième chapitre traite de la méthode d'analyse et de codage de la parole basée sur la quantification vectorielle. Dans une première partie, on présente les caractéristiques de la parole et les modèles de son analyse. Dans la deuxième partie, on décrit la théorie de la quantification vectorielle et les différentes étapes qui définiront la technique proposée. Le quatrième chapitre décrit les étapes de la mise en oeuvre de l'algorithme de traitement de parole. Dans un premier volet, on décrit sommairement l'analyseur de parole de Sherbrooke [15] qui servira de plate-forme technologique pour la mise en oeuvre de l'algorithme. Par la suite, on présente les étapes d'implémentation logicielle de l'algorithme et la validation de son fonctionnement. Dans le chapitre 5 quelques stratégies de stimulation qui peuvent être utilisées sont proposées. Celles-ci pourraient servir avec la technique de codage basée sur la quantification vectorielle pour compléter les algorithmes de stimulation et mettre à profit l'originalité de ce travail

Prediction of focal epileptic seizures using intracerebral electroencephalography

Many patients with drug-resistant epilepsy are in need of alternative therapeutic approaches. Seizure prediction in these patients opens the door to new approaches of seizure management and control. A device based on seizure prediction that warns the patient of an impending seizure or that silently intervenes to prevent its occurrence may significantly decrease the burden of epilepsy. Such a device should have a sufficient performance and reliability to be clinically useful. Seizure prediction using EEG has proven to be possible but the levels of performance and the statistical proof of predictive power has long been questioned. A fundamental requirement for any seizure prediction method is to prospectively demonstrate a better than chance prediction performance.This thesis investigates original EEG features for seizure prediction in mesial temporal lobe epilepsy. The goal is to design and develop a seizure prediction method clinically useful to drive responsive interventions in seizure control devices. The goal of the thesis is achieved in three main steps; investigation of discriminability between preictal and interictal states in intracerebral EEG, development of a seizure prediction method, and investigation of its improvement. In the first step, a novel approach to EEG feature extraction is presented. Motivated by growing evidence of the involvement of high frequency EEG activity in mechanisms of epilepsy, high-frequency bands are robustly analysed to extract EEG features. State-similarity measures quantifying the similarity between states underlying EEG epochs and a reference state underlying the immediate preictal epoch are then derived from the EEG features plane. By using discriminant analysis, these measures demonstrated a statistically significant difference between preictal and interictal epochs in a subset of channels and frequency bands.Based on the framework of features extraction and the state-similarity measure derivation developed in the first step, a seizure prediction method is described. The method is optimized in a patient-specific fashion during the training phase whereby the parameters of the discriminant analysis based classifier, the channels and the frequency bands leading to the highest predictive performance are selected. Following the guidelines for developing new seizure prediction methods, the testing and validation of the method are carefully carried out to demonstrate prospective above-chance predictive power. The sensitivity and specificity of the method are evaluated for a range of seizure prediction horizons so that its usefulness in different applications can be assessed. The method achieved above-chance prediction in 7 of 17 (~41%) patients with clinically practical levels of sensitivity and specificity. A correlation between history of status epilepticus and seizure predictability was found in these patients.The third and final step is the enhancement of the seizure prediction method. This is performed by first analysing the predictive power of novel measures quantifying the property of scale invariance in the intracerebral EEG and then using these measures as features in the seizure prediction method. The combination of scale invariance and state similarity features resulted in a significant improvement in seizure predictability and a remarkable increase in the specificity. For seizure prediction horizons above 25 min, the improved prediction method achieves on average 81% sensitivity, less than 0.12 false predictions per hour, and a proportion of time under warning less than 25% in 13 of 17 patients (~76%). As a future step towards clinical application, the proposed prediction method should be prospectively tested on large datasets of intracerebral EEGs from patients with mesial temporal lobe epilepsy. Its application to other forms of focal epilepsy is conceivable but will require revisiting the training procedure and re-evaluating its performance and statistical validity.Certains patients atteints d’épilepsie réfractaire ont besoin de nouvelles approches thérapeutiques. La prédiction des crises chez ces patients ouvre la porte à de nouvelles approches de gestion et de contrôle des crises. Un dispositif basé sur la prédiction des crises avertissant le patient d’une crise imminente ou intervenant discrètement pour l’empêcher de se produire pourrait réduire d’une façon significative le fardeau associé à l’épilepsie. Des preuves démontrant la possibilité de prédire des crises à partir de l’EEG existent, mais les niveaux de performance et la preuve statistique d’un pouvoir de prédiction ont longuement été débattus.Cette thèse présente des caractéristiques originales de l’EEG pour la prédiction des crises en épilepsie du lobe temporal médial. Le but est de concevoir et développer une méthode de prédiction de crises cliniquement utile, permettant de commander des interventions sur demande dans des dispositifs de contrôle des crises.Le but de la thèse est accompli en trois étapes principales: étude de la discriminabilité entre les états préictal et interictal dans l’EEG intracérébral, développement d’une méthode de prédiction des crises, et investigation de son amélioration. Dans la première étape, une approche originale pour l’extraction des caractéristiques de l’EEG est présentée. Des mesures de similarité d’états quantifiant la similarité entre les états représentant des époques d’EEG et un état de référence représentant l’époque immédiatement preictale sont alors dérivées dans le plan des caractéristiques de l’EEG. A l’aide d’une analyse discriminante, ces mesures ont montré une différence statistiquement signifiante entre les époques préictales et interictales dans un sous-ensemble de canaux et de bandes de fréquence.Sur la base des techniques d’extraction des caractéristiques EEG et des mesures de similarité d’états développées dans la première étape, une méthode de prédiction des crises est présentée. La méthode est optimisée individuellement pour chaque patient dans la phase d’apprentissage. En suivant les directives proposées pour le développement de nouvelles méthodes de prédiction des crises, le test et la validation de la méthode sont soigneusement effectués pour démontrer un pouvoir de prédiction prospectif et supérieur à la prédiction par hasard. La sensibilité et la spécificité de la méthode sont évaluées pour un ensemble d’horizons de prédiction de crises pour estimer son utilisation possible dans diverses applications. La méthode montre une prédiction supérieure à celle du hasard chez 7 des 17 patients (~41%), avec des niveaux de sensibilité et de spécificité cliniquement applicables.La troisième et dernière étape concerne l’amélioration de la méthode. Cela est effectué en analysant le pouvoir prédictif de mesures originales quantifiant la propriété d’invariance d’échelle dans le l’EEG intracérébral puis en utilisant ces mesures comme caractéristiques dans la méthode de prédiction des crises. La combinaison des caractéristiques d’invariance d’échelle et de la similarité d’états a significativement amélioré la prédictibilité des crises et a remarquablement augmenté la spécificité. Pour des horizons de prédiction de crises au-delà de 25 min, la méthode améliorée atteint une sensibilité moyenne de 81%, un taux de fausses prédictions inférieur à 0.12/h et une proportion de temps sous avertissement inférieure à 25%, chez 13 des 17 patients (~76%).Dans le cadre d’une application clinique, la méthode de prédiction proposée devrait être, dans une étape ultérieure, testée d’une façon prospective sur des données plus larges d’EEGs intracérébraux de patients atteints d’épilepsie médiale temporale. Son application à d’autres formes d’épilepsie focale est concevable mais nécessitera une révision de la procédure d’apprentissage et une reévaluation de sa performance et de sa validité statistique

Scale Invariance Properties of Intracerebral EEG Improve Seizure Prediction in Mesial Temporal Lobe Epilepsy

<div><p>Although treatment for epilepsy is available and effective for nearly 70 percent of patients, many remain in need of new therapeutic approaches. Predicting the impending seizures in these patients could significantly enhance their quality of life if the prediction performance is clinically practical. In this study, we investigate the improvement of the performance of a seizure prediction algorithm in 17 patients with mesial temporal lobe epilepsy by means of a novel measure. Scale-free dynamics of the intracerebral EEG are quantified through robust estimates of the scaling exponents—the first cumulants—derived from a wavelet leader and bootstrap based multifractal analysis. The cumulants are investigated for the discriminability between preictal and interictal epochs. The performance of our recently published patient-specific seizure prediction algorithm is then out-of-sample tested on long-lasting data using combinations of cumulants and state similarity measures previously introduced. By using the first cumulant in combination with state similarity measures, up to 13 of 17 patients had seizures predicted above chance with clinically practical levels of sensitivity (80.5%) and specificity (25.1% of total time under warning) for prediction horizons above 25 min. These results indicate that the scale-free dynamics of the preictal state are different from those of the interictal state. Quantifiers of these dynamics may carry a predictive power that can be used to improve seizure prediction performance.</p></div

Cumulant vs. spectral power.

<p>Box-and-whisker plot (minimum-maximum range) indicating differences in three patients (P2, P10 and P17) between preictal and interictal average 5-min observations of cumulant <i>c</i>₁, cumulant <i>c</i>₂ and the spectral power in the conventional EEG bands. Boxes in orange represent observations from the most discriminating channel in cumulant <i>c</i>₁. Boxes in blue represent observations from the most discriminating channel in cumulant <i>c</i>₂. Significant differences between preictal and interictal observations are denoted by asterisks (* <i>p</i>-value < 0.01, ** <i>p</i>-value < 0.001).</p

Power spectra of 1-min interictal (left) and preictal (right) epochs from 18 iEEG channels (patient 15).

<p>Power spectrum in red is the average power spectrum of all channels. Both epochs show a power law behavior (<i>P</i>(<i>f</i>) ∼ 1/<i>f</i>^<i>α</i>) illustrated with the fitted dotted red line for the range of frequencies delimited with a dashed blue line (corresponding to the range of scales <i>j</i> between 3 and 7). The exponents <i>α</i> obtained by a least-square fit are different in the preictal and interictal epochs.</p

Significance of the difference in the average cumulant and the spectral power observations between preictal and interictal epochs (5-min length) using the most discriminating channel in <i>c</i>₁ and the most discriminating channel in <i>c</i>₂.

<p>++ (corrected <i>p</i>-value < 0.001), + (corrected <i>p</i>-value < 0.01), —(no significant difference)</p><p>↑ (mean preictal cumulant > mean interictal cumulant)</p><p>↓ (mean preictal cumulant < mean interictal cumulant)</p><p>* Total shown is the number of patients in whom a significant difference is observed (corrected <i>p</i>-value < 0.01) in the spectral band power. None of the spectral bands showed a statistically significant difference in the spectral power for all patients (i.e. no single spectral band showed a correlation between the difference in cumulants and the difference in spectral power in all patients), suggesting that the observed difference in cumulants is likely not the result of a difference in spectral power.</p><p>Significance of the difference in the average cumulant and the spectral power observations between preictal and interictal epochs (5-min length) using the most discriminating channel in <i>c</i>₁ and the most discriminating channel in <i>c</i>₂.</p

Estimation of cumulants <i>c</i>₁ and <i>c</i>₂ using wavelet leader and bootstrap based scaling analysis in signals with different scale invariance properties.

<p>Each signal is 4096 samples. 100 bootstrap wavelet leader resamples were used in cumulant estimation. (a) Realization of a self-similar signal (fractional Brownian motion). ζ(<i>q</i>) is linear in <i>q</i>. <i>c</i>₁ ≠ 0 and <i>c</i>₂ ≈ 0. (b) Realization of a multifractal random walk. ζ(<i>q</i>) is nonlinear in <i>q</i>. <i>c</i>₁, <i>c</i>₂ ≠ 0. (c) EEG channel recording showing nonlinear relation of ζ(<i>q</i>) in <i>q</i>. <i>c</i>₁, <i>c</i>₂ ≠ 0. (Each column, top to bottom: Signal plot, regression plot of ζ(<i>q</i>) exponent estimates and boxplot of cumulant estimates).</p

Seizure prediction performance at the critical false prediction rate.

<p>¹<i>SS</i>: State similarity feature set. These results are reported from previous study.</p><p>Values are determined by linear interpolation.</p><p>Seizure prediction performance at the critical false prediction rate.</p