Estimateurs de relations inter-canaux : Précision et intérêt clinique en épilepsie

- Nous considérons dans cet article les problèmes posés, dans le cadre de l'analyse de signaux stéréoélectroencéphalographiques de profondeur en épilepsie, par l'évaluation au cours du temps (très importante pour l'interprétation des crises) du « couplage » statistique entre les signaux recueillis pour une paire arbitraire de capteurs. D'une part le caractère non stationnaire de ce couplage mène à procéder à des estimations sur des fenêtres temporelles relativement courtes et d'autre part durant les crises d'épilepsie les signaux enregistrés présentent un caractère non linéaire affirmé. Ces deux points appauvrissent clairement l'arsenal des méthodes à priori disponibles pour évaluer la précision des estimateurs pouvant être calculés dans ce contexte. Pour surmonter cette difficulté nous proposons d'utiliser des méthodes de rééchantillonnage (Bootstrap) puisque ces demières présentent l'avantage de minimiser les informations probabilistes a priori nécessaires. L'absence de valeur de référence pour les statistiques de couplage mesurées sur les signaux réels et le volume disponible limité pour ces derniers rend difficile la validation expérimentale des méthodes de Bootstrap. Nous répondons ici à cette difficulté en introduisant un modèle non linéaire fondé physiologiquement. Des résultats préliminaires sont présentés et discutés

Architecture pyramidale agent pour la segmentation d'image : Application à l'extraction d'une zone lobulaire issue d'une mammographie

Une nouvelle approche de segmentation d'image, basée d'une part sur une architecture pyramidale et d'autre part sur les concepts agent, est appliquée à des images de mammographie. Les interactions locales d'agents, modélisées par un plan d'actions comportementales assurent une segmentation progressive par fusions pertinentes de régions. L'aspect novateur de ce travail réside , entre autre, dans la transposition du graphe d'adjacence issu de la pyramide irrégulière adaptative en un réseau d'agents accointants, favorisant ainsi au mieux les choix de fusion. L'application des principes de la pyramide agent à l'extraction du tissu glandulaire en mammographie montre des résultats significatifs quant aux potentialités de cette nouvelle méthode de segmentation

Segmentation vectorielle des signaux épileptiques une approche expérimentale multi-agents

Dans ce papier nous débattons d'une approche expérimentale de segmentation vectorielle basée sur un Système Multi-Agents (SMA) et son application aux signaux stéréo-électro-encéphalographiques enregistrés sur des patients souffrant de crises d'épilepsie partielles. Cette approche utilise l'interaction entre une plate forme logicielle OS-Agent/SMA-Vision et une algorithmie signal représentée par un algorithme de segmentation scalaire et un coefficient de corrélation non linéaire. L'interaction SMA/algorithmie signal permet d'envisager une détection des instants de changement qui serait accompagnée, sur un temps croissant lors du déroulement de la crise d'épilepsie, d'un partitionnement des voies sur lesquelles sont observés les changements concomitants

Wavelet analysis of EEG for three-dimensional mapping of epileptic events.

This paper is aimed at understanding epileptic patient disorders through the analysis of surface electroencephalograms (EEG). It deals with the detection of spikes or spike-waves based on a nonorthogonal wavelet transform. A multilevel structure is described that locates the temporal segments where abnormal events occur. These events are then visually interpreted by means of a 3D mapping technique. This 3D display makes use of a ray tracing scheme and combines both the functional (the EEG but also its wavelet representation) and the morphological data (acquired from computed tomography [CT] or magnetic resonance imaging [MRI] devices). The results show that a significant reduction of the clinical workload is obtained while the most important episodes are better reviewed and analyzed

Optimal Selection of interesting intracerebral epileptic signals by means of a multi-agents system.

International audienceThe paper presents a distributed approach for the classification and selection of the interesting epileptic signals based on a dynamical vectorial analysis method. The objective is to limit the instantaneous workload by avoiding redundant computations and ensuring a better distribution of the load. Our approach deals with the information recorded during the intracerebral exploration and it exploits a dynamic selection of the interesting information to optimize processes without curtailing the information. We associated signal processing algorithms (spectrum analysis, causality measure between signals) approved in the analysis of the epileptic signal in a multi-agent system

A new multi criteria classification approach in a multi agent system applied to SEEG analysis.

International audienceThis work is focused on the study of the organization of the SEEG signals during epileptic seizures with multi-agent system approach. This approach is based on cooperative mechanisms of auto-organization at the micro level and of emergence of a global function at the macro level. In order to evaluate this approach we propose a distributed collaborative approach for the classification of the interesting signals. This new multi-criteria classification method is able to provide a relevant brain area structures organisation and to bring out epileptogenic networks elements. The method is compared to another classification approach a fuzzy classification and gives better results when applied to SEEG signals