Intelligent control in vectorial analysis of epileptic signals: a multi-agents experimental approach

This work is focused on the study and interpretation of epileptic signals, based on the analysis of stereoelectroencephalographic (SEEG) signals with signal processing method and multi-agent approach. The objective is to experiment this technical contribution in information extraction, representation and interpretation as well as the implemented control strategies in the various processes. Our approach deal with the information recorded during the intracerebral exploration and it exploits a dynamical selection of the interest's information to optimize processes without truncating 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. We apply this architecture to identify the pathological cerebral structure and to analyse the dynamics of cerebral regions involved in epileptic seizure recorded on patients suffering from partial epilepsy.Ce travail s'inscrit dans le contexte de l'analyse et de l'interprétation des signaux électrophysiologiques intracérébraux enregistrés chez des patients épileptiques, mais également dans une recherche méthodologique visant à exploiter des agents coopératifs dans cette analyse complexe. L'objectif est d'exploiter l'apport de ces techniques dans l'amélioration de l'extraction, la représentation et l'interprétation des informations mais surtout la mise en oeuvre de stratégie 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'intérêt pour optimiser les traitements sans tronquer l'information. L'approche associe des algorithmes de traitement du signal (analyse spectrale, mesure de causalité entre signaux) éprouvés dans l'analyse du signal épileptique dans un système multi-agents. La méthode a mis en évidence la dynamique temporelle et l'organisation des réseaux des structures cérébrales qui coopèrent dans les différentes phases des crises d'épilepsie

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

Agents situés dans l'image et organisés en pyramide irrégulière (contribution à la segmentation par une approche d'agrégation coopérative et adaptative)

Les agents situés dans l'image fournissent un cadre privilégié pour la mise en oeuvre de stratégies coopératives et localement adaptées en segmentation d'image. Ils facilitent l'intégration des connaissances a priori, expressions d'un modèle, permettant ainsi de dégager de nouvelles contraintes indispensables à toutes les étapes de la vision par ordinateur (de la segmentation à l'interprétation).Nous proposons un cadre conceptuel pour l'architecture logicielle d'un système de vision bas-niveau basée sur des agents situés dans l'image. Une telle architecture est articulée en trois niveaux d'analyse et de description :1. Description globale et structurelle de l'organisation regroupant les agents. Cette étape de description s'attache à établir les liens entre agents. Nous proposons comme élément organisationnel la pyramide irrégulière qui impose sa structure à la population d'agents, afin de garantir un comportement globalement contrôlable et convergent de ces derniers.2. Description locale, fonctionnelle et comportementale des agents composant le système. Nous proposons une mise en oeuvre particulière de l'architecture logicielle de vision bas-niveau. Dans cette dernière, deux familles d'agents, qui traduisent des primitives région et contour, interagissent localement au sein de la pyramide.Notre objectif est de montrer comment cette méthodologie permet une implémentation riche, flexible et distribuée des aspects précédemment identifiés; à savoir : l'adaptation locale, l'intégration et l'expression d'incertitudes dans l'information a priori et des traitements coopératifs région/région et région/contour.3. Finalement, une analyse globale, comparative et fonctionnelle vérifie que l'ensemble des interactions locales produit une bonne segmentation des images. Nous comparons notre approche avec d'autres méthodes de segmentation sur des images médicales et des images de synthèse.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF

Analyse vectorielle des signaux intracérébraux pour la compréhension des mécanismes d'initation et de propagation des crises d'épilepsies (approche comportementale par système multi-agents)

Ce travail s'inscrit dans une recherche méthodologique qui exploite un système multi-agent dans l'étude de la dynamique des réseaux neuraux dans les épilepsies partielles pharmaco-résistantes. Une méthode d'analyse descriptive, quantitative et globale de l'organisation des événements paroxystiques est proposée et appliquée à l'ensemble des signaux vectoriels enregistrés lors de l'investigation pré-chirurgical. Cette approche combinée associe des agents coopératifs dans le traitement du signal. Chaque signal épileptique est associé à un agent coopératif. Cette transposition d'un espace électrophysiologique (signaux) à un espace agent (plateforme multi-agent) a permis d'organiser, de contrôler et d'orienter les différents traitements afin de faire émerger toutes les combinaisons d'intérêts entre régions cérébrales. La méthode a mis en évidence la dynamique temporelle et l'organisation des réseaux de structures cérébrales qui coopèrent dans les différentes phases des crises d'épilepsies.This work is focused on the study of cooperative agent's approaches in analysis and interpretation of epileptic signals, based on intracerebral EEG signals analysis. It studies the dynamics of neuronal networks in the partial temporal lobe epilepsy. A descriptive, quantitative and global method of organization analysis of the critical paroxystic events is proposed and applied to all the vectorial signals recorded during the pre-surgical investigation. Our approach associated signal processing in multi-agent system. Every epileptic signal is associated with a cooperative agent asked to characterize its individual properties and its links with the other agents. This transposition to electrophysiological space (signals) in an agent space (multi-agent platform) allowed to organize, to control the various computations, to assure their coordination by integrating into best specificities of each and to bring to the foreground all the interesting combinations between cerebral regions.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF

Contribution à la définition de mécanismes coopératifs par système multiagent pour la segmentation et l'étiquetage d'objets multiples de la scène (application aux syndromes parkinsoniens)

Le système présenté dans cette thèse, a pour objectif d'aider un spécialiste dans l'analyse d'objets de scène multiples. Il procède par segmentation puis étiquetage. En outre, il s'agit d'intégrer le spécialiste dans la construction de la solution pour bénéficier de son expérience et de ses intuitions. Une application médicale est envisagée, visant la discrimination entre différentes variantes de maladies de Parkinson. Un système multiagent est constitué à cet effet autour des objets de scène. On réalise ensuite un étiquetage sous la contrainte d'un réseau sémantique anatomique, par itérations dans lesquelles le spécialiste guide le système. La base de régions du système est implémentée par une pyramide combinatoire. Une ontologie de formes intègre des a priori photométriques, géométriques et relationnels (cohérence spatiale). Ces a priori déterminent le graphe d'états relatif à la phase d'étiquetage, dans lequel les agents objets de scène se coordonnent par éco-résolution pour satisfaire le réseau sémantique.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF

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

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

Comparative Methods of Spike Detection in Epilepsy

International audienceEpilepsy is a common neurological condition which affects the central nervous system that causes people to have a seizure and can be assessed by electroencephalogram (EEG). Electroencephalography (EEG) signals reflect two types of paroxysmal activity: ictal activity and inter-ictal paroxystic events (IPE). The relationship between IPE and ictal activity is an essential and recurrent question in epileptology. The spike detection in EEG is a difficult problem. Many methods have been developed to detect the IPE in the literature. In this paper we propose three methods to detect the spike in real EEG signal: Page Hinkley test, smoothed nonlinear energy operator (SNEO) and fractal dimension. Before using these methods, we filter the signal. The Singular Spectrum Analysis (SSA) filter is used to remove the noise in an EEG signal