Détection automatisée des hallucinations auditives en IRM fonctionnelle et perspectives thérapeutiques dans la schizophrénie

Résumé : L’hallucination est une expérience subjective vécue en pleine conscience consistant en une perception impossible à distinguer d’une perception réelle, mais survenant en l’absence de tout stimulus en provenance de l’environnement externe. Les symptômes hallucinatoires, qui peuvent concerner toutes les modalités sensorielles, sont retrouvés dans divers troubles neurologiques et psychiatriques mais également chez certains sujets indemnes de toute pathologie. Dans le champ de la psychiatrie, la pathologie la plus fréquemment associée aux hallucinations reste la schizophrénie et la modalité auditive est la plus représentée, puisque 60 à 80% des patients souffrant de ce trouble sont concernés. Le retentissement fonctionnel des hallucinations auditives peut être important, altérant significativement la qualité de vie des patients.Dans ce contexte, la prise en charge de ce type de symptômes s’avère un enjeu considérable pour les personnes souffrant de schizophrénie. Pourtant, les moyens thérapeutiques actuellement disponibles (traitements médicamenteux antipsychotiques notamment) ne permettent pas toujours une rémission complète de la symptomatologie hallucinatoire et l’on considère que 25 à 30% des hallucinations auditives sont « pharmaco-résistantes ». C’est à partir de ce constat que, ces dernières années, ont émergé, pour le traitement des hallucinations auditives, des techniques de neuromodulation comme la stimulation magnétique transcrânienne répétée ou la stimulation électrique transcrânienne par courant continu. Toutefois, les résultats de ces nouvelles thérapies sur les hallucinations auditives résistantes restent modérés et le développement de stratégies alternatives demeure un enjeu de recherche majeur.Actuellement, les travaux en imagerie fonctionnelle permettent d'affiner les modèles physiopathologiques des hallucinations auditives, mais leur intérêt pourrait aller au-delà de la recherche fondamentale, avec possiblement des applications cliniques telles que l'assistance thérapeutique. Ce travail de thèse s’inscrit précisément dans le développement de l’imagerie cérébrale de « capture » des hallucinations auditives, c’est-à-dire l’identification des patterns d’activation fonctionnels associés à la survenue des hallucinations auditives.La première partie de ce travail est consacrée à la détection automatisée des hallucinations auditives en IRM fonctionnelle. L’identification des périodes hallucinatoires survenues au cours d’une session d’IRM fonctionnelle est actuellement possible par une méthode de capture semi-automatisée validée. Celle-ci permet une labellisation des données acquises au cours d’une session de repos en périodes « hallucinatoires » et « non-hallucinatoires ». Toutefois, le caractère long et fastidieux de cette méthode limite largement son emploi. Nous avons donc souhaité montrer comment les stratégies d’apprentissage machine (support vector machine ou SVM, notamment) permettent l’automatisation de cette technique par le développement de classificateurs performants, généralisables et associés à un faible coût de calcul (indispensable en vue d’une utilisation en temps réel). Nous proposons également le développement d’algorithmes de reconnaissance de la période « pré-hallucinatoire », en mettant en évidence que ce type de classificateur présente aussi des performances largement significatives. Enfin, nous avons pu montrer que l’utilisation de stratégies d’apprentissage-machine alternatives au SVM (e.g, le TV-Elastic-net), obtient des performances significativement supérieures au SVM [...]
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Thèse
Médecine humaine et pathologie. Université du Droit et de la Santé - Lille II, 2017. Français. 〈NNT : 2017LIL2S036〉
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Soumis le : vendredi 11 janvier 2019 - 18:04:25
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Thomas Fovet. Détection automatisée des hallucinations auditives en IRM fonctionnelle et perspectives thérapeutiques dans la schizophrénie. Médecine humaine et pathologie. Université du Droit et de la Santé - Lille II, 2017. Français. 〈NNT : 2017LIL2S036〉. 〈tel-01956591v2〉

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