Contribution à l'amélioration du modèle de source dans la méthode des éléments finis pour la résolution du problème direct en électroencéphalographie

Résumé : La compréhension du fonctionnement du cerveau est un des défis majeurs des neurosciences. Pour appréhender cet organe in vivo de nombreux dispositifs sont développés, parmi eux l'électroencéphalographie (EEG). L'EEG mesure directement et d’une manière non invasive les signaux du cerveau avec une haute résolution temporelle. L’activation électrique d’une région dans le cerveau est modélisée par un dipôle de courant. Le principal objectif de l’EEG est le suivi de l'activité cérébrale pendant une tâche spécifique et la localisation/reconstruction des dipôles sources dans le cerveau. Il est utilisé à la fois dans la pratique et dans les recherches en neuroscience. Le processus de localisation des sources implique la résolution d'un problème inverse qui nécessite des modèles de la solution du problème direct. Le problème direct concerne la prédiction du potentiel électrique, résultant de l'activité cérébrale, sur le scalp à partir d'une répartition des sources données dans le cerveau. La précision de la localisation des sources dépend largement des performances de la solution du problème direct, qui est liée à la précision du modèle de tête, du modèle des sources ainsi que de la méthode de résolution du problème direct. Actuellement en pratique, pour des raisons de simplicité de calcul et de rapidité, les algorithmes EEG utilisent principalement le modèle de tête sphérique multicouche ou la méthode des éléments de frontière pour résoudre le problème direct. L’amélioration de la résolution en EEG nécessite l’utilisation de modèles de têtes plus réalistes qui prennent en considération d’avantages de paramètres tels que l’inhomogénéité et l’anisotropie des tissus. C’est pour ces raisons que la méthode des éléments finis (FEM) est la mieux adaptée et a attiré l’attention de plusieurs chercheurs. Néanmoins, avec la discrétisation de la FEM, les sources peuvent présenter une singularité numérique, ceci impacte négativement la solution du problème direct. Afin de remédier à ce problème des techniques tel que la méthode directe, la méthode de soustraction et la méthode de Saint Venant sont utilisées pour traiter la singularité. Cependant, toutes ces méthodes montrent des instabilités numériques dans le cas de sources situées à proximité des interfaces des tissus du cerveau. Pour y remédier une amélioration a été apportée à la méthode de Saint Venant au cours de cette thèse. Le rapport donne un aperçu sur l’activité cérébrale, un rappel de la FEM, son application pour la résolution du problème direct en EEG, le traitement de la singularité numérique et des instabilités près des interfaces, puis une présentation de la version modifiée de Saint-Venant, proposée et mise en œuvre dans ce travail. Nous validerons les résultats de la méthode modifiée de Saint-Venant dans des modèles de têtes sphériques multicouches et des modèles à géométries réelles. Pour finir, on testera cette méthode dans les outils et logiciels actuellement utilisés dans la pratique pour la localisation des zones activé dans le cerveau et nous montrerons les améliorations qui peuvent être apportées en utilisant notre approche de la méthode de Saint Venant modifiée.
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Thèse
Electronique. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2016. Français. 〈NNT : 2016PA066166〉
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mercredi 30 novembre 2016 - 10:58:10
Dernière modification le : vendredi 7 juillet 2017 - 14:52:05
Document(s) archivé(s) le : lundi 27 mars 2017 - 08:10:01

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Takfarinas Medani. Contribution à l'amélioration du modèle de source dans la méthode des éléments finis pour la résolution du problème direct en électroencéphalographie. Electronique. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2016. Français. 〈NNT : 2016PA066166〉. 〈tel-01400335v2〉

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