Approche tensorielle pour l’identification du réseau épileptogène à partir de signaux EEG sous contrainte de connectivités fonctionnelle et structurelle

Les épilepsies constituent un trouble neurologique touchant environ 1% de la population mondiale, dont 600 000 personnes en France. Elles constituent la troisième maladie neurologiqueLibellé Valeur la plus fréquente, derrière la migraine et les démences. Les épilepsies se caractérisent par des crises répétitives qui impactent considérablement de nombreux aspects de la vie du patient. Dans 30% des cas, les médicaments anti-épileptiques sont inefficaces pour contrôler la survenue des crises. Ces épilepsies pharmacorésistantes sont dites partielles ou focales lorsque leur origine se situe dans une zone cérébrale relativement circonscrite. Dans le cas des épilepsies partielles pharmacorésistantes, la chirurgie peut être envisagée comme option thérapeutique curative à condition que la zone focale responsable des crises soit unique et suffisamment à distance de régions hautement fonctionnelles (impliquées dans le langage, la motricité...). Dès lors, qu’il s’agisse de chirurgie de résection ou de thérapie palliative telle que la stimulation électrique, l’objectif premier est de déterminer, pour chaque patient, quelle(s) région(s) du cerveau est (sont) épileptogène(s). L’objectif de ce projet est de proposer des outils performants d’identification du réseau épileptogène [1] exploitant conjointement l’EEG et l’IRM du patient[2]. Durant cette thèse, on propose d’utiliser un a priori spatio-temporelle, prenant en compte que le RE est composée de sources épileptiques potentiellement corrélées et que l’information électrique est transférée le long des fibres de la substance blanche. Deux pistes seront alors explorées : d’une part l’estimation des fibres de la substance blanche à partir d’IRM de diffusion (IRMd) [2] et d’autre part l’exploitation de la connectivité fonctionnelle déduite de l’IRM fonctionnelle (IRMf) [3] afin de résoudre ce problème inverse [4].