Localisation des sources d'activité cérébrale à l'aide de la fusion multimodale EEG et MEG

À l’aide de mesures enregistrées en électroencéphalographie et en magnétoencéphalographie, il est possible de localiser la source de l’activité cérébrale afin d’aider le diagnostic de certaines maladies telle l’épilepsie. Bien qu’elles soient acquises simultanément, peu de méthodologies exploitent la fusion des données EEG et MEG pour effectuer les reconstructions de sources. Le maximum d’entropie sur la moyenne est une technique efficace et flexible de résolution du problème inverse qui permet d’exploiter la fusion des mesures. Ce mémoire présente une méthodologie d’initialisation robuste de la technique de localisation de source par le maximum d’entropie sur la moyenne. Il est également démontré qu’il est justifié d’utiliser l’hypothèse qui contraint l’orientation des sources perpendiculairement à la surface corticale dans le cadre du MEM. De plus, une nouvelle approche à l’algorithme itératif du MEM permet l’amélioration des localisations de sources. Ce mémoire présente également une nouvelle technique de parcellisation qui se base sur la fusion de l’information des mesures EEG et MEG acquises simultanément. Les résultats démontrent que cette technique empirique de création de parcelles sur la surface corticale permet d’améliorer la localisation de sources à l’aide du MEM. Finalement, toutes les démarches sont réalisées à l’aide d’un environnement de calcul robuste et validé.

Level thesis:degree_level

masters

Grantor dc:publisher

École de technologie supérieure

Year dc:date

2010

Author dc:creator

• Lemay, Étienne

• Électroencéphalographie. Magnétoencéphalographie. algorithme, entropie, fusion, mem, multimodale, parcelles

Language dc:language

fr

Identifier

INSERT-YOUR-LIBRARY-ID-HERE275

OAI record oai:identifier

https://espace.etsmtl.ca/cgi/oai2?verb=GetRecord&metadataPrefix=oai_etdms&identifier=oai%3Aespace.etsmtl.ca%3A275