Pham Minh Tuan soutiendra sa thèse intitulée “The Contributions of Neural Networks and Graphs for Improved Diagnosis of Brain Disorders using FDG-PET Images : A Step towards Personalized Diagnosis” le mardi 25 juin à 13h00 dans l’Amphithéâtre du CERIMED, sur le Campus Santé de la Timone à Marseille.
La thèse est encadrée par les Professeurs Eric Guedj (équipe IMOTHEP) et Mouloud Adel (équipe GSM). La soutenance se fera en anglais..
Résumé : Le cerveau, qui fait partie du système nerveux, contrôle nos pensées et toutes les activités de notre corps. Avec environ 86 milliards de neurones connectés par 150 trillions de synapses, le cerveau humain est l’un des réseaux les plus complexes. Les perturbations des réseaux cérébraux jouent un rôle important dans de nombreux troubles psychiatriques et neurologiques, tels que la dépression, la maladie de Parkinson et la maladie d’Alzheimer, pour n’en citer que quelques-uns. Les différents types de troubles cérébraux peuvent présenter plusieurs similitudes en termes de symptômes cliniques et d’anomalies des réseaux cérébraux, ce qui rend difficile la distinction entre eux. Il est donc crucial de mieux comprendre et de clarifier les différences de pathologies entre ces troubles cérébraux, et de mieux identifier les groupes abonormaux du groupe de contrôle normal. Parallèlement, les biomarqueurs d’imagerie par tomographie par émission de positons (TEP) sont très prometteurs en tant que marqueurs de diagnostic et de pronostic pour les troubles cérébraux. C’est pourquoi cette thèse étudie des approches innovantes visant à améliorer le diagnostic de la maladie d’Alzheimer à l’aide d’images FDG-PET et de l’apprentissage automatique, en se concentrant particulièrement sur une méthodologie basée sur les régions, avec des implications pour l’application dans les troubles psychiatriques également. Elle aborde les principaux défis du diagnostic de la maladie d’Alzheimer, tels que la sélection des caractéristiques, le choix des atlas cérébraux et l’importance de l’analyse à plusieurs échelles. En outre, elle explore également la méthode de construction des réseaux cérébraux métaboliques individuels. Soulignant l’importance des réseaux neuronaux graphiques et des hypergraphes, la recherche étend son application au-delà des troubles neurologiques tels que la maladie d’Alzheimer pour englober les troubles psychiatriques tels que la dépression. Les expériences menées sur des ensembles de données locales et publiques montrent que nos études ne font pas seulement progresser le diagnostic de la maladie d’Alzheimer, mais qu’elles donnent également un aperçu de la contribution des réseaux neuronaux et des graphes neuronaux à l’amélioration du diagnostic des troubles cérébraux, ouvrant ainsi la voie à des méthodologies de diagnostic améliorées et à de meilleurs résultats pour les patients.
