Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique

Séminaire du 06/11/2014, 14h00

De Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique
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jeudi 6 novembre 2014, 14h00

Comparaison patient - atlas de normalité en imagerie multimodale TEP / ITD. Application à la détection précoce et au suivi longitudinal dans la maladie d'Alzheimer

Conférencier : Florent Savary

Résumé : La maladie d'Alzheimer correspond à la première cause de maladie neurodégénérative à l'origine de démence chez le sujet âgé. Elle est caractérisée par des troubles de la mémoire initialement, puis par une atteinte marquée des fonctions cognitives. Touchant près de 26 millions d'individus dans le monde, l'évolution de la maladie une fois installée est inéluctable. Les thérapeutiques actuelles (anticholinestérasique par exemple) ne font que ralentir le processus, en retardant le déclin fonctionnel. Les tests neuro-psychologiques ne signent la maladie qu'à un stade relativement avancé du déclin cognitif. Il en découle l'importance d'un diagnostic le plus précoce possible afin de débuter le traitement au plus tôt.

Le but du projet est de doter les nouveaux systèmes imageurs TEP de l'entreprise Siemens de fonctionnalités contribuant au diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer, afin de permettre au médecin de mettre en route le plus tôt possible les traitements visant à ralentir son évolution. Des techniques récentes d'imagerie TEP (avec nouveaux radiotraceurs ciblant la plaque amyloïde) seront en particulier explorées. La thèse s'ouvrira par ailleurs de façon plus exploratoire sur l'utilisation de l'imagerie du tenseur de diffusion dans l'analyse des anomalies de la substance blanche dans cette pathologie. Le suivi longitudinal (temporel) du patient par imagerie sera également considéré, afin de mettre en évidence l'évolution de la distribution des anomalies au cours de la maladie.

En ce qui concerne la modélisation et le traitement des données, ce projet de recherche portera sur le développement de nouveaux modèles statistiques non linéaires de la distribution des informations en imagerie multimodale TEP/ITD dans une population de sujets sains, auxquels seront confrontées les données multimodales longitudinales TEP/ITD d'un patient atteint de la maladie. Des modèles statistiques multivariés spécifiques à l’imagerie TEP et à l'imagerie de tenseur de diffusion seront en particulier élaborés. De nouvelles méthodes de détection de changements dans les images multimodales TEP/ITD (par test d'hypothèses) seront ainsi développées.