Analyse du signal électrophysiologique dans le contexte de la localisation du noyau sousthalamique pour la stimulation cérébrale profonde

Bien que dans le cadre du traitement symptomatique de la maladie de Parkinson, la stimulation cérébrale profonde du noyau sous-thalamique permette d’améliorer la fonction motrice du patient, les mécanismes sous-jacents au succès de cette intervention chirurgicale restent flous. Malgré l’utilisation de techniques en temps réel, telle que l’analyse de données d’enregistrement peropératoire micro-électrode (MER), la détermination des coordonnées optimales de stimulation reste soumise à l’avis subjectif de l’équipe clinique. Cette thèse s’inscrit donc dans le perfectionnement de la modélisation des connaissances chirurgicales en réponse à cette problématique, en trois objectifs. Le premier consiste à s’abstraire de la dimension subjective de la localisation de la région à cibler en utilisant un système d’intelligence artificielle robuste. Le deuxième consiste à combiner la position des électrodes de stimulation à l’analyse des données MER afin de prédire le niveau de succès de la procédure. Finalement, l’utilisation de toutes les données MER permettra d’investiguer différents sous-types moteurs de la maladie de Parkinson. Le développement d’un outil d’analyse complet permettra donc l’approfondissement des connaissances cliniques propres à cette pathologie, afin d’en améliorer le traitement.