Description
Date depot: 8 octobre 2019
Titre: Modélisation de la progression de la maladie de Parkinson
Directeur de thèse:
Stanley DURRLEMAN (ICM)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Le projet de recherche porte sur la conception, l'implémentation et la validation d'algorithmes permettant de créer des modèles numériques de progression de la maladie de Parkinson. Ces algorithmes d'apprentissage statistique permettront d'analyser des bases de données longitudinales combinant des évaluations cliniques diverses (cognition, motricité, etc..) et des données de neuroimagerie. L'algorithme apprendra un modèle normatif de la maladie et positionnera l'évolution de chaque patient observé par rapport à ce scénario de référence.
La thèse s'appuiera pour ce faire sur les travaux antérieurs de l'équipe, et illustré essentiellement sur la maladie d'Alzheimer. Le travail consistera à améliorer l'algorithmique et l'implémentation de ces approches, ainsi qu'à les étendre de façon à (i) pouvoir traiter des données ayant des profils d'évolution différents, (ii) caractériser les différences entre sous-groupes (selon certaines formes génétiques de la maladie par exemple) de manière supervisée, (iii) explorer des outils de clustering non-supervisé pour les données longitudinales.
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume18/17-197/17-197.pdf
https://hal.inria.fr/hal-01964821
Doctorant.e: Couronne Raphaël