Omar A. Galarraga soutient sa thèse de doctorat: « Simulation de l’effet de la chirurgie sur la marche par apprentissage statistique chez des enfants atteints de paralysie cérébrale » le jeudi 30 mars 2017

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Omar A. Galarraga soutient sa thèse de doctorat: « Simulation de l’effet de la chirurgie sur la marche par apprentissage statistique chez des enfants atteints de paralysie cérébrale » le jeudi 30 mars 2017

Omar A. Galarraga soutient sa thèse de doctorat: « Simulation de l’effet de la chirurgie sur la marche par apprentissage statistique chez des enfants atteints de paralysie cérébrale » le jeudi 30 mars 2017.

Titre: Simulation de l’effet de la chirurgie sur la marche par apprentissage statistique chez des enfants atteints de paralysie cérébrale

Résumé:

La paralysie cérébrale (PC) cause souvent d’importants troubles de la marche. Suite à un examen clinique et une analyse quantifiée de la marche (AQM), ces troubles peuvent être traités par une chirurgie orthopédique, dite multi-sites, au cours de laquelle plusieurs corrections chirurgicales sont faites simultanément à différents niveaux des membres inférieurs. Les améliorations cinématiques apportées par ce traitement, bien que parfois très efficaces, demeurent à ce jour difficilement prévisibles. L’objectif de cette thèse est de simuler par apprentissage statistique supervisé l’effet de la chirurgie sur les signaux de marche, notamment les signaux cinématiques.Ce simulateur vise à montrer le résultat probable de la marche postopératoire afin d’aider à la décision chirurgicale. Une base de données constituée de 134 enfants atteints de PC, ayant été opérés et ayant eu au moins une AQM avant et après la chirurgie, a été exploitée. Les signaux cinématiques ont été prétraités et les données cliniques manquantes ont été imputées.Des caractéristiques des données prétraitées ont été extraites en utilisant différentes méthodes telles que l’approximation des courbes, la sélection de variables et la réduction de dimension par analyse en composantes principales. Ensuite des régressions ont été faites en utilisant différentes méthodes telles que la régression multilinéaire, la régression non linéaire avec des réseaux de neurones et l’apprentissage par ensembles. Les différentes méthodes testées ont été comparées entre elles, ainsi qu’avec d’autres méthodes trouvées dans la littérature. Il s’agit de la première fois que l’effet de la chirurgie sur la marche paralysée cérébrale est simulé de façon quantitative pour des nombreuses combinaisons chirurgicales et des nombreux patterns de marche.

Mots-clés: Apprentissage Supervisé; Régression; Prédiction; Analyse Quantifiée de la Marche; Paralysie Cérébrale; Chirurgie Multi-étagée

  • Date: 30/03/2017, 14h
  • Lieu: IBISC, site Pelvoux
  • Doctorant: Omar A. GALARRAGA, équipe SIMOB
  • Directeur de thèse coté IBISC: Vincent VIGNERON (MCF HDR Univ. Evry)
  • Document de thèse sur HAL