Stimulation cérébrale multi-sites : modèles dynamiques et applications aux crises d'épilepsie (Multi-site therapeutic stimulation : dynamic models and application to epileptic seizures) Arrais, Marouan - (2020-12-15) / Universite de Rennes 1 - Stimulation cérébrale multi-sites : modèles dynamiques et applications aux crises d'épilepsie Accéder au document :  https://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversion...

Langue : Anglais Directeur(s) de thèse:  Wendling, Fabrice; Modolo, Julien Discipline : Signal, image, vision Laboratoire :  Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image Ecole Doctorale : MATHSTIC Classification : Sciences de l'ingénieur Mots-clés : Ingénierie biomédicale, Epilepsie, Stimulation cérébrale, Analyse mathématique, Modélisation, Traitement du signal Cerveau -- Stimulation Épilepsie Analyse mathématique  - Thèses et écrits académiques Traitement du signal

Résumé : Près de 17 millions de patients épileptiques dans le monde ne sont pas soulagés efficacement par les médicaments. Pour ces patients, la stimulation électrique du cerveau est une technique pour arrêter les crises récurrentes qui perturbent leur vie quotidienne. Cependant, les effets de la stimulation électrique sur l'activité du cerveau ne sont pas encore bien compris. En outre, les paramètres de stimulation sont souvent choisis de manière empirique, ce qui limite l'efficacité de cette thérapie. Au cours de cette thèse, nous visons, en utilisant des modèles computationnels bio-inspirés et des méthodes mathématiques dérivées de la théorie des systèmes dynamiques, à concevoir des méthodes de stimulation optimales capables d'atténuer voire de supprimer l'activité cérébrale épileptique. Abstract : More than 17 million epileptic patients worldwide are not effectively relieved by medication. For these patients, electrical stimulation of the brain is a promising technique for stopping recurrent seizures that disrupt their daily lives. However, the effects of electrical stimulation on brain activity are not yet well understood. In addition, the stimulation parameters are often chosen empirically, based on trial-and-error approach, which limits the effectiveness of this therapy. In this thesis, we aim, using bio-inspired computational models and mathematical methods derived from the theory of dynamical systems, to design an optimal stimulation capable of attenuating or even suppressing epileptic brain activity.