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Méthodes de raisonnement à base de modèles pour l’analyse des interactions cardio-respiratoires

2 Mai 2022


Catégorie : Doctorant


L’objectif principal du projet de thèse est de développer des méthodes de raisonnement à base de modèles afin d’analyser et d’interpréter les réponses cardio-respiratoires aiguës chez des patients atteints du syndrome d’apnée du sommeil.

Nous recherchons un doctorant avec des compétences en programmation et analyse numérique. Des connaissances en traitement du signal seraient un avantage. Il sera nécessaire d’avoir une motivation pour l'ingénierie biomédicale même si des connaissances en physiologie ne sont pas nécessaires.

 

Le LTSI (Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image) - INSERM 1099 est un laboratoire de recherche de l'Université de Rennes 1, à l’interface des disciplines relevant des domaines des sciences et technologies de l’information et de la santé.

 

Le syndrome d’apnée du sommeil (SAS) est une maladie multifactorielle caractérisée par des épisodes répétés de pause respiratoire pendant le sommeil du patient. Il est estimé qu’entre 6 et 17% de la population adulte souffre de SAS, ce qui représente un problème important de santé publique. Un défi majeur dans ce domaine est donc de mieux appréhender les profils de patients apnéiques en fonction de leurs réponses cardio-respiratoires aiguës aux apnées et hypopnées et d'identifier de nouveaux marqueurs permettant d'optimiser et de personnaliser le suivi et la thérapie de ces patients.

L'hypothèse principale explorée dans cette thèse est qu'une analyse approfondie de l'ensemble de données hétérogènes (signaux physiologiques, données cliniques catégorielles et quantitatives, …), acquises sur les patient SAS, doit permettre de mieux comprendre et interpréter les réponses cardio-respiratoires aiguës aux apnées et hypopnées. Les méthodes d’analyse de données supervisées et non-supervisées, habituellement utilisées dans ce contexte, peuvent s’avérer limitées car elle n'intègrent aucune connaissance sur le comportement complexe des systèmes physiologiques et leurs interactions. Dans ce contexte, des approches de raisonnement à base de modèles peuvent être proposées afin d’améliorer l’interprétabilité des résultats

L’objectif principal du projet est de développer des méthodes de raisonnement à base de modèles afin d’analyser et d’interpréter les réponses cardio-respiratoires aiguës chez des patients atteints du SAS. Les contributions méthodologiques concerneront le développement de méthodes de modélisation permettant d’améliorer l’interprétabilité/explicabilité de l’analyse de données et s’inscrivent dans l’intelligence artificielle de confiance. Un modèle intégré des interactions cardiorespiratoires pourra être proposé se basant sur un précédent modèle [1,2] proposé dans l’équipe et l’approche globale sera validée surune base de données cliniques (étude HYPNOS - projet ANR PASITHEA) [3,4].

Le projet de thèse repose sur des outils méthodologiques, combinant notamment le développement de modèles physiologiques explicatifs, le raisonnement à base de ces modèles, l’apprentissage automatique et le traitement du signal. Ce projet est construit autour de 3 tâches :

1.Une première partie de la thèse sera dédiée au développement des méthodes de modélisation permettant l’intégration de modèles hétérogènes et la définition de méthodes d’analyse paramétrique (analyse de sensibilité et identification).

2.Une deuxième partie de la thèse consistera à proposer un nouveau modèle intégré des interactions cardio-respiratoires afin de mieux représenter la réponse aiguës à l’apnée. Une première analyse paramétrique du modèle, dans le contexte des apnées du sommeil, sera proposée afin de hiérarchiser de manière quantitative la sensibilité de chacun des paramètres du modèle sur les réponses physiologiques à l’apnée.

3.Enfin, l’approche sera évaluée sur une base de données cliniques (étude HYPNOS - projet ANR PASITHEA), composée des données acquises lors de Polysomnographie, déjà disponible au laboratoire. Après une étape de traitement des signaux, les paramètres spécifiques-patient seront identifiés et analysés afin de proposer un phénotypage de patients apnéiques.

 

 

[1] Guerrero G., V. Le Rolle, Loiodice C., Amblard A, Pepin J-L, Hernandez AI. Modeling patient-specific desaturation patterns in sleep apnea. IEEE Trans Biomed Eng. 2021 Oct 19 ;PP. doi :10.1109/TBME.2021.3121170.

[2] Guerrero G., Le Rolle V., Hernandez A.I.. Parametric analysis of an integrated model of cardio-respiratory interactions in adults in the context of obstructive sleep apnea. Annals of Biomedical Engineering. doi : 10.1007/s10439-021-02828-6.

[3] Hernandez, A. I., Guerrero, G., Feuerstein, D., Graindorge, L., Perez, D., Amblard, A., Mabo, P., Pépin, J. L., Senhadji, L.. PASITHEA: An Integrated Monitoring and Therapeutic System for Sleep Apnea Syndromes Based on Adaptive Kinesthetic Stimulation. Irbm, 2016. 37(2), 81–89. https://doi.org/10.1109/TBME.2015.2498878

[4] Hernandez, A. I., Pérez, D., Feuerstein, D., Loiodice, C., Graindorge, L., Guerrero, G., Limousin, N., Gagnadoux, F., Dauvilliers, Y., Tamisier, R., Prigent, A., Mabo, P., Amblard, A., Senhadji, L., & Pépin, J. L.. Kinesthetic stimulation for obstructive sleep apnea syndrome: An “on-off” proof of concept trial. Scientific Reports, 2018. 8(1), 1–7. https://doi.org/10.1038/s41598-018-21430-w

 

Contacts

Virginie Le Rolle

Maître de conférences, HDR

LTSI - Université de Rennes 1, INSERM-1099
02 23 23 59 03

virginie.lerolle@univ-rennes1.fr

Alfredo I. Hernandez

Directeur de Recherche INSERM

LTSI - Université de Rennes 1, INSERM-1099

02 23 23 62 29

alfredo.hernandez@univ-rennes1.fr