Contribution à la détection et à l'analyse des signaux EEG épileptiques : débruitage et séparation de sources

L'objectif principal de cette these est le pre-traitement des signaux d'electroencephalographie (EEG). En particulier, elle vise a developper une methodologie pour obtenir un EEG dit "propre" a travers l'identification et l'elimination des artefacts extra-cerebraux (mouvements oculaires, clignements, activite cardiaque et musculaire) et du bruit. Apres identification, les artefacts et le bruit doivent etre elimines avec une perte minimale d'information, car dans le cas d'EEG, il est de grande importance de ne pas perdre d'information potentiellement utile a l'analyse (visuelle ou automatique) et donc au diagnostic medical. Plusieurs etapes sont necessaires pour atteindre cet objectif : separation et identification des sources d'artefacts, elimination du bruit de mesure et reconstruction de l'EEG "propre". A travers une approche de type separation aveugle de sources (SAS), la premiere partie vise donc a separer les signaux EEG dans des sources informatives cerebrales et des sources d'artefacts extra-cerebraux a eliminer. Une deuxieme partie vise a classifier et eliminer les sources d'artefacts et elle consiste en une etape de classification supervisee. Le bruit de mesure, quant a lui, il est elimine par une approche de type debruitage par ondelettes. La mise en place d'une methodologie integrant d'une maniere optimale ces trois techniques (separation de sources, classification supervisee et debruitage par ondelettes) constitue l'apport principal de cette these. La methodologie developpee, ainsi que les resultats obtenus sur une base de signaux d'EEG reels (critiques et inter-critiques) importante, sont soumis a une expertise medicale approfondie, qui valide l'approche proposee.