Public Release:  Du nouveau dans la détection des crises d'épilepsie

Concordia University

Ce communiqué est disponible en anglais.

Montréal, le 23 mars 2011 - Des chercheurs de l'Université Concordia ont mis au point une méthode informatisée de détection des crises épileptiques, qui pourrait donner un nouvel aperçu de l'activité électrique du cerveau. Intitulée « A Novel Morphology-Based Classifier for Automatic Detection of Epileptic Seizures », leur communication − présentée à l'assemblée générale annuelle de la Engineering in Medicine and Biology Society − décrit les résultats probants observés lors de l'application de cette méthode.

Une crise épileptique - causée par une perturbation de l'activité électrique du cerveau - peut se traduire par divers symptômes, y compris des convulsions et une perte de conscience. Afin de mieux comprendre la nature d'une crise et le moment auquel elle survient, on recourt généralement à l'enregistrement de l'activité électrique du cerveau au moyen d'électroencéphalogrammes (EEG). À l'heure actuelle, cependant, les spécialistes du domaine doivent analyser ces enregistrements sans aide informatique, ce qui prend énormément de temps.

« Les EEG peuvent couvrir plusieurs semaines, ce qui représente beaucoup de données à examiner, explique Rajeev Agarwal, coauteur de l'étude et professeur au Département de génie électrique et informatique de Concordia. De plus, il est difficile d'automatiser le processus, car il n'existe aucune définition exacte de la crise d'épilepsie, c.-à-d. aucun modèle récurrent. Chaque crise est différente pour chaque patient. »

Les crises présentent toutefois certaines caractéristiques reconnaissables. Elles surviennent quand les neurones s'activent de façon synchronisée ou rythmique. Durant une crise, les signaux EEG comportent de très fortes transitions. En effet, l'EEG montre que les ondes d'activité électrique tendent à prendre la forme de pics plutôt que de courbes.

L'équipe de Concordia, dirigée par le doctorant et auteur principal Rajeev Yadav, a conçu un algorithme permettant de vérifier la force des signaux électriques enregistrés en mesurant leur angle ou leur inclinaison. Ainsi, une série de signaux aigus indique une crise.

Cette approche s'est avérée extrêmement concluante. En effet, en examinant les EEG de sept patients, les chercheurs de Concordia ont réussi à détecter chaque crise tout en récoltant un très faible taux de faux positifs. Ces résultats sont de loin meilleurs que ceux obtenus au moyen des méthodes traditionnelles.

Cette découverte dans la détection des crises pourrait dépasser le seul cadre de l'épilepsie. « Une activité électrique intense du cerveau est généralement mauvais signe, explique M. Agarwal, qui est également cofondateur et vice-président de Leap Medical Inc.

« Pensez par exemple aux patients comateux des services de soins intensifs, poursuit-il. Certains d'entre eux peuvent subir une crise ou une forme d'activité épileptique, mais il n'existe actuellement aucun moyen de le savoir. Notre technique pourrait donner aux professionnels de la santé une meilleure image des fonctions cérébrales de leurs patients. »

L'équipe de recherche continue d'évaluer et de perfectionner cette méthode de détection des crises épileptiques. Elle analyse notamment les données portant sur des patients d'autres centres, et prévoit publier de nouveaux articles sur le sujet. Jusqu'à présent, selon le Pr Agarwal, les résultats sont prometteurs.

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Partenaires de recherche :

L'étude a été financée par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada et par le Regroupement Stratégique en Microsystèmes du Québec.

Liens connexes :

Recherche citée :
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=5626781

Faculté de génie et d'informatique de Concordia:
www.encs.concordia.ca

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