Détection Précoce d'Épilepsie : Analyse Bispectrale EEG

Université Abou Bakr Belkaïd de Tlemcen
Faculté de Technologie
Département de Génie Biomédical
Laboratoire de Recherche de Génie Biomédical
MEMOIRE DE PROJET DE FIN D’ETUDES
pour l’obtention du Diplôme de
MASTER en GENIE BIOMEDICAL
Spécialité : Signaux et Images en Médecine
présenté par : ABDELOUAHED Saadia et BOURDJI Fatima
La DÉTÉCTION PRÉCOCE D’ÉPILEPSIE
Soutenu le 24 Mai 2016 devant le Jury :
Année universitaire 2015-2016
M.
DEBBAL Sidi Mohamed
Prof
Université de Tlemcen
Président
Melle.
BAAKEK Yettou Nour El-Houda
MCB
Université de Tlemcen
Encadreur
Mme.
ILES Amel
MAA
Université de Tlemcen
Examinatrice

Avant d’entamer ce projet de fin d’étude, nous remercions d’abord ALLAH le
tout puissant de nous avoir donné la volonté pour accomplir ce modeste travail.
Nous adressons tout d’abord toute notre gratitude et manifester notre très
sincère reconnaissance à Mademoiselle BAAKEK YETTOU NOUR EL-
HOUDA, Maître de Conférences à l’Université de Tlemcen, de nous avoir
proposé ce sujet de mémoire, et de l'attention qu'elle a porté à notre travail.
Nous avons découvert grâce à elle le monde de la recherche dans les meilleures
conditions. Nous avons beaucoup apprécié les qualités pédagogiques.
Nous remercions chaleureusement, Monsieur DEBBAL SIDI MOHAMMED
EL-AMINE professeur à l’Université de Tlemcen, d’avoir accepté de présider ce
jury, et qui nous a honoré de sa présence.
Nous tenons à remercier Madame ILES AMEL, Maître Assistante à
l’Université de Tlemcen, qui nous a fait l’honneur d’examiner ce travail.
Aussi, Mademoiselle SARA BELAROUCI doctarante à l’Université de Tlemcen,
pour le temps et l'intérêt qu'elle voudra bien consacrer à l'évaluation de ce
projet.
Mes sincères salutations s’adressent à toute ceux qui ont su supporter nos joies
et nos peines, et qui ont su être la quand on en avait besoin.
Enfin un grand merci à ceux qui de proche ou de loin ont
Participé à l’accomplissement de ce travail.
Saadia Fatima

Dédicace :
A mes glorieux Nation,
A mes chers parents pour leur soutien inconditionnel, leur
tolérance durant toutes mes années d'études,
A mon mari : AMRI NOUR-EDDINE, merci pour ce que vous avez
consentis pour moi restera à jamais gravés dans mon mémoire.
A mes frères, mes sœurs, surtout ;
Mohammed, Aicha.
A mes nièces et neveux,
A tous mes amies, surtout (Zahira, Sabrine, Safa, Zineb, Saliha,
Ikram, Hiba, Amina, Marwa, Safinaz), avec lesquels j'ai eu de
nombreuses et enrichissantes conversations qui m'ont permis
d'élargir l'horizon de cette recherche,
A tous ceux qui travaillent pour que cette
Nation Soit meilleure.
Saadia.

Dédicace :
A mes glorieux Nation,
A mes chers parents pour leurs encouragements, leur soutien moral,
spirituel et leur tolérance durant toutes mes années d'études,
A mes sœurs Rokia, Ikram
A mes frères Balkacem, Mohamed Djawad,
A mon neveu Benamar;
A tous mes amies, surtout (Samia , Latifa, Akila , Maya, Fatima,
Dikra), avec lesquels j'ai eu de nombreuses et enrichissantes
conversations qui m'ont permis d'élargir l'horizon de cette
recherche,
A tous ceux qui m’ont aidé de loin ou de prés,
A tous ceux qui travaillent pour que cette
Nation Soit meilleure.
Fatima.

i
Résumé
Le signal électroencéphalogramme (EEG) représente l’activité électrique du
cerveau. C’est un outil très important dans le diagnostic des maladies neurologiques,
en particulier dans le cas d’épilepsie.
Dans ce mémoire, nous avons considéré un signal EEG réel qui représente des
cas normaux, pré-ictaux, et des cas épileptiques, auquel nous avons utilisé l’analyse
bispectrale afin d’extraire quelques paramètres importants et qui nous permet de
faire la distinction entre ces différents cas, et nous donnent des informations sur le
degré de couplage entre les différentes fréquences.
Les résultats obtenus sont très satisfaisants et montrent une prédominance des ondes
delta dans les cas pré-ictaux indiquant que la crise se déclenche pendant le sommeil profond,
et une prédominance des ondes delta, thêta et bêta pendant la crise indiquant une perte de
conscience avec des convulsions.
L’entropie bispectrale, l’entropie de phase, l’amplitude moyenne de bispectre, et le
centre pondéré du bispectre ont été déterminés et utilisés comme des attributs pour un
classifieur de l’arbre de décision(AD) afin d’évaluer la méthode proposée.
Mots Clés : Epilepsie, électroencephalogramme, entropie, crise, bispectre,
bicohérence, ANOVA, classification, classifieur AD.