
















Soutenance de thèse : Thomas WAHL
Équipe : MLMS
Date & heure : 4 Décembre 2024 à 14h00 dans la salle de conférence de l’IRMA Strasbourg, 7 rue René Descartes
Titre : Neurostimulation en boucle fermée pour le traitement de la schizophrénie
Résumé : Les troubles mentaux, tels que la schizophrénie, sont associés à des rythmes cérébraux anormaux, notamment une réduction de l’activité de la bande alpha (8-12 Hz) et une augmentation de l’activité de la bande gamma (25-55 Hz). Les techniques de neurostimulation, telles que la stimulation électrique transcrânienne (TES) et la stimulation cérébrale profonde (SCP), offrent des approches thérapeutiques prometteuses pour moduler ces rythmes pathologiques. Cependant, les approches traditionnelles de neurostimulation en boucle ouverte manquent d’adaptabilité et sont moins efficaces pour la modulation en temps réel. Cette thèse présente un nouveau système de neurostimulation en boucle fermée qui ajuste dynamiquement la stimulation en réponse aux mesures EEG en temps réel. Le système utilise un contrôleur basé sur un modèle pour cibler des bandes de fréquences cérébrales spécifiques, dans le but d’augmenter la puissance alpha et de diminuer la puissance gamma. L’une des principales innovations de ce système est le contrôleur adaptatif, qui estime la réponse d’entrée du cerveau et applique une stimulation optimale pour atteindre une distribution de puissance spectrale cible. Pour remédier aux délais de rétroaction qui pourraient déstabiliser le système, un algorithme prédictif est intégré pour maintenir la synchronisation entre la stimulation et l’activité cérébrale. Les simulations démontrent l’efficacité du système dans le rétablissement des rythmes cérébraux normaux dans des conditions telles que la schizophrénie, ce qui constitue une approche prometteuse pour la thérapie de neurostimulation personnalisée.
Jury :
Rapporteurs:
- Dr. Moritz Helias, IAS-6 Jülich
- Dr. Julien Modolo, LTSI Rennes, Université de Rennes
Examinateurs :
- Dr. Philippe Isope CNRS, INCI Strasbourg, Université de Strasbourg
- Dr. Valérie Dorr, CRAN/CNRS Nancy, Université de Lorraine,
Superviseurs:
- Dr. Axel Hutt, Inria Strasbourg, Université de Strasbourg
- Dr. Michel Duprez, Inria Strasbourg, Université de Strasbourg
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