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Construction et validation d’une base de données multimodales pour la stimulation cérébrale profonde / Construction and validation of a multimodal database for deep brain stimulation

La stimulation cérébrale profonde est un traitement efficace pour traiter les symptômes parkinsoniens chez les patients en échappement thérapeutique médical. L’intervention chirurgicale consiste à positionner au millimètre près une électrode de stimulation dans un noyau cérébral profond. La qualité du ciblage peut être améliorée par des bases de données multimodales, à la fois anatomiques, cliniques et électrophysiologiques. En premier lieu, nous avons créé une IRM moyennée appelée template Parkinson, puis nous avons validé la segmentation des 24 structures cérébrales profondes du template. Dans un deuxième temps, nous nous sommes intéressés à la meilleure localisation du plot stimulé dans le noyau subthalamique (NST) en étudiant les résultats moteur et neuropsychologiques de 30 patients parkinsoniens stimulés dans le NST. Pour chaque score clinique, nous avons obtenu un atlas anatomo-clinique, associant le degré d’amélioration ou de dégradation du patient avec son plot stimulé. Nous avons constaté une discordance entre la meilleure amélioration motrice et l’inévitable dégradation des fluences en stimulant dans la région postéro-supérieure du NST. Dans un troisième temps, nous avons développé des cartes statistiques anatomo-cliniques pour visualiser les conséquences motrices et neuropsychologiques à 6 mois d’une stimulation du pallidum médial (GPm) chez 20 patients parkinsoniens. Les patients étaient tous améliorés sur le plan moteur sans altération neuropsychologique. La zone où la majorité des patients étaient améliorés sur le plan moteur, était la partie postéro-ventrale du GPm, un peu plus latéralement que les données de la littérature. Notre but est d’utiliser les cartes statistiques de manière prospective chez d’autres patients à opérer, pour raccourcir le temps de ciblage pré-chirurgical le jour de l’intervention et pour améliorer le résultat postopératoire, tant sur le plan moteur que neuropsychologique. / Deep brain stimulation (DBS) is an effective treatment for patients with severe disabled Parkinson’s disease refractory to medical treatments. DBS surgery consists of the accurate implantation of an electrode in a deep brain nucleus. The quality of the surgical planning can be improved by developing a multimodal database based on anatomical, clinical and electrophysiologial data. The first step was to develop a specific magnetic resonance imaging (MRI) template of Parkinson’s disease patients’ anatomy, and to validate the segmentation of the 24 deep brain structures made on this template. Secondly, we focused on identifying optimum sites for subthalamic nucleus (STN) stimulation by studying symptomatic motor improvement along with neuropsychological side effects in 30 patients with PD. Each clinical score produced one anatomo-clinical atlas, associating the degree of improvement or worsening of the patient with its active contacts.We showed a discrepancy between a good motor improvement and an invevitable deterioration of the fluencies by targeting the postero-superior region of the STN. Finally, we developed new statistical anatomo-clinical maps the better to visualize the motor and neuropsychological consequences at 6 months of GPm stimulation in 20 patients with PD. These maps provided us with the motor improvement of GPm stimulation without cognitive impairments. We also proposed a new more lateral targeting of the GPm in PD because of the cortico-subcortical atrophy induced by the disease. Our goal is to use these statistical maps prospectively in further patients to improve their targeting, thus ensuring a shorter planning step on the day of the surgery as well as better outcomes from motor and neuropsychological point of view.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2014REN1B003
Date08 April 2014
CreatorsHaegelen, Claire
ContributorsRennes 1, Morandi, Xavier, Jannin, Pierre
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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