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Construction et validation d'une base de données multimodales pour la stimulation cérébrale profonde

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.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01073108
Date08 April 2014
CreatorsHaegelen, Claire
PublisherUniversité Rennes 1
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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