Laetitia JEANCOLAS soutient sa thèse de doctorat

L'Ecole doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication et le Laboratoire de recherche SAMOVAR - Services répartis, Architectures, Modélisation, Validation, Administration des Réseaux présentent l’AVIS DE SOUTENANCE de Madame Laetitia JEANCOLAS Autorisée à présenter ses travaux en vue de l’obtention du Doctorat de l'Université Paris-Saclay, préparé à Télécom SudParis en "Traitement du signal et des images" :

« Détection précoce de la maladie de Parkinson par l'analyse de la voix et corrélations avec la neuroimagerie »

le MERCREDI 4 DÉCEMBRE 2019 à 14h00 à Amphi Etoile Télécom SudParis, 9 rue Charles Fourier, 91011 Evry

Membres du jury :

• M. Badr-Eddine BENKELFAT, Professeur, Télécom SudParis, FRANCE - Directeur de thèse
• Mme Dijana PETROVSKA, Maître de Conférences, Télécom SudParis, FRANCE - Encadrante
• M. Habib BENALI, Professeur, Université Concordia, CANADA - CoDirecteur de thèse
• M. Serge PINTO, Chargé de Recherche, Aix Marseille Université, FRANCE - Examinateur
• M. Bjoern SCHULLER, Professeur, Imperial College London, ROYAUME-UNI - Rapporteur
• M. Chafic MOKBEL, Professeur, University of Balamand, LIBAN - Rapporteur
• Mme Laurence DEVILLERS, Professeure, LIMSI, FRANCE - Examinatrice
• M. Stephane LEHERICY, Professeur, Institut du Cerveau et de la Moelle, FRANCE - Examinateur

Résumé : 

Les modifications de la voix, prenant la forme de dysarthrie hypokinétique, sont un des premiers symptômes à apparaître dans la maladie de Parkinson. Un grand nombre de publications existent sur l’étude de la voix dans la MP, mais peu se sont intéressées spécifiquement aux changements lors du stade débutant. D'autre part, à notre connaissance, aucune étude n'a été publiée à ce jour sur la détection de MP via des enregistrements issus du réseau téléphonique. L'objectif de cette thèse a été d'étudier les modifications de la voix au stade débutant et prodromique de la maladie de Parkinson, de construire des modèles de détection précoce, et des modèles de suivi d'évolution par le biais de corrélations avec la neuroimagerie. Le but étant à terme de pouvoir construire un outil de diagnostic précoce et de suivi, peu couteux, utilisable par les médecins en cabinet, et de manière encore plus intéressante, car plus accessible, par téléphone.

Pour cela nous avons constitué une grande base de données voix de plus de 200 sujets, comprenant des sujets MP débutants, des sujets sains et des sujets iRBD, considérés au stade prodromique de la maladie de Parkinson. Ces sujets ont effectué différentes tâches vocales et ont été enregistrés avec un microphone professionnel, avec le microphone interne d'un ordinateur, et une fois par mois avec leur propre téléphone. Nous avons analysé ces enregistrements vocaux par le biais de différentes méthodes d'analyses, utilisant des paramètres liés à l'articulation, la prosodie, la phonation, la fluence verbale, et la capacité à suivre un rythme imposé. Nous avons également analysé l'effet important du genre sur la détection de MP par la voix, jusqu'alors jamais étudié au stade débutant.

Au final, avec les enregistrements du microphone professionnel, nous sommes parvenus à détecter les hommes MP débutants avec une précision (Acc) de 83%, à partir d'1min30 de lecture, répétition de phrases et répétitions rapides de syllabes. Concernant les femmes, nous sommes parvenus à Acc=70% à partir d'1min de monologue. Les performances de nos classifications sont au niveau de l'état de l'art, malgré le fait que les études dans ce domaine ne se concentrent pas, pour la plupart, sur le stade débutant de MP. De plus nos patients ont été enregistrés sous l'effet de leurs traitements, atténuant les modifications vocales et rendant plus difficile la classification.

Enfin un autre intérêt de notre étude est que les classifications sont entièrement automatiques, ne requérant aucune intervention manuelle pour l'analyse. Avec les enregistrements téléphoniques, nous sommes parvenus à des performances de classification de 75% pour les hommes, à partir de 5min de répétitions rapides de syllabes, et de 67% pour les femmes, à partir de 5min de monologue. Ceci constitue un premier pas important vers un télédiagnostic précoce de la maladie de Parkinson. Concernant nos analyses de corrélations avec les données de neuroimagerie, nous avons pu prédire linéairement de manière significative les données du DatScan et de l'IRM sensible à la neuromélanine, à partir de paramètres vocaux. Ce résultat va dans le sens d'une possible utilisation future de la voix pour le suivi de l'évolution des premiers stades de MP.