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Neurosciences

Magalie Quet - 7/10/2018

"Doc-Forest" : un nouvel outil pour le diagnostic des états de conscience

Denis Engemann (Inria Saclay – Île-de-France / CEA NeuroSpin) et Federico Raimondo (Université de Buenos Aires/Sorbonne Université), sous la direction de Jacobo Sitt, chercheur Inserm au sein de l’Institut du Cerveau et de la Moelle épinière (CNRS/Inserm/Sorbonne Université) proposent un nouvel outil d’électroencéphalographie (EEG) appelé « DoC-Forest » visant à établir l'état de conscience des patients. Contrairement aux autres outils développés jusqu’ici et réservés à quelques centres experts, « DoC-Forest » sera accessible aux patients du monde entier.

Leur étude a été publiée dans le numéro d’octobre de la revue spécialisée Brain .

Un outil pour déterminer efficacement l’état de conscience d’un patient

Les troubles de la conscience sont souvent difficiles à diagnostiquer et peuvent nécessiter le recours à des examens complémentaires de neuro-imagerie fonctionnelle. S’il existe deux états de conscience après une période transitoire de coma, à savoir l’état « végétatif », dans lequel le patient n’est pas conscient, et l’état de conscience minimale qui correspond à un certain degré de conscience, la distinction entre ces deux états a des implications majeures en termes de prise en charge médicale. Or le diagnostic de ces états est très difficile à effectuer uniquement sur examen clinique. Plusieurs outils ont été développés ces dernières années mais sont réservés à quelques centres experts.

« DoC-Forest » (DoC pour Disorder of Consciousness et Forest du nom de l’algorithme utilisé) pourrait changer la donne et fournir pour la première fois une évaluation simple, performante, économique et accessible au plus grand nombre.

L’étude propose et valide un outil diagnostic EEG basé sur des données cliniques de l’Hôpital Pitié-Salpêtrière AP-HP à Paris. Pour cela, Denis Engemann (Inria Saclay – Île-de-France / CEA NeuroSpin), Federico Raimondo (Université de Buenos Aires/Sorbonne Université) et Jacobo Sitt , chercheur Inserm au sein de l’Institut du Cerveau et de la Moelle épinière (CNRS/Inserm/Sorbonne Université) ont compilé des biomarqueurs EEG de la conscience avec différentes modalités de capteurs et d’enregistrements EEG, et les ont combinés grâce à un algorithme de machine-learning pour développer un outil diagnostic.

 

Abstract

Determining the state of consciousness in patients with disorders of consciousness is a challenging practical and theoretical problem. Recent findings suggest that multiple markers of brain activity extracted from the EEG may index the state of consciousness in the human brain. Furthermore, machine learning has been found to optimize their capacity to discriminate different states of consciousness in clinical practice. However, it is unknown how dependable these EEG markers are in the face of signal variability because of different EEG configurations, EEG protocols and subpopulations from different centres encountered in practice. In this study we analysed 327 recordings of patients with disorders of consciousness (148 unresponsive wakefulness syndrome and 179 minimally conscious state) and 66 healthy controls obtained in two independent research centres (Paris Pitié-Salpêtrière and Liège). We first show that a non-parametric classifier based on ensembles of decision trees provides robust out-of-sample performance on unseen data with a predictive area under the curve (AUC) of ~0.77 that was only marginally affected when using alternative EEG configurations (different numbers and positions of sensors, numbers of epochs, average AUC = 0.750 ± 0.014). In a second step, we observed that classifiers based on multiple as well as single EEG features generalize to recordings obtained from different patient cohorts, EEG protocols and different centres. However, the multivariate model always performed best with a predictive AUC of 0.73 for generalization from Paris 1 to Paris 2 datasets, and an AUC of 0.78 from Paris to Liège datasets. Using simulations, we subsequently demonstrate that multivariate pattern classification has a decisive performance advantage over univariate classification as the stability of EEG features decreases, as different EEG configurations are used for feature-extraction or as noise is added. Moreover, we show that the generalization performance from Paris to Liège remains stable even if up to 20% of the diagnostic labels are randomly flipped. Finally, consistent with recent literature, analysis of the learned decision rules of our classifier suggested that markers related to dynamic fluctuations in theta and alpha frequency bands carried independent information and were most influential. Our findings demonstrate that EEG markers of consciousness can be reliably, economically and automatically identified with machine learning in various clinical and acquisition contexts.

Mots-clés : Denis Engemann Inria Saclay - Île-de-France Parietal CEA NeuroSpin Sorbonne Université Neurosciences CNRS Inserm Université de Buenos Aires

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