Abstract FR:

La maladie d’Alzheimer (MA) est un problème majeur de Santé Publique et nécessite un diagnostic précoce. Les mesures IRM pourraient servir comme marqueurs précoces pour la MA. Dans cette thèse nous proposons une méthode automatique, rapide et robuste de catégorisation des patients MA et des sujets âgés sains à partir de données IRM. Nous évaluons aussi l’utilité diagnostique de différents marqueurs IRM. Les marqueurs les plus discriminants sont sélectionnés et utilisés dans un SVM pour catégoriser les sujets. La méthode est d’abord appliquée aux images anatomiques et validée avec des jeux de données indépendants. Ensuite, le pouvoir discriminant des mesures de diffusion est évalué. Enfin, différentes approches sont étudiées pour combiner les paramètres anatomiques et de diffusion afin d’améliorer les performances de classification. Les résultats obtenus montrent que les marqueurs IRM permettent une bonne catégorisation des sujets et constituent un outil diagnostique potentiel.