Statistical Learning from Multimodal Genetic and Neuroimaging data for prediction of Alzheimer's Disease

Autor: Lu, Pascal
Přispěvatelé: Sorbonne Université (SU), Algorithms, models and methods for images and signals of the human brain (ARAMIS), Sorbonne Université (SU)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut du Cerveau = Paris Brain Institute (ICM), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université, Olivier Colliot, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut du Cerveau et de la Moëlle Epinière = Brain and Spine Institute (ICM), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Sorbonne Université-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), STAR, ABES
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2019
Předmět:
[SDV.MHEP] Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology
Aalen
Apprentissage statistique
[INFO.INFO-IM] Computer Science [cs]/Medical Imaging
Cox
Multi-level models
Modèles multiniveaux
[INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]
Multilevel Models
Alzheimer's disease
[INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation
Statistical learning
Survival models
Modèles de survie
[INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]
[MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST]
Maladie d'Alzheimer
[INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging
[INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation
[INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
[MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST]
[SDV.MHEP]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology
[INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Zdroj: Human health and pathology. Sorbonne Université, 2019. English. ⟨NNT : 2019SORUS636⟩
Statistics [math.ST]. Sorbonne Université, 2019. English. ⟨NNT : 2019SORUS636⟩
Statistics [math.ST]. Sorbonne Université, 2019. English
Popis: Alzheimer's Disease (AD) is nowadays the main cause of dementia in the world. It provokes memory and behavioural troubles in elderly people. The early diagnosis of Alzheimer's Disease is an active topic of research. Three different types of data play a major role when it comes to its diagnosis: clinical tests, neuroimaging and genetics. The two first data bring informations concerning the patient's current state. On the contrary, genetic data help to identify whether a patient could develop AD in the future. Furthermore, during the past decade, researchers have created longitudinal dataset on A and important advances for processing and analyse of complex and high-dimensional data have been made. The first contribution of this thesis will be to study how to combine different modalities in order to increase their predictive power in the context of classification. We will focus on hierarchical models that capture potential interactions between modalities. Moreover, we will adequately modelled the structure of each modality (genomic structure, spatial structure for brain images), through the use of adapted penalties such as the ridge penalty for images and the group lasso penalty for genetic data. The second contribution of this thesis will be to explore models for predict the conversion date to Alzheimer's Disease for mild cognitive impairment subjects. Such problematic has been enhanced by the TADPOLE challenge. We will use the framework provided by survival analysis. Starting from basic models such as the Cox proportional hasard model, the additive Aalen model, and the log-logistic model, we will develop other survival models for combining different modalities, such as a multilevel log-logistic model or a multilevel Cox model.
De nos jours, la maladie d'Alzheimer est la principale cause de démence. Elle provoque des troubles de mémoires et de comportements chez les personnes âgées. La diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer est un sujet actif de recherche. Trois différents types de données jouent un role particulier dans le diagnostic de la maladie d'Alzheimer: les tests cliniques, les données de neuroimagerie et les données génétiques. Les deux premières modalités apportent de l'information concernant l'état actuel du patient. En revanche, les données génétiques permettent d'identifier si un patient est à risque et pourrait développer la maladie d'Alzheimer dans le futur. Par ailleurs, durant la dernière décennie, les chercheurs ont crée des bases de données longitudinales sur la maladie d'Alzheimer et d'importantes recherches ont été réalisées pour le traitement et l'analyse de données complexes en grande dimension. La première contribution de cette thèse sera d'étudier comment combiner différentes modalités dans le but d'améliorer leur pouvoir prédictif dans le contexte de la classification. Nous explorons les modèles multiniveaux permettant de capturer les potentielles interactions entre modalités. Par ailleurs, nous modéliserons la structure de chaque modalité (structure génétique, structure spatiale du cerveau) à travers l'utilisation de pénalités adaptées comme la pénalité ridge pour les images, ou la pénalité group lasso pour les données génétiques. La deuxième contribution de thèse sera d'explorer les modèles permettant de prédire la date de conversion à la maladie d'Alzheimer pour les patients atteints de troubles cognitifs légers. De telles problématiques ont été mises en valeurs à travers de challenge, comme TADPOLE. Nous utiliserons principalement le cadre défini par les modèles de survie. Partant de modèles classiques, comme le modèle d'hasard proportionnel de Cox, du modèle additif d'Aalen, et du modèle log-logistique, nous allons développer d'autres modèles de survie pour la combinaisons de modalités, à travers un modèle log-logistique multiniveau ou un modèle de Cox multiniveau.
Databáze: OpenAIRE
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