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Caractérisation de la maladie d'Alzheimer à un stade précoce via écriture manuscrite sur tablette

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Thèse "Caractérisation de la maladie d'Alzheimer à un stade précoce via écriture manuscrite sur tablette" par Christian KAHINDO, lors de la journée Futur & Ruptures du 31 janvier 2019. Une journée scientifique pour présenter l’ensemble des travaux de thèses aboutis portant sur des thématiques prospectives du programme de l’IMT.

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Caractérisation de la maladie d'Alzheimer à un stade précoce via écriture manuscrite sur tablette

  1. 1. CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE PRÉSENTÉ PAR: Christian KAHINDO ENCADRE PAR: Pr. M. EL-YACOUBI et Pr. S. GARCIA- SALICETTI TELECOM SudParis Pr. A.S. RIGAUD APHP BROCA
  2. 2. 1. INTRODUCTION 2. ETAT DE L’ART 3. PROTOCOLE D’ACQUISITION 4. APPROCHE PROPOSÉE 5. RÉSULTATS EXPÉRIMENTAUX 6. CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES SOMMAIRE
  3. 3. INTRODUCTION CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 3 Ecriture  processus psychomoteur complexe qui requiert [1]: Contrôle moteur fin Coordination neuromusculaire spécifique Fonctions visuo-spatiales Apprentissage  automatisme de ce processus psychomoteur Développement du programme moteur fin Dysfonctionnement du programme moteur fin Détérioration de l’écriture
  4. 4. INTRODUCTION CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 4  Cadre: Collaboration avec l’APHP BROCA (Pr. Anne-Sophie Rigaud) Objectif: Caractériser la maladie d’Alzheimer par l’écriture manuscrite sur tablette pour l’aide à la décision  Intérêt : détection non invasive comparativement à une IRM ou une ponction lombaire  3 groupes:  ES-AD : Alzheimer débutant (Early Stage Alzheimer Disease)  MCI: Troubles cognitifs légers (Mild Cognitive Impairment)  HC : Sujets contrôle (Healthy Controls)  Corpus des expériences: 141 participants dont : 27 HC 87 MCI 27 ES-AD  Critères d’inclusion  Age ≥ 60 ans  Lire et parler le français couramment  Ne pas avoir une autre maladie neurodégénérative  MMSE : Mini Mental State Examination ≥ 20
  5. 5. ETAT DE L’ART CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 5 Tests statistiques (ANOVA, Mann-Whitney U-test, etc) Paramètres spatiaux temporels globaux : ex. Vitesse, accélération et pression moyennes Tâches ou exercices: - Ecrire des séries de « l » cursifs [10,15]; - Copier un texte ou une phrase [7,14,16]; - Remplir un chèque [7] … Analyse du manuscrit & Alzheimer Classifieurs (LDA, LR)
  6. 6. APPROCHE PROPOSÉE CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 6  Extraction des paramètres globaux Perte de la dynamique et faible pouvoir discriminant Notre apport:  Paramètres semi-globaux  Paramètres locaux (cas d’étude)  Profils cognitifs considérés comme homogènes Pourtant ils sont hétérogènes Notre apport:  Techniques d’apprentissage semi-supervisé  Faire émerger des groupes homogènes indépendamment des profils cognitifs  Mesurer la corrélation entre les groupes et les profils cognitifs Limites de la littérature
  7. 7. PROTOCOLE D’ACQUISITION DES DONNÉES CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 7  Matériel : Tablette Wacom Intuos Pro Large et stylet à encre (Inking Pen) Enregistre toutes les 8 ms:  Les coordonnées du stylet (x(t), y(t));  La pression p(t); Tâche 1: Ecrire un texte imposé Tâche 2: Ecrire un texte libre Tâche 3: Ecrire 4 séries de 4 « l » cursifs et continus Ecriture “en-ligne”  boucles ou mots = séries temporelles
  8. 8. APPROCHE PROPOSÉE CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 8  Cas des boucles : segmentation et extraction locale de paramètres Extraction de paramètres cinématiques: (Vx,Vy)  Vitesse horizontale:  Vitesse verticale: avec Vx(n)=Δx(n)/Δt(n) Vy(n)=Δy(n)/Δt(n) Δx(n)=x(n+1)−x(n-1) Δy(n)=y(n+1)−y(n-1) Δt(n)=t(n+1)−t(n-1)
  9. 9. APPROCHE PROPOSÉE CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 9 Analyse locale et Regroupement automatique 30 medoids (clusters de boucles) Cas 3 classes (HC, MCI, ES-AD)  Clustering et mesure de dissimilarité pour des séquences  K-medoids  Appariement de séquences de longueurs différentes: Distance élastique (« Distance de Levenshtein »)
  10. 10. APPROCHE PROPOSÉE CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 10Visualisation des clusters Cas 3 classes (HC, MCI, ES-AD) Cas 2 classes (HC vs. ES-AD) - Différents styles d’écriture au sein d’un profil cognitif - La classe MCI contient des sous-groupes: - Certains proches de la classe Contrôle (HC) - D’autres proches de la classe Alzheimer (ES-AD)
  11. 11. APPROCHE PROPOSÉE CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 11Classification Classification bayésienne Une personne pi produit les données Di  Ni boucles ou mots(après segmentation) Probabilité d’appartenir à la classe Ck sachant Di : )( )()/( )/( i kki ik DP CPCDP DCP   (1.1) où : probabilité a priori de la classe Ck et )()/()( , kk ADESHCk ii CPCDPDP   (1.2) )( kCP Hypothèse: les Ni boucles d’une personne i, pi , sont indépendantes où: (1.3) Où les Ainsi: (1.4) )/()/( 1 k iN j i jki CBPCDP   i jB sont les medoids (clusters) représentant les boucles ou mots de pi )( )()/( )/( k i j i jk k i j CP BPBCP CBP   )/(maxarg , * i ADESHCk kk DCPC   sont estimés par les fréquences des 2 classes dans les clusters Classification de pi connaissant Di : (1.5) )/( i jk BCP )( i jBPet
  12. 12. RÉSULTATS EXPÉRIMENTAUX CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 12 Apport du clustering et des paramètres locaux: Classification bayésienne LDA (ത𝑉𝑥 ,ത𝑉𝑦) Bayes (ത𝑉𝑥 ,ത𝑉𝑦) Bayes (𝑉𝑥 𝑛 , 𝑉𝑦 (𝑛)) Classification 51.9% 64.0±1.0% 75.9±1.9% Spécificité 63.0% 68.0±1.8% 75.2±3.7% Sensibilité 40.7% 60.0±2.3% 76.7±2.9% - Données: 27 HC, 27 ES-AD - Validation par « Leave-one-out » Tâche 3: boucles Un gain de 24% (46% en relatif) par rapport à l’état de l’art  Apport du clustering sur les paramètres globaux: 12%  Apport supplémentaire des paramètres locaux: 12%
  13. 13. EXPÉRIENCES ET RÉSULTATS CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 13 Autres paramètres locaux Autres tâches - Données: 27 HC, 27 ES-AD - Validation par « Leave-one-out » Bayes (ത𝑉𝑥 ,ത𝑉𝑦) Bayes (𝑉𝑥 𝑛 , 𝑉𝑦 (𝑛)) Classification 64.4±1.1% 77±2.9% Spécificité 69.6±2.2% 76.7±4.4% Sensibilité 59.3±0% 77.4±4.2% Tâche 1: Texte imposé Tâche 3: boucles Bayes (𝑨 𝑥 𝑛 , 𝑨 𝑦 (𝑛)) Bayes (𝐉 𝑥 𝑛 , 𝐉 𝑦 (𝑛)) Classification 68±4.2% 60±4.5% Spécificité 57.4±6.5% 54±6% Sensibilité 78.5±2.8% 65.9±5.9% Bayes (ത𝑉𝑥 ,ത𝑉𝑦) Bayes (𝑉𝑥 𝑛 , 𝑉𝑦 (𝑛)) Classification 61.9±2.2% 72.6±4.% Spécificité 73±3.3% 71.9±3.4% Sensibilité 50.7±1.7% 73.3±6.4% Tâche 2: Texte libre  Le texte imposé donne les meilleurs résultats  Le texte libre donne de moins bons résultats que les boucles
  14. 14. CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 14  Approche locale : prise en compte de toute la dynamique de l’écriture  La vitesse prise localement est le meilleur paramètre (vs. accélération, jerk, pression, direction, courbure,…)  Emergence automatique de différents styles d’écriture au sein de chaque profil cognitif  Agrégation de l’information contenue dans chaque cluster (étiquettes) pour la classification bayésienne  Amélioration significative par rapport au résultats de la littérature  Fusion des trois tâches  Etude longitudinale (après 12 mois, 24 mois)  Développement d’un outil d’aide à la décision pour les médecins Perspectives Conclusions
  15. 15. PUBLICATIONS RÉALISÉES CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 15 [1] Mounim A. EL-YACOUBI, Sonia GARCIA-SALICETTI, Christian KAHINDO, Anne-Sophie RIGAUD et Victoria CRISTANCHO- LACROIX. “From aging to early-stage Alzheimer's: uncovering handwriting multimodal behaviors by semi-supervised learning and sequential representation learning”, Elsevier, Pattern Recognition (PR), vol. 86, pp. 112-133, February 2019. [2] Christian KAHINDO, Mounim A. EL-YACOUBI, Sonia GARCIA-SALICETTI, Victoria CRISTANCHO-LACROIX et Anne-Sophie RIGAUD. “Characterizing Early Stage Alzheimer through Spatiotemporal Dynamics of Handwriting,” IEEE Signal Processing Letters (SPL), vol. 25, no. 8, pp. 1136-1140, August 2018. [3] Christian KAHINDO, Mounim A. EL-YACOUBI, Sonia GARCIA-SALICETTI, Victoria CRISTANCHO-LACROIX, Hélène KERHERVE et Anne-Sophie RIGAUD. “Semi-global Parameterization of Online Handwriting Features for Characterizing Early-Stage Alzheimer and Mild Cognitive Impairment”, Elsevier, Innovation and Research in BioMedical engineering (IRBM), vol. 39, no. 6, pp. 421-429, December 2018. [4] Christian KAHINDO, Mounim A. EL-YACOUBI, Sonia GARCIA-SALICETTI, Victoria CRISTANCHO-LACROIX, Hélène KERHERVE et Anne-Sophie RIGAUD. "Caractérisation de la Maladie d’Alzheimer à travers l’Ecriture manuscrite acquise sur tablette graphique, ” Journées d'Etude sur la TéléSANté (Jetsan), 6ème edition, 31 Mai-1er Juin 2017, Bourges, France. [5] Christian KAHINDO, Mounim A. EL-YACOUBI, Sonia GARCIA-SALICETTI, Victoria CRISTANCHO-LACROIX, Hélène KERHERVE et Anne-Sophie RIGAUD. " Identification de Marqueurs de la Maladie d’Alzheimer à travers l’Ecriture manuscrite acquise sur Tablette graphique, ” Journée nationale des objets connectés, Nokia, France, 2016.
  16. 16. RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 16 [1] Van Galen and P. Gerard, “Handwriting: Issues for a psychomotor theory”. Human movement science, vol. 10, no 2, p. 165-191, 1991. [7] P. Werner, S. Rosenblum, G. Bar-On, J. Heinik and A. Korczyn, “Handwriting Process Variables Discriminating Mild Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment”, Journal of Gerontology: Psychological Sciences, Volume 61B (4), pp. 228-236, 2006. [10] M.J. Slavin, J.G. Phillips, J.L. Bradshaw, K.A. Hall and I. Presnell, “Consistency of handwriting movements in dementia of the Alzheimer’s type: A comparison with Huntington’s and Parkinson’s diseases,” in Journal of the International Neuropsychological Society, Volume 5(1), pp. 20-25, 1999. [14] Kawa, Jacek, Bednorz, Adam, Stepien, Paula, et al. “Spatial and Dynamical Handwriting Analysis in Mild Cognitive Impairment”. Computers in Biology and Medicine, 2017 [15] Yu, N.Y. Chang, Shao-Hsia. Kinematic Analyses of Graphomotor Functions in Individuals with Alzheimer’s Disease and Amnestic Mild Cognitive Impairment. Journal of Medical and Biological Engineering, 2016, vol. 36, no 3, pp. 334-343. [16] J. Garre-Olmo, M. Faúndez-Zanuy, K. López-de-Ipiña, L. Calvó-Perxas and O. Turró-Garriga, “Kinematic and pressure features of handwriting and drawing: preliminary results between patients with mild cognitive impairment, Alzheimer disease and healthy controls”. Current Alzheimer research, 2017
  17. 17. CARACTÉRISATION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER A UN STADE PRÉCOCE VIA L’ECRITURE MANUSCRITE SUR TABLETTE 17 Merci de votre attention Questions ?

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