Détection précoce de la maladie de Parkinson par l'analyse de la voix et corrélations avec la neuroimagerie. (Early detection of Parkinson's disease through voice analysis and correlations with neuroimaging)

Les modifications de la voix, prenant la forme de dysarthrie hypokinetique, sont un des premiers symptomes a apparaitre dans la maladie de Parkinson (MP). Un grand nombre de publications existent sur la detection de MP par l'analyse de la voix, mais peu se sont interessees specifiquement au stade debutant. D'autre part, a notre connaissance, aucune etude n'avait ete publiee sur la detection de MP via des enregistrements issus du reseau telephonique. L'objectif de cette these a ete d'etudier les modifications de la voix aux stades debutant et preclinique de la maladie de Parkinson, et de developper des modeles de detection precoce automatique et de suivi de cette maladie. Le but a long terme etant de pouvoir construire un outil de diagnostic precoce et de suivi, peu couteux, utilisable par les medecins en cabinet, et de maniere encore plus interessante, a partir de n'importe quel telephone. La premiere etape a ete de constituer une grande base de donnees voix de plus de 200 locuteurs francais, comprenant des sujets MP debutants, des sujets sains et des sujets atteints de trouble idiopathique du comportement en sommeil paradoxal (iRBD), pouvant etre consideres comme au stade preclinique de la maladie de Parkinson. Les participants ont effectue differentes tâches vocales enregistrees avec un microphone professionnel et avec le microphone interne d'un ordinateur. De plus, une fois par mois, ils ont egalement effectue ces tâches en appelant un servant vocal interactif a partir de leur propre telephone. Nous avons etudie les effets de la qualite des microphones, du type de tâches, du genre, et de la methode de classification. Nous avons analyse ces enregistrements vocaux par le biais de trois methodes d'analyses differentes, couvrant differentes echelles de temps. Nous avons commence avec des coefficients cepstraux et des modeles de melange gaussien (GMM). Ensuite nous avons adapte la methodologie des x-vecteurs (qui n'avait jamais ete utilisee pour la detection de MP), puis nous avons extrait des parametres globaux que nous avons classes avec des machines a vecteurs de support (SVM). Nous avons constate des perturbations vocales aux stades debutant et preclinique de MP dans plusieurs domaines phonetiques, tels que l'articulation, la prosodie, la fluence verbale et les capacites rythmiques. Avec les enregistrements du microphone professionnel, nous sommes parvenus a detecter les hommes MP debutants avec une precision (Acc) de 89%, a partir de 6min de lecture, monologue et repetitions rapides et lentes de syllabes. Concernant les femmes, nous avons atteint Acc=70% a partir d'1min de monologue. Avec les enregistrements telephoniques, nous avons obtenu des performances de classification de 75% pour les hommes, a partir de 5min de repetitions rapides de syllabes, et de 67% pour les femmes, a partir de 5min de monologue. Ces resultats constituent un premier pas important vers un telediagnostic precoce de la maladie de Parkinson. Enfin nous avons aussi etudie les correlations avec les donnees de neuroimagerie. Nous avons pu predire lineairement, de maniere significative, les donnees de DatScan et d'imagerie par resonance magnetique (IRM) sensible a la neuromelanine, a partir de parametres vocaux. Ce resultat est prometteur au vu d'une possible utilisation future de la voix pour le suivi de l'evolution des premiers stades de MP.