A Bayesian approach for periodic components estimation for chronobiological signals

Résumé : La toxicité et l’efficacité de plus de 30 agents anticancéreux présentent de très fortes variations en fonction du temps de dosage. Par conséquent, les biologistes qui étudient le rythme circadien ont besoin d’une méthode très précise pour estimer le vecteur de composantes périodiques (CP) de signaux chronobiologiques. En outre, dans les développements récents, non seulement la période dominante ou le vecteur de CP présentent un intérêt crucial, mais aussi leurs stabilités ou variabilités. Dans les expériences effectuées en traitement du cancer, les signaux enregistrés correspondant à différentes phases de traitement sont courts, de sept jours pour le segment de synchronisation jusqu’à deux ou trois jours pour le segment après traitement. Lorsqu’on étudie la stabilité de la période dominante nous devons considérer des signaux très court par rapport à la connaissance a priori de la période dominante, placée dans le domaine circadien. Les approches classiques fondées sur la transformée de Fourier (TF) sont inefficaces (i.e. manque de précision) compte tenu de la particularité des données (i.e. la courte longueur). Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode pour l’estimation du vecteur de CP des signaux biomédicaux, en utilisant les informations biologiques a priori et en considérant un modèle qui représente le bruit. Les signaux enregistrés dans le cadre d’expériences développées pour le traitement du cancer ont un nombre limité de périodes. Cette information a priori peut être traduite comme la parcimonie du vecteur de CP. La méthode proposée considère l’estimation de vecteur de CP comme un problème inverse enutilisant l’inférence bayésienne générale afin de déduire toutes les inconnues de notre modèle, à savoir le vecteur de CP mais aussi les hyperparamètres (i.e. les variances associées).
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [149 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01318048
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : jeudi 19 mai 2016 - 10:49:07
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:05

Fichier

76211_DUMITRU_2016_diffusion.p...
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01318048, version 1

Citation

Mircea Dumitru. A Bayesian approach for periodic components estimation for chronobiological signals. Probability [math.PR]. Université Paris-Saclay, 2016. English. 〈NNT : 2016SACLS104〉. 〈tel-01318048〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

652

Téléchargements de fichiers

599