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Méthodes de prédiction multivariées basées sur la neuroimagerie : application aux maladies psychiatriques
    L'étude en neuroimagerie des maladies mentales (troubles de l'humeur, schizophrénie, trouble du spectre autistique) a, jusqu'alors, été abordée par des méthodes classiques d'analyses statistiques dites 'univariées'. Ces méthodes ont permis d'identifier de nombreuses modifications cérébrales structurelles et fonctionnelles associées à ces pathologies. Ce type d'analyse répond à la question : 'Où, dans le cerveau et à l'échelle d'une cohorte de sujets-patients, y a-t-il des associations entre la pathologie et le signal associé à de l'imagerie structurelle ou fonctionnelle ?' Ce type d'analyse n'a pas de pouvoir prédictif nécessaire pour aider au diagnostic ou au pronostic de la réponse à un traitement à un niveau individuel. De plus, ces analyses impliquent généralement l'examen de chaque voxel (locus de mesure du signal) séparément les uns des autres, ce qui empêche l'identification de 'patterns' impliquant conjointement plusieurs régions cérébrales. Tenant compte du fait que dans les pathologies psychiatriques, les altérations du cerveau impliquent des réseaux largement distribués sur plusieurs régions cérébrales, la communauté de neuroimagerie s'est tournée vers des méthodes de prédiction multivariées en raison de leur capacité à examiner conjointement toutes les régions cérébrales ainsi que pour leur potentiel à produire des inférences au niveau individuel. Cet article donne un aperçu critique des applications actuelles des méthodes de prédiction multivariées dans le cadre des maladies mentales. Nous abordons l'identification de biomarqueurs fondée sur la neuroimagerie dans la perspective d'utiliser ces derniers pour le diagnostic, la détection précoce et la réponse au traitement.[résumé d'auteur]


    Mots clé : IMAGERIE CEREBRALE ; IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE ; MARQUEUR BIOLOGIQUE ; MEDECINE PREDICTIVE ; PATHOLOGIE PSYCHIATRIQUE ; STATISTIQUE ;
       

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