Towards detecting Alzheimer’s disease with central auditory and physiological measures

Résumé

La maladie d’Alzheimer (MA) est la principale cause de démence, et le nombre de cas devrait augmenter considérablement avec le vieillissement de la population mondiale. Le déclin cognitif associé à la MA débute souvent par des symptômes subtils, tels que des difficultés à comprendre la parole dans des environnements bruyants, avant d’évoluer vers des troubles de la mémoire et des déficiences sévères. Un diagnostic précoce est essentiel, car il permet une prise en charge clinique rapide et ouvre la voie à des changements de mode de vie susceptibles de retarder ou de prévenir la démence. Cependant, les méthodes diagnostiques actuelles, incluant les évaluations neuropsychologiques et la neuroimagerie, demeurent coûteuses et inadaptées au dépistage à grande échelle. Cela souligne la nécessité de développer des approches alternatives précises, accessibles et non invasives, pouvant compléter les méthodes diagnostiques traditionnelles. Des recherches récentes mettent en évidence les fonctions auditives centrales, langagières et physiologiques comme des biomarqueurs prometteurs pour la détection précoce de la MA. Les déficits du traitement auditif central, tels qu’une diminution de la capacité à comprendre la parole dans le bruit, sont liés à des régions corticales affectées par la maladie et peuvent être évalués au moyen de tests simples et non invasifs. De même, les altérations du discours et du lexique, ainsi que certains bio-signaux tels que la fréquence cardiaque et le diamètre pupillaire, peuvent offrir des indices diagnostiques complémentaires. Les dispositifs « hearables » constituent une plateforme pratique pour la capture de ces signaux multimodaux à l’aide de microphones intra-auriculaires, grâce à l’effet d’occlusion qui amplifie les signaux de basse fréquence lorsque l’oreille est obstruée. Toutefois, il existe encore un manque de bases de données multimodales collectées auprès de personnes atteintes de MA ou de trouble cognitif léger (MCI) à l’aide d’un hearable. Ce mémoire comble cette lacune en présentant la base de données GARDENIA (Gaze and Auditory Response Database for Evaluating Neurocognitive Impairment and Alzheimer’s disease), un ensemble de données multimodal recueilli auprès de 20 participants, incluant des individus atteints de MA, de MCI et des témoins cognitivement sains. La base de données comprend des tests de traitement auditif central, une tâche de description d’image, des biosignaux intra-auriculaires et des données de suivi oculaire. Les résultats indiquent que les participants cognitivement atteints ont obtenu de moins bonnes performances que les témoins à l’ensemble des tests auditifs centraux, les tâches dichotiques présentant la plus forte valeur prédictive. Ils démontrent également la capacité des hearables à administrer efficacement les tests auditifs centraux. Cependant, l’analyse des battements cardiaques extraits des signaux intra-auriculaires à l’aide de Tempbeat a mis en évidence la nécessité de développer des algorithmes d’extraction de biosignaux robustes, insensibles aux mouvements de la mâchoire. Dans l’ensemble, ce travail présente GARDENIA comme une ressource précieuse pour la recherche et le développement d’outils de traitement des biosignaux visant à améliorer la détection de la maladie d’Alzheimer.

Date	8 déc. 2025
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Rachel Bouserhal (Directeur(-trice)) & Christopher Niemczak (Codirecteur(-trice))