Contributions à l'étude de la classification spectrale et applications

136 Extraction de connaissances appliquée à la biologie et l’imagerie médicale
4.4 Discussion
La méthode SOM adaptée fournit des résultats validés par les biologistes. En effet, les informations
apportées dans l’adaptation de la méthode améliorent considérablement la distinction des
profils et par conséquent les résultats répondent aux attentes des experts. Le spectral clustering
donne des résultats exploitables mais moins satisfaisants : les principaux profils sont restitués et
certains profils (profils 2,4,6,8 de la figure 4.12) sont englobés dans d’autres (profils 1,3,5,9 de la
figure 4.12). Par ailleurs, ces deux méthodes offrent deux différentes approches. La première répond
à une problématique précise à l’aide de nombreux paramètres (nombre de neurones, initialisation
et mise à jour des vecteurs poids, mesure de similarité) spécialement définis alors que la seconde,
non supervisée, appliquée sur les données normalisées ouvrent deux études : les clusters par profils
temporels et les clusters par amplitudes d’expression de gènes. A nouveau, il reste à correctement
définir la problématique biologique. Dans cette étude, la méthode distingue différents profils temporels
mais aussi des clusters au sein d’un même profil temporel aux amplitudes différentes. Suivant la
problématique à résoudre, d’autres techniques de normalisation peuvent être envisagées pour prétraiter
les données et spécifier le clustering sur le profil et/ou l’amplitude des expressions de gènes.
D’autres problèmes peuvent aussi être étudiés comme la prise en compte du bruit de fond et autres
erreurs d’opérande issus de l’expérimentation via les puces ADN. Ainsi des techniques de clustering
avec intervalles d’erreur peuvent être envisagées à la fois dans la méthode SOM et pour la méthode
de spectral Clustering.
Figure 4.12 – Balayage des différents profils