Premier tutoriel CREx

Le signal en EEG et MEG

Christelle Zielinski , Deirdre Bolger et Valérie Chanoine

Un tutoriel par mois (le 1er mercredi du mois)

CREx – Centre de ressources en expérimentation du BLRI

Le signal en EEG et MEG

1. Introduction au signal EEG et la MEG et analyse par moyennage

(Valérie Chanoine)

2. Bases du traitement du signal, représentation fréquentielle

(Christelle Zielinski)

3. Principes du filtrage numérique

(Deirdre Bolger)

ABREVIATIONS

• EEG = Electro-encéphalographie

• MEG = Magnéto-encéphalographie

Le signal en EEG et MEG

EEG MEG

Mesure : potentiel électrique

Ordre de grandeur : microvolts

Capteurs : électrodes

Mesure : champ magnétique

Ordre de grandeur : 10-13 teslas

Capteurs : SQUIDs *

EEG et MEG

permettent de suivre l’activité cérébrale in vivo avec une grande précision temporelle (ms)

EEG, MEG

* Superconducting Quantum Interference Device

Mesure du signal électromagnétique

Le signal en EEG et MEG

Activité cérébrale = Synchronie d’une population de neurone

EEG

EG

EEG

Mesure de différences

de potentiel électrique

à la surface du scalp

MEG

Mesure de différenc

de potentiel électriq

à la surface du scalp

MEG

Mesure de champs

magnétiques extra-

crâniens

Génère des potentiels électriques

Génère des champs magnétiques

EEG, MEG 2 méthodes d’investigation de la même source neurale

Sylvain Baillet

Organisation macro et miscroscopique du cortex

100 milliards de neurones, 10 12 connexions synaptiques… Cerveau

Coupe frontale d’un cerveau humain

http://fr.brainexplorer.org/brain_atlas

Cortex visuel d’un rat et cellule pyramidale

- d’après Ramon y Cajal, 1988

Cellules pyramidales du cortex Origine du signal EEG/MEG

Mécanisme ionique de l’influx nerveux

Différence de potentiel électrique entre le milieu intra et extracellulaire Potentiel de repos

Milieu extracellulaire

Milieu intracellulaire

D’après Ben Brahim Mohammed – www.neuromatiq.net

Potentiel de repos Neurone au repos

Potentiel d’action (PA) ou Potentiel post-synaptique (PPS) Neurone stimulé

PA et Potentiel post-synaptique (PPS)

Localisés au niveau axonal PAs

Schéma d’un neurone d’après

Hämäläinen et al, 1993

Localisés au niveau des dendrites ou du corps cellulaire PPSs

La résultante de plusieurs PAs 1 PPS

PA et Potentiel post-synaptique (PPS)

Schéma d’un PA et d’un PPS en fonction du temps - d’après

Hämäläinen et al, 1993

Potentiel Post-synaptique (PPS)

Excitateur (PPSE)

Inhibiteur (PPSI)

PPSE et PPSI

uniquement les PPSs (PPSI ou PPSE) dendritiques Signaux captés par l’EEG et la MEG

Courants primaires Courants primairesp

Mouvements de

charges ioniques à

proximité de la

membrane

Courants secondaires

Mouvements de

charges ioniques à

proximité de la

membrane

Courants ssecondaires

Mouvements de charges ioniques distants

participant à la conduction d’un courant

volumique dans le milieu conducteur (la tête)

Courants primaires et secondaires

D’après Sylvain Baillet, 2001

Courants secondaires (extracellulaires) Signal EEG

Champs magnétiques induits par des courants primaires (intracellulaires) Signal MEG

EEG/MEG : Sélectivité des dipôles de courant

Sources radiales et tangentielles Signal EEG

100 000 neurones activés

de façon synchrone

constituent :

• une macro-colonne de

neurones

un dipôle de courant de

l’ordre de 10 Nano

Ampères.mètre

[Hamalainen et al, 1993]

Sources majoritairement tangentielles Signal MEG

Source profonde (toujours radiale)

• Champ magnétique (B) nul

• Potentiel électrique (E) non nul

Sources opposées

• Champ magnétique (B) très faible

• Potentiel électrique (E) diminué

EEG/MEG : Sensibilité aux sources profondes

D’après Parkkonnen,

HBM 2008

Peu sensible aux sources profondes MEG

Peu sensible aux sources opposées EEG

EEG EEG

Une source dipolaire (flèche

rouge) produit des courants

volumiques (en traits noirs) qui

sont fortement déformées en

surface

EEG/MEG : Sensibilité aux tissus

MEG

Une source dipolaire produit un

champ magnétique dont les

équipotentielles (en traits noirs)

ne sont pas déformées en

surface

Déformé par les tissus : réponse diffuse Signal EEG

Peu affecté par les tissus : réponse focale Signal MEG

D’après CTF Systems Inc., Vancouver, Canada

EEG

Réponse dipolaire : parallèle à la

direction du dipôle

Réponse dipolaire et topographie

MEG

g p

MEG

Réponse dipolaire :

perpendiculaire à la direction du

dipôle

D’après Parkkonnen, HBM 2008

D’après R. Samelin

EEG/MEG : Topographie différente pour un même générateur

Ce que nous voyons en MEG…

D’après Parkkonnen, HBM 2008

Analyse des signaux EEG ou MEG

Analyse spontanée = analyse des signaux

enregistrés bruts

• Rythmes cérébraux

physiologiques (ex: alpha)

• Signaux traduisant une activité

musculaire parasite (ex:

mouvement cardiaque)

• Manifestations pathologiques

(ex: activités critiques en

épilepsie)

D’après Parkkonen, HBM 2008

Analyse liée à une activité cognitive Très faible et noyée dans l’activité spontanée

Stimulation ou tâche cognitive

Fragment de signal MEG - 1s; 31/248 capteurs

Projet Catsem – BLRI - Stimulation = mots écrits présentés un à un

Tâche = juger si ce mot correspond à une partie du corps

Quelques rythmes cérébraux connus

Artéfacts et Bruits

Comme l'activité électrique liée

à la tâche cognitive est noyée dans

l'activité spontanée…

Technique des potentiels évoqués

(en EEG) ou champs magnétiques

évoqués (en MEG)

ERP - Event-related Potential

ERF - Event-related Field

Technique de moyennage des

signaux synchronisés au stimulus

(Dawson, 1937)

D’après Parkkonen, HBM 2008

Stimulation ou tâche cognitive

Analyse de l’activité cognitive

par multiples répétition de la

tâche pour augmenter le signal

sur bruit

Analyse cognitive : ERP et ERF

Moyennage : postulats

cap

teu

r

s

Signal Brut

p

ssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssss

Essai 1 Essai 2 Essai 3

Postulats

• La réponse électromagnétique produite par la stimulation expérimentale

correspondent à l’activité d’une population des neurones spécialisés dans le

traitement de cette stimulation

• Ces évènements neuronaux devraient réapparaître systématiquement, et ce, à

la même latence, si cette stimulation est répétée dans les mêmes conditions

(propriété de reproductibilité des évènements neuronaux évoqués par la

stimulation, la tâche et l’état du sujet)

Moyennage : en pratique

• Addition des différents segments (mesures électriques ou magnétiques) obtenus

après la présentation d’un stimulus répété

• Réalignement des mesures sur le moment d’apparition de ce stimulus

A l’inverse, les événements aléatoires et non dépendants

de ce traitement vont s’annuler entre eux.

Les événements propres au traitement de cette stimulation

se somment et se différencient du reste du signal.

MEG

Events-Related Fields

(ERFs)

Projet Catsem – BLRI

ERP et ERF : Principe

D’après Parkkonen, HBM 2008

Moyenner le signal spontané de manière synchrone au trigger

pour augmenter le ratio signal sur bruit

Obtenir une moyenne temporellement associée au stimulus

« stimulus-locked time-domain »

ERP/ERF : Influence du nombre d’essais

Augmenter le nombre des stimuli pour augmenter le ratio signal sur bruit

D’après Baillet, HBM 2008

ERP/ERF : caractéristiques

La latence des ERP/ERF indique de décours temporel de l’activité neurale

L’amplitude est supposée refléter l’allocation de ressources neurales

nécessaire à une tâche donnée.

Polarité

• ERP (P=positive ou N=négatif)

• ERF (M)

Latence = temps d’apparition par

rapport à la stimulation

Convention : N100 ou N1 est une

composante négative apparue à 100 ms

après stimulation

ERP : exemple

Tâche de décision de stimulus discordant

• Sons rares (1000 Hz à 25%)

• Sons fréquents (500Hz à 75%)

Plusieurs ERPs, parmi lesquelles :

• N100 : composante perceptive présente

aussi bien pour les sons rares que fréquents

• P300 : amplitude plus importante pour les

sons rares

• MMN (« mismatch negativity ») : différence

« onde fréquente et rare »

D’après Näätänen, 1985

Auditory Oddball Task

Ondes précoces (perceptives comme N1) et tardives (cognitives comme P3)

ERF : exemple Projet Catsem BLRI

~84 ms

~405ms

~205 ms

Vidéo

Merci de votre attention