Problèmes inverses en électroencéphalographie Estimation des conductivités in vivo.
Sylvain Vallaghé Projet Odyssée Problèmes inverses en électroencéphalographie Estimation des...
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Sylvain Vallaghé
Projet Odyssée
Problèmes inverses enélectroencéphalographie
Estimation des conductivités in vivo
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228 juin 2005 Sylvain Vallaghé
ParcoursParcours
2000 Bac S
2000/2002 Classes préparatoires – Lycée Champollion Grenoble
2002/2005 ENSIMAG – Spécialisation Image et Calcul Scientifique
2004Stage au LMC (Grenoble) sous la direction de Valérie Perrier.
Problèmes d’imagerie médicale. Contours actifs, ondelettes.
2004/2005Master Mathématiques Appliquées
Université Joseph Fourier – Grenoble
2005Stage au laboratoire Odyssée (INRIA) encadré par Maureen Clerc.
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328 juin 2005 Sylvain Vallaghé
EEG et MEG : techniques d’imagerie médicaleEEG et MEG : techniques d’imagerie médicale
• Non-invasives : mesures passives.
• Excellente résolution temporelle : milliseconde.
• La localisation spatiale nécessite la résolution d’un problème inverse.
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428 juin 2005 Sylvain Vallaghé
Problème inverse
Problème direct
Relation entre sources et potentiel (EEG)Relation entre sources et potentiel (EEG)
Paramètre important
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528 juin 2005 Sylvain Vallaghé
Modélisation de la conductivitéModélisation de la conductivité
• La tête est composée de différents types de tissus.
• Possibilité de segmenter les différentes régions à partir de l’IRM.
• Modèle classique : 3 couches (cerveau, crâne, scalp).
Cerveau
Crâne
Scalp
• On assigne une conductivité constante à chaque région.
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628 juin 2005 Sylvain Vallaghé
Influence sur la localisation des sourcesInfluence sur la localisation des sources
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728 juin 2005 Sylvain Vallaghé
Caractéristiques de la conductivité
Caractéristiques de la conductivité
• Dépend des tissus.
• Dépend du sujet : mesures in vivo.
• Dépend des géométries : conductivité « effective ».
• Définie à un facteur d’échelle près :On cherche des conductivités relatives ( , )
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828 juin 2005 Sylvain Vallaghé
Estimation des conductivités in vivoEstimation des conductivités in vivo
• Injection de courant sur le scalp : Tomographie par Impédance Electrique (EIT).connue
Problème inverse classique de localisation des sources
connue
Problème inverse d’estimationdes conductivités
• Source de courant cérébrale induite + localisation par MEG (moins sensible aux conductivités).
• Hypothèse :
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928 juin 2005 Sylvain Vallaghé
Stage de MasterMéthode d’estimation des conductivités in vivo
Stage de MasterMéthode d’estimation des conductivités in vivo
• Modèle constant par morceaux. 3 tissus : cerveau, crâne, scalp.
• Problème inverse d’estimation des conductivités + localisation des sources (avec a priori)
Cerveau
Crâne
Scalp• Méthode sans injection de courant :
non-invasive.
• Pas de mesures MEG : simplicité expérimentale.
•
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1028 juin 2005 Sylvain Vallaghé
ValidationValidation
• Travail sur des simulations de mesures.
Expérience réelle prévue.
• Utilisation de géométries sphériques.
Simulations calculées analytiquement.
Cerveau
Crâne
Scalp
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1128 juin 2005 Sylvain Vallaghé
RésultatsRésultats
• Il est possible d’estimer simultanément les sources de courant et les conductivités.
En vert : conductivitésEn bleu : source de courant
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1228 juin 2005 Sylvain Vallaghé
RésultatsRésultats
• Bonne estimation du rapport
• Peu de sensibilité à
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1328 juin 2005 Sylvain Vallaghé
RésultatsRésultats
• Malgré l’imprécision sur , l’erreur sur la localisation des sources est très faible.
• A posteriori, hypothèse non pénalisante pour la localisation des sources.
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1428 juin 2005 Sylvain Vallaghé
Aller plus loinAller plus loin
• Validation sur des données expérimentales, comparaison avec l’EIT (injection de courant) pour un même sujet.Partenariat avec le laboratoire de neurophysiologie et neuropsychologie de la Timone à travers l’Action Color Inria EEG++.
• Dépasser les modèles isotropes et constants par morceaux.
Anisotropie de la matière blanche : influence importante sur la localisation des sources.
Lien avec l’IRM de diffusion.Partenariat avec le centre IRMf de la Timone + ACI Obs-Cerv.
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1528 juin 2005 Sylvain Vallaghé
Intégrer l’information de l’IRM de diffusion dans les modèles de conductivité
Intégrer l’information de l’IRM de diffusion dans les modèles de conductivité
• Christophe Lenglet, Rachid Deriche : reconstruction de la connectivité anatomique du cerveau.
• Récupérer le tenseur de conductivité à partir du tenseur de diffusion.