Cartographie fonctionnelle en MEEG, EEG-IRMf et SEEG

Présentation au sujet: "Cartographie fonctionnelle en MEEG, EEG-IRMf et SEEG"— Transcription de la présentation:

1 Cartographie fonctionnelle en MEEG, EEG-IRMf et SEEG
Christian-G. Bénar, INSERM U751 GDR statistiques et santé 2007

2 Plan Introduction : signaux, objectifs et stratégies
Analyse en événements uniques: EEG-IRMf Analyse en événements uniques: méthodologie Localisation de sources d’oscillations épileptiques Discussion

3 Plan Introduction : signaux, objectifs et stratégies
Analyse en événements uniques: EEG-IRMf Analyse en événements uniques: méthodologie Localisation de sources d’oscillations épileptiques Discussion

4 Localisation de sources (Modèles)
Signaux (1) : EEG et MEG Gavaret et Badier Localisation de sources (Modèles) Résolution temporelle ~ ms

5 - Résolution spatiale ~mm
Signaux (2) : IRMf Thivard et al, 2005 lissage temporel - Résolution spatiale ~mm 5 s

6 Objectifs (1) Utilisation conjointe des méthodes de cartographie fonctionnelle MEG et EEG (résolution temporelle ms) IRMf (résolution spatiale mm) fMRI EEG MEG Chirurgie Cognition Epilepsie

7 Objectifs (2) Comparaison avec l’EEG intracérébral (SEEG)
Évaluation des méthodes non-invasives Compréhension des liens surface-profondeur

8 Stratégie (1) Utilisation d’enregistrements simultanés
EEG-MEG, EEG-IRMf, EEG-SEEG Bénar et al Hum Brain Mapp 2007

9 Stratégie (2) Analyse en événements uniques
Évite le mélange effectué par la moyenne Véritable analyse conjointe Bénar et al IPMI 2007

10 Stratégie (3) Utilisation des événements transitoires (pointes, PE) et des oscillations (30-150Hz) Relations à travers les fréquences Lien electrophysiologie-EEG dans la bande gamma ? Logothetis et al 2001 Niessing et al 2005

11 Plan Introduction : objectifs et stratégies
Analyse en événements uniques: EEG-IRMf Analyse en événements uniques: méthodologie Localisation de sources d’oscillations épileptiques Discussion

12 EEG-IRMf : Principe J. Ives
Combinaison des résolutions temporelles et spatiales compréhension des liens Pot. Évoqués/ IRMf

13 Potentiels évoqués Bénar et al Hum Brain Mapp 2007

14 Analyse paramétrique : principe
- Paramètres EEG: - Construction du modèle pour l’analyse de l’IRMf: * Convolution par modèle de HRF

15 Activation IRMf Régresseur principal Régresseur paramétrique

16 Plan Introduction : objectifs et stratégies
Analyse en événements uniques: EEG-IRMf Analyse en événements uniques: méthodologie Localisation de sources des oscillations Discussion 16 16

17 Principe de l’essai par essai
projet avec Maureen Clerc et Théo Papadopoulo, Odyssée, INRIA Sophia-Antipolis Minimisation par Levenberg-Marquardt Hyper-paramètres à estimer : lambda, moy(par) et std(par) Il faut définir les atomes qui servent à construire le modèle 17 17

18 Décomposition atomique : principe
time (s) frequency (Hz) GLp1, xi=7, z-score 1 2 3 4 5 -0.2 -0.1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 98 83 70 59 49 41 35 29 25 21 17 15 12 10 9 -100 -50 50 time (ms) iter1,max= (11.19Hz, xi=9) 100 200 300 400 500 95 71 53 40 30 22 13 7 99 18 6 63 42 28 19 8 iter5,max=56.58 (49.34Hz, xi=25) 60 38 24 Atomes de Gabor 18 18

19 Décomposition : détails
19 19

20 Séparation topographie-temps
Préblanchiment fréquentiel + analyse en composantes indépendantes 20 20

21 Plan Introduction : objectifs et stratégies
Analyse en événements uniques: EEG-IRMf Analyse en événements uniques: méthodologie Localisation de sources d’oscillations épileptiques Discussion 21 21

22 Décharges intercritiques oscillatoires
avec A Trébuchon-da Fonseca, JM Badier 22 22

23 Localisation de sources en MEG
Préblanchiment, Minimum norm + z-score 23 23

24 ICA spatial 24 24

25 Plan Introduction : objectifs et stratégies
Analyse en événements uniques: EEG-IRMf Analyse en événements uniques: méthodologie Localisation de sources d’oscillations épileptiques Discussion 25 25

26 Résumé : Pistes et interactions
Multimodalité : M/EEG, IRMf Essai par essai Temps fréquence Localisation de source, analyse multivariée 26 26

27 Difficultés temporel M/EEG + spatial IRMf nécessite d’abord une mise en correspondance spatiale (ICA; problème inverse) Données espace-temps-fréquences- essai : peut-on séparer les dimensions ? (PARAFAC) Détection d’une activité espace-temps- fréquence (ex: permutations, bootstrap) Bénar et al Neuroimage 2006 Fréquence (Hz) 27 Temps (ms) 27

28 Pistes Liens entre ligne de base et post- stimulus en EEG-IRMf
Comparaison EEG/MEG/SEEG pour les oscillations épileptiques Modèles de génération de la MEEG: valider le problème inverse, mieux comprendre les relations surface- profondeur (D. Cosandier-Rimélé et F. Wendling, INSERM U642) 28 28