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

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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 doscillations épileptiques Discussion 2

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

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

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

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

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

8 Stratégie (1) Utilisation denregistrements simultanés EEG-MEG, EEG-IRMf, EEG-SEEG Bénar et al Hum Brain Mapp

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

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 ? Niessing et al 2005Logothetis et al

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

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

13 Potentiels évoqués Bénar et al Hum Brain Mapp

14 Analyse paramétrique : principe * Convolution par modèle de HRF - Paramètres EEG: Construction du modèle pour lanalyse de lIRMf: 14

15 Activation IRMf Régresseur principalRégresseur paramétrique 15

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

17 Principe de lessai par essai - 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 projet avec Maureen Clerc et Théo Papadopoulo, Odyssée, INRIA Sophia-Antipolis 17

18 Décomposition atomique : principe Atomes de Gabor 18

19 Décomposition : détails 19

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

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

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

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

24 ICA spatial 24

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

26 Résumé : Pistes et interactions 26

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


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