Manon Maheux PSY 6992 Électrophysiologie de l’attention Professeur : Pierre Jolicoeur

Plan Attention et signaux (cues) Posner et al. (1978, 1980). Signaux symboliques vs périphériques Lien entre les structures anatomiques et les composantes ERP Composantes importantes en attention visuelle P1 N1, régions antérieures N1, régions postérieures Conclusions générales

Performances et signaux L’utilisation de signaux (cues) est connue pour améliorer les performances à une tâche attentionnelle. Effets possibles des signaux › Améliorer l’analyse sensorielle et perceptuelle, › Accélérer l’identification des stimuli et l’encodage sémantique, › Causer des changements dans le processus de prise de décision, › Faciliter l’attention (facilite la représentation perceptuelle ou accélère l’uptake de l’information), › Augmenter la volonté du participant de répondre rapidement à un essai.

Effet du signal, l’exemple de Posner et al. (1978, 1980). Signal = flèche est présenté au centre de l’écran, pointée aléatoirement vers la gauche ou vers la droite. Signal est valide (prédit la localisation des stimuli) 75% du temps (invalide 25%). Stimuli (barres blanches de différentes longueurs) sont présentés à droite ou à gauche de l’écran. Tâche : appuyer sur un bouton si les barres sont longues et sur un autre si barres sont courtes. Signal endogène/symbolique : doit décoder l’information donnée par le signal diriger son attention.

Posner et al. (1978, 1980) suite … Hypothèse : la validité aura un effet sur le temps de réaction. Si affecte le traitement perceptuel → effet sur les premières composantes Si affecte les étapes de décision et de réponse → effet sur les composantes plus tardives.

Amplitude plus grande pour P1 et N1 lorsque le signal est valide. Signal a un effet sur le traitement perceptuel et sensoriel.

Tâches : appuyer sur un bouton quand les barres apparaissent. Effet sur P1 (amplitude plus grande), mais pas sur N1. Dissociation entre processus attentionnels reflétés par les deux composantes.

Signaux symboliques vs périphériques Signal symbolique : présenté au milieu de l’écran. Décode information → dirige attention Signal périphérique : évènement sensoriel. Signal attire l’attention. Attire l’attention de façon plus automatique Plus difficile à ignorer Effet de validité plus grand (TR plus rapides) Attention aux interactions possibles entre le signal et le stimulus.

Symboliques vs périphériques (Hillyard et al., 1994) Deux rectangles imaginaires formés par 4 points : endroit où les stimuli vont apparaître. Symbolique : flèche placée au centre Périphérique : clignotement des 4 points Valide 75% du temps Stimuli : barres verticales blanches, longues ou courtes, qui clignotent dans le rectangle imaginaire Tâche : appuyer sur un bouton selon la longueur des stimuli.

Résultats TR plus rapides pour les essais valides. Tracés différents pour les deux types de signal. Symbolique P1 : amplitude plus grande si valide N1 : amplitude plus grande si valide P3 : amplitude plus grande si invalide Courbe demeure dans le positif

Résultats TR plus rapide pour les essais valides. ERP différents pour les deux types de symboles. Symbolique P1 : amplitude plus grande si valide N1 : amplitude plus grande si valide P3 : amplitude plus grande si invalide Courbe demeure dans le positif Périphérique Pas de changements pour P1 Amplitude plus grande pour les courbes plus tardives (N1, N2, P3) Des composantes tardives similaires pourraient indiquer une similarité dans le mécanisme.

Composantes ERP et structures anatomiques Hypothèse : les premières composantes (P1, N1) reflète le traitement dans le cortex visuel, les structures sous- corticales et même la rétine (donc les premières étape du traitement de l’information visuelle). EX. P1 Problème : on ne sait pas où et comment P1 est affecté et comment le système réagit. Doit identifier où est générer P1 Doit identifier si attention spatiale peut avoir un effet sur les premières étapes du processus de traitement

(Hillyard et Mangun, 1987)

P1 suite … 3 problèmes : Ne peut pas assumer qu’activité est générée par une structure qui est située directement dessous. P1 varie selon les tâches (P100 en pattern-reversing ≠ P1 en attention) Petit nombre d’électrodes (11) et de régions (2)

P1 suite … Mangun et al. (1993) utilise les caractéristiques du cortex strié, situé dans la fissure calcarine. Dans la fissure calcarine, le champ visuel supérieur se retrouve dans le bas du repli et le champ visuel inférieur se retrouve dans le haut du repli.

Les composantes générées dans cette région ont donc une polarité inversée sur le scalp.

Une nouvelle composante : NP80 Mangun combine sa méthodologie avec celle de Jeffreys et Axford (1972). But : identifier la composante P1 et étudier si elle produit un patron de polarité inversée comme on s’attend d’une composante générée dans la fissure calcarine. Une composante montre ce patron inversé, mais sa latence est plus courte que pour P1 : NP80/C1. Amplitude maximale dans la région médiane (pariétal- occipital) et diminue lorsqu’on se dirige vers les régions occipitales latérales

N1 N1 : modulée par l’attention spatiale. Relation entre N1 et P1 = encore floue. N1 est en fait plusieurs sous-composantes ayant des latences différentes selon la région enregistrée (occipito- temporale vs pariétale). Étude de Johannes et al. (1992, 1994) permet de mieux comprendre ce phénomène en étudiant l’effet du changement de luminosité sur les composantes. Les latences et les amplitudes des composantes changent, mais de différentes façons.

N1 suite … ↑ luminosité ↑ amplitude P1 = latence N1 pariétale ↓ latence N1 occipito-temporale Topographie du voltage mesuré sur le scalp montre les 2 composantes de N1.

Conclusions générales de l’article L’attention sélective visuo-spatiale implique plusieurs mécanismes neuronaux capables de moduler le traitement perceptuel de signaux sensoriels. Des projections neuronales viennent influencer les neurones des régions du cortex extrastrié → modification de leurs excitations et de leurs réponses face aux stimulations sensorielles → génère des composantes ERP. Les premières composantes semblent refléter la localisation spatiale.