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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Potentiels évoqués Bénar et al Hum Brain Mapp 2007

Analyse paramétrique : principe - Paramètres EEG: 15.5 7.1 19.6 5.0 18.6 -3.4 -11.4 -2.1 11.9 -11.2 - Construction du modèle pour l’analyse de l’IRMf: * Convolution par modèle de HRF

Activation IRMf Régresseur principal Régresseur paramétrique

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

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

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=100.00 (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

Décomposition : détails 19 19

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

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

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

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

ICA spatial 24 24

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

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

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