Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Les tests d'écoute subjectifs permettent d'évaluer la fiabilité de reproduction des systèmes de codage audio (codecs). Le projet présenté ici vise à évaluer la possibilité d'utiliser les réactions physiologiques (activité électrodermale, cardiaque, musculaire et cérébrale) à la place d'une note donnée par l'auditeur, afin de caractériser la performance d'un codec. Ceci permettrait d'avoir une méthode d'évaluation plus proche de la perception réelle de qualité audio du sujet. Des tests d'écoute mettant en oeuvre des dégradations audio bien connues en concours avec la mesure des réactions physiologiques ont été réalisés pour 4 auditeurs. L'analyse des résultats montre que certaines caractéristiques physiologiques permettent d'avoir une information fiable sur la qualité audio perçue, et ce de manière répétable pour près de 70% des signaux audio testés chez un sujet, et près de 60% des séquences audio testées chez tous les sujets. Ceci permet de postuler sur la faisabilité d'une telle méthode d'évaluation subjective des codecs audio.

Encore aujourd’hui, l’électroencéphalogramme (EEG) reste la seule modalité permettant d’étudier facilement l’activité neuronale. Toutefois, l’interprétation de l’enregistrement EEG est un processus essentiellement qualitatif, ce qui limite grandement son utilisation clinique. Bien que certaines mesures aient été conçues pour évaluer quantitativement les modulations d’amplitude du signal EEG, leur grande variabilité empêche l’établissement de critères qui en permettraient une utilisation clinique. Par exemple, la désynchronisation liée à un évènement (DLE), une mesure reflétant l’activation corticale lors d’une tâche, pourrait être utilisée pour investiguer de nombreuses pathologies neuropsychiatriques et être intégrée au développement d’interface neuronale directe. Toutefois, pour une même tâche dans les mêmes conditions certains individus génèrent une forte DLE alors qu’elle est très faible pour d’autres. Curieusement, lors d’un mouvement de la main droite, la DLE est retrouvée au niveau des électrodes situées au centre de l’hémisphère gauche, mais aussi au niveau de celles situées au centre de l’hémisphère droit. Cette symétrie s’accorde avec une théorie de plus en plus répandue proposant une organisation bilatérale du système moteur. Ainsi, l’interaction interhémisphérique serait essentielle à la réalisation de mouvements mêmes unimanuels. Le corps calleux (CC), étant la principale structure responsable de cette interaction, revêt donc un intérêt particulier et cette étude vise à évaluer sa contribution à la variabilité interindividuelle de la puissance de la DLE élicitée par un mouvement des doigts. L’imagerie par résonnance magnétique a été utilisée afin de mesurer non seulement l’aire du CC sur la coupe mi-sagittale, mais aussi d’autres mesures reflétant son organisation et qui proviennent des techniques d’imagerie par résonnance magnétique de diffusion. Ces mesures sont la diffusivité moyenne, l’anisotropie fractionnelle et la longueur moyenne des fibres transcalleuses reconstruites par tractographie. Bien que nos résultats ne démontrent pas la présence d’une relation statistiquement significative entre la puissance de la DLE et aucune de ces mesures, deux tendances intéressantes émergent. En effet, la puissance de la DLE au niveau des électrodes centrales semble présenter une relation positive avec la diffusivité moyenne et une relation négative avec l’anisotropie fractionnelle. Ces deux mesures pourraient être particulièrement prometteuses pour de prochaines études visant à expliquer la variabilité de la puissance du signal EEG.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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Lorsque l'on enregistre l'activité cérébrale en électroencéphalographie (EEG) de surface, le signal d'intérêt est fréquemment bruité par des activités différentes provenant de différentes sources de bruit telles que l'activité musculaire. Le débruitage de l'EEG est donc une étape de pré-traitement important dans certaines applications, telles que la localisation de source. Dans cette thèse, nous proposons six méthodes permettant la suppression du bruit de signaux EEG dans le cas particulier des activités enregistrées chez les patients épileptiques soit en période intercritique (pointes) soit en période critique (décharges). Les deux premières méthodes, qui sont fondées sur la décomposition généralisée en valeurs propres (GEVD) et sur le débruitage par séparation de sources (DSS), sont utilisées pour débruiter des signaux EEG épileptiques intercritiques. Pour extraire l'information a priori requise par GEVD et DSS, nous proposons une série d'étapes de prétraitement, comprenant la détection de pointes, l'extraction du support des pointes et le regroupement des pointes impliquées dans chaque source d'intérêt. Deux autres méthodes, appelées Temps Fréquence (TF) -GEVD et TF-DSS, sont également proposées afin de débruiter les signaux EEG critiques. Dans ce cas on extrait la signature temps-fréquence de la décharge critique par la méthode d'analyse de corrélation canonique. Nous proposons également une méthode d'Analyse en Composantes Indépendantes (ICA), appelé JDICA, basée sur une stratégie d'optimisation de type Jacobi. De plus, nous proposons un nouvel algorithme direct de décomposition canonique polyadique (CP), appelé SSD-CP, pour calculer la décomposition CP de tableaux à valeurs complexes. L'algorithme proposé est basé sur la décomposition de Schur simultanée (SSD) de matrices particulières dérivées du tableau à traiter. Nous proposons également un nouvel algorithme pour calculer la SSD de plusieurs matrices à valeurs complexes. Les deux derniers algorithmes sont utilisés pour débruiter des données intercritiques et critiques. Nous évaluons la performance des méthodes proposées pour débruiter les signaux EEG (simulés ou réels) présentant des activités intercritiques et critiques épileptiques bruitées par des artéfacts musculaires. Dans le cas des données simulées, l'efficacité de chacune de ces méthodes est évaluée d'une part en calculant l'erreur quadratique moyenne normalisée entre les signaux originaux et débruités, et d'autre part en comparant les résultats de localisation de sources, obtenus à partir des signaux non bruités, bruités, et débruités. Pour les données intercritiques et critiques, nous présentons également quelques exemples sur données réelles enregistrées chez des patients souffrant d'épilepsie partielle. / In the process of recording electrical activity of the brain, the signal of interest is usually contaminated with different activities arising from various sources of noise and artifact such as muscle activity. This renders denoising as an important preprocessing stage in some ElectroEncephaloGraphy (EEG) applications such as source localization. In this thesis, we propose six methods for noise cancelation of epileptic signals. The first two methods, which are based on Generalized EigenValue Decomposition (GEVD) and Denoising Source Separation (DSS) frameworks, are used to denoise interictal data. To extract a priori information required by GEVD and DSS, we propose a series of preprocessing stages including spike peak detection, extraction of exact time support of spikes and clustering of spikes involved in each source of interest. Two other methods, called Time Frequency (TF)-GEVD and TF-DSS, are also proposed in order to denoise ictal EEG signals for which the time-frequency signature is extracted using the Canonical Correlation Analysis method. We also propose a deflationary Independent Component Analysis (ICA) method, called JDICA, that is based on Jacobi-like iterations. Moreover, we propose a new direct algorithm, called SSD-CP, to compute the Canonical Polyadic (CP) decomposition of complex-valued multi-way arrays. The proposed algorithm is based on the Simultaneous Schur Decomposition (SSD) of particular matrices derived from the array to process. We also propose a new Jacobi-like algorithm to calculate the SSD of several complex-valued matrices. The last two algorithms are used to denoise both interictal and ictal data. We evaluate the performance of the proposed methods to denoise both simulated and real epileptic EEG data with interictal or ictal activity contaminated with muscular activity. In the case of simulated data, the effectiveness of the proposed algorithms is evaluated in terms of Relative Root Mean Square Error between the original noise-free signals and the denoised ones, number of required ops and the location of the original and denoised epileptic sources. For both interictal and ictal data, we present some examples on real data recorded in patients with a drug-resistant partial epilepsy.

Les interfaces cerveau-machine visent à établir un lien de communication entre le cerveau et un système externe à ce dernier. Les électroencéphalogrammes (EEG), dans ce contexte, ont l’avantage d’être non invasifs. Par contre, l’information sensorielle qui se retrouve dans un signal EEG est beaucoup moins ciblée que dans un signal neuronal acquis par une méthode invasive. De plus, étant donné que le cortex auditif est situé dans des repliements du tissu cortical, les neurones qui déchargent, suite à un stimulus auditif, sont parallèles à la surface corticale sur laquelle les EEG sont enregistrés. Par conséquent, l’information auditive qui se retrouve dans le canal EEG situé vis-à-vis du cortex auditif est faible. L’objectif principal de ce projet de recherche consiste donc à étudier la répartition de l’information auditive dans l’ensemble des canaux EEG. Pour ce faire, nous utilisons deux approches. Dans la première, nous tenterons d’estimer l’activité corticale sous-jacente à partir des signaux EEG en utilisant un modèle de couplage bande fréquence. En effet, certaines bandes de fréquences sont des bons prédicteurs des décharges neuronales. Cependant, cette approche n’a pas été validée pour le système auditif, nous confronterons donc l’estimation obtenue à une autre estimation en ayant recours à un modèle spécialisé pour l’encodage du signal de parole faisant appel aux processus ponctuels. Ce modèle prend en compte les dynamiques intrasèques des neurones et également des propriétés spectrotemporelles du stimulus d’entrée. Dans la seconde approche, nous étudierons la possibilité de classifier 3 voyelles (a, i et u) en fonction du nombre de canaux EEG utilisés ainsi que leur répartition sur le cuir chevelu. Nous aurons recours, pour cela, à un réservoir de neurone à décharge récurrent activé en entrée par les données EEG. Les résultats démontrent que l’information auditive se retrouve en fait dans l’ensemble des canaux EEG et qu’elle n’est pas confinée à un nombre restreint d’électrodes. Il est également montré que lorsque l’on utilise les 64 électrodes que comporte l’EEG pour classifier les 3 voyelles, on obtient une classification de l’ordre de 80%, mais aussi qu’un nombre limité de 10 électrodes suffit pour obtenir une classification satisfaisante et, qu’en plus, la position de ces électrodes sur le cuir chevelu est peu importante.

De nombreuses craintes sont aujourd'hui formulées quant à la nocivité des champs de radiofréquences émis par les téléphones portables sur la santé. Etant donné que la tête et la peau sont les organes les plus exposés, la circulation sanguine cérébrale, la microcirculation cutanée au niveau du visage et l'activité électrique du cerveau sont spécifiquement concernées. A cet effet, nous avons mené deux études chez des volontaires adultes sains pour évaluer la vitesse du débit sanguin cérébral dans les artères cérébrales moyennes par Doppler transcrânien et le micro-débit sanguin cutané du visage par laser Doppler fluxmétrique dans la première étude ; et pour détecter d'éventuelles modifications dans l'activité électrique du cerveau par électroencéphalographie dans la deuxième. L'exposition aux radiofréquences était réalisée par deux téléphones issus du commerce, un 'réel' qui émettait des radiofréquences et chauffait en même temps et l'autre 'sham' qui chauffait seulement sans émission. La première étude n'a pas montré d'effet des radiofréquences sur la vitesse du débit sanguin cérébral au niveau des artères cérébrales moyennes, pourtant une augmentation significative du micro-débit sanguin cutané pendant l'exposition 'réelle' par rapport à l'exposition 'sham' a été observée alors que l'augmentation de la température de la peau était identique dans les deux sessions d'exposition 'sham' et 'réelle'. L'activité électrique du cerveau a présenté une diminution dans la puissance spectrale de la bande de fréquence alpha (8-12 Hz) pendant et après l'exposition 'réelle' par rapport à l'exposition 'sham'.

Introduction. Les animaux et les humains sont capables de moduler leur propre activité cérébrale, pourvu que leur soit donné un retour sensoriel en temps-réel de celle-ci. La gamme des activités contrôlables s’étend des rythmes oscillatoires, à la réponse hémodynamique , au taux de décharge des neurones ou même au signal calcique associé aux potentiels d’action. Le contrôle volontaire des activités neuronales, facilité par le plan expérimental d’un paradigme en boucle fermée, est au cœur de l’interaction corps-esprit et peut être utilisé pour adresser des questions philosophiques. Mais comme de nombreuses études l’ont démontré, les interfaces homme-machine sont aussi un outil puissant dans la réhabilitation motrice, la gestion de la douleur, la régulation des émotions, ou encore l’amélioration de la mémoire. Étant donné que la plupart des études a été conduite sur les sujets humains avec des techniques non-invasives, les mécanismes neurophysiologiques de l’autorégulation neuronale sont restés mal connus. L’objectif principal de ce travail était donc d’élaborer une description des principes physiologiques sous-tendant cette technique.Objectifs. D’après la théorie des oscillations neuronales à des multiples niveaux, la présente enquête était principalement définie par les questions suivantes : 1) Quels sont les marqueurs physiologiques du contrôle volontaire des activités neuronales? 2) Existe t-il des échelles spatiotemporelle plus facilement modulables que d’autres? 3) Les effets de l’entrainement sont –ils spécifiques ou généralisables en espace et fréquence ? et 4) Quelles sont les stratégies cognitives efficace pour contrôler les activités oscillatoires parmi plusieurs sujets ? Pour adresser ces questions, dans mon travail j’ai utilisé les enregistrements intracérébraux avec des macro- et micro-électrodes chez les patients épileptiques dans le cadre d’un bilan pré-chirurgical. / Introduction. Animals and humans are capable to modulate their own brain activity if they are provided with real-time sensory feedback thereof. The range of controllable neural activities reaches from oscillatory brain rhythms, over hemodynamic response function to the firing of single neurons or even action-potential associated calcium signals. The voluntary control of neural activity facilitated by this ‘closed-loop’ experimental paradigm is at the very heart of the mind-body interaction and can be used to address philosophical questions. But as numerous successful applications of neurofeedback and brain-computer interfaces have demonstrated, it is also a powerful tool in motor rehabilitation, pain management, emotion regulation or memory improvement. Because most previous studies were conducted on humans using non-invasive recordings techniques, the neurophysiological mechanisms of neural self-regulation remained obscure. The main objective of the present work was thus to provide a better understanding of its underlying principles. Objectives. Following a multiscale theoretical framework of neural oscillations, the present investigation was largely guided by the following questions: 1) What are the physiological markers of successful control? 2) Are some regions or spatiotemporal scales more easily controllable than others? 3) Are training effects specific or generalized? and 4) What are subject-invariant successful cognitive strategies of neural self-control? To address these questions, we took advantage of intracerebral macro- and micro-electrode recordings in epileptic patients undergoing long-term monitoring in the presurgical context.