The goal of this investigation was to explore the efficacy of implementing a rehabilitation robot controlled by a noninvasive brain-computer interface (BCI) to influence brain plasticity and facilitate motor learning. The motivation of this project stemmed from the need to address the population of stroke survivors who have few or no options for therapy. A stroke occurs every 40 seconds in the United States and it is the leading cause of long-term disability [1-3]. In a country where the elderly population is growing at an astounding rate, one in six persons above the age of 55 is at risk of having a stroke. Internationally, the rates of strokes and stroke-induced disabilities are comparable to those of the United States [1, 4-6]. Approximately half of all stroke survivors suffer from immediate unilateral paralysis or weakness, 30-60% of which never regain function [1, 6-9]. Many individuals who survive stroke will be forced to seek institutional care or long-term assistance. Clinicians have typically implemented stroke rehabilitative treatment using active training techniques such as constraint induced movement therapy (CIMT) and robotic therapy [10-12]. Such techniques restore motor activity by forcing the movement of weakened limbs. That active engagement of the weakened limb movement stimulates neural pathways and activates the motor cortex, thus inducing brain plasticity and motor learning. Several studies have demonstrated that active training does in fact have an effect on the way the brain restores itself and leads to faster rehabilitation [10, 13-15]. In addition, studies involving mental practice, another form of rehabilitation, have shown that mental imagery directly stimulates the brain, but is not effective unless implemented as a supplemental to active training [16, 17]. Only stroke survivors retaining residual motor ability are able to undergo active rehabilitative training; the current selection of therapies has overlooked the significant population of stroke survivors suffering from severe control loss or complete paralysis [6, 10]. A BCI is a system or device that detects minute changes in brain signals to facilitate communication or control. In this investigation, the BCI was implemented through an electroencephalograph (EEG) device. EEG devices detect electrical brain signals transmitted through the scalp that corresponded with imagined motor activity. Within the BCI, a linear transformation algorithm converted EEG spectral features into control commands for an upper-limb rehabilitative robot, thus implementing a closed-looped feedback-control training system. The concept of the BCI-robot system implemented in this investigation may provide an alternative to current therapies by demonstrating the results of bypassing motor activity using brain signals to facilitate robotic therapy. In this study, 24 able-bodied volunteers were divided into two study groups; one group trained to use sensorimotor rhythms (SMRs) (produced by imagining motor activity) to control the movement of a robot and the other group performed the 'guided-imagery' task of watching the robot move without control. This investigation looked for contrasts between the two groups that showed that the training involved with controlling the BCI-robot system had an effect on brain plasticity and motor learning. To analyze brain plasticity and motor learning, EEG data corresponding to imagined arm movement and motor learning were acquired before, during, and after training. Features extracted from the EEG data consisted of frequencies in the 5-35Hz range, which produced amplitude fluctuations that were measurably significant during reaching. Motor learning data consisted of arm displacement measures (error) produced during an motor adaptation task performed daily by all subjects. The results of the brain plasticity analysis showed persistent reductions in beta activity for subjects in the BCI group. The analysis also showed that subjects in the Non-BCI group had significant reductions in mu activity; however, these results were likely due to the fact that different EEG caps were used in each stage of the study. These results were promising but require further investigation. The motor learning data showed that the BCI group out-performed non-BCI group in all measures of motor learning. These findings were significant because this was the first time a BCI had been applied to a motor learning protocol and the findings suggested that BCI had an influence on the speed at which subjects adapted to a motor learning task. Additional findings suggested that BCI subjects who were in the 40 and over age group had greater decreases in error after the learning phase of motor assessment. These finding suggests that BCI could have positive long term effects on individuals who are more likely to suffer from a stroke and possibly could be beneficial for chronic stroke patients. In addition to exploring the effects of BCI training on brain plasticity and motor learning this investigation sought to detect whether the EEG features produced during guided-imagery could differentiate between reaching direction. While the analysis presented in this project produced classification accuracies no greater than ~77%, it formed the basis of future studies that would incorporate different pattern recognition techniques. The results of this study show the potential for developing new rehabilitation therapies and motor learning protocols that incorporate BCI.

L’aphasie est un trouble acquis du langage entraînant des problèmes de communication pouvant toucher la compréhension et/ou l’expression. Lorsque l’aphasie fait suite à un accident vasculaire cérébral, une régression des déficits communicatifs s'observe initialement, mais elle peut demeurer sévère pour certains et est considérée chronique après un an. Par ailleurs, l’aphasie peut aussi être observée dans l’aphasie progressive primaire, une maladie dégénérative affectant uniquement le langage dans les premières années. Un nombre grandissant d’études s’intéressent à l’impact de la thérapie dans l’aphasie chronique et ont démontré des améliorations langagières après plusieurs années. L’hémisphère gauche semble avoir un rôle crucial et est associé à de meilleures améliorations langagières, mais la compréhension des mécanismes de plasticité cérébrale est encore embryonnaire. Or, l’efficacité de la thérapie dans l’aphasie progressive primaire est peu étudiée. À l’aide de la résonance magnétique fonctionnelle, le but des présentes études consiste à examiner les mécanismes de plasticité cérébrale induits par la thérapie Semantic Feature Analysis auprès de dix personnes souffrant d’aphasie chronique et d’une personne souffrant d’aphasie progressive primaire. Les résultats suggèrent que le cerveau peut se réorganiser plusieurs années après une lésion cérébrale ainsi que dans une maladie dégénérative. Au niveau individuel, une meilleure amélioration langagière est associée au recrutement de l’hémisphère gauche ainsi qu’une concentration des activations. Les analyses de groupe mettent en évidence le recrutement du lobule pariétal inférieur gauche, alors que l’activation du gyrus précentral gauche prédit l’amélioration suite à la thérapie. D’autre part, les analyses de connectivité fonctionnelle ont permis d’identifier pour la première fois le réseau par défaut dans l’aphasie. Suite à la thérapie, l’intégration de ce réseau bien connu est comparable à celle des contrôles et les analyses de corrélation suggèrent que l’intégration du réseau par défaut a une valeur prédictive d’amélioration. Donc, les résultats de ces études appuient l’idée que l’hémisphère gauche a un rôle prépondérant dans la récupération de l’aphasie et fournissent des données probantes sur la neuroplasticité induite par une thérapie spécifique du langage dans l’aphasie. De plus, l’identification d’aires clés et de réseaux guideront de futures recherches afin d’éventuellement maximiser la récupération de l’aphasie et permettre de mieux prédire le pronostic. / Aphasia is an acquired language impairment leading to communication disorders which may affect comprehension and/or expression. When aphasia follows a stroke, major recovery of the communicative deficits is initially observed after the lesion, but for some the aphasia may remain severe and is considered to be chronic after a year. Furthermore aphasia can be observed in primary progressive aphasia, a degenerative disease only affecting language in the early years. The impact of therapy in chronic aphasia is the subject of growing literature in recent years and has shown language improvements after several years of therapy. The left hemisphere seems to have a crucial role and is associated with greater language improvements but our understanding of brain plasticity mechanisms is still lacking. In primary progressive aphasia, few studies have examined therapy effectiveness. Using functional magnetic resonance imaging, the aim of these studies was to examine therapy-induced brain plasticity mechanisms following Semantic Feature Analysis in ten participants suffering from chronic aphasia and one participant with primary progressive aphasia. The results suggest that brain reorganization is possible several years after injury and in degenerative disease. At the individual level, greater language improvement is associated with the recruitment of the left hemisphere and less activated areas. Group analysis shows the recruitment of left inferior parietal lobule, whereas the activation of left precentral gyrus predicts improved response to therapy. Functional connectivity analysis allowed for the first time the identification of the default-mode network in aphasia. Following therapy, the integration of this well-known network is comparable to that of the controls and the correlation analysis suggests that the default-mode network integration has a predictive value for improvement. Therefore, the results of these studies support the idea that the left hemisphere has a major role in the recovery of aphasia and provide evidence on therapy-induced neuroplasticity in aphasia. In addition, the identification of key areas and networks will guide future research in order to possibly maximize the recovery of aphasia and to better predict the prognosis.

Thèse de doctorat présentée en vue de l'obtention du doctorat en psychologie (Ph.D). / L'enfance et l'adolescence sont des périodes uniques de la vie où les changements neuronaux favorisent l'établissement de réseaux cérébraux matures et le développement des capacités intellectuelles. Le langage est un domaine cognitif qui est, non seulement essentiel pour la communication interhumaine, mais qui contribue également au développement de nombreuse capacités et prédit de manière significative la réussite académique. Les régions cérébrales frontotemporales sont des régions clés du réseau langagier du cerveau. Il a été démontré que les neuropathologies telles que l'épilepsie des lobes frontal et temporal (ELF et ELT) interfèrent avec le développement des réseaux cérébraux du langage et provoquent des circuits cérébraux aberrants. Les patrons exacts de réorganisation des réseaux cérébraux fonctionnels ne sont toutefois, pas entièrement compris et l'association avec le profil neuropsychologique reste spéculative. Par conséquent, l'objectif principal de cette thèse est d'accroître la compréhension des altérations du réseau langagier et d'améliorer les connaissances de l'association de l'architecture du réseau et des capacités cognitives chez les enfants et les adolescents avec ELF ou ELT. La présente thèse est composée de trois articles scientifiques, les deux premiers présentant des travaux méthodologiques qui ont permis d'optimiser les méthodes appliquées dans le troisième article, l'étude empirique principale menée auprès d'enfants avec ELF et ELT. Le premier article présente le bilan neuropsychologique pédiatrique comme un outil important pour estimer les capacités cognitives et dresser un profil cognitif avec ses forces et ses faiblesses. Dans le deuxième article, l'analyse factorielle parallèle (PARAFAC) est présentée et validée comme une nouvelle technique employée pour corriger les artefacts de mouvement qui contaminent le signal hémodynamique évalué par la spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge (fNIRS). Une meilleure qualité du signal permet une interprétation fiable de la réponse cérébrale en plis de déduire des métriques d'organisation du réseau cérébral. Le troisième article consiste en une étude empirique, où le traitement cérébral du langage, est comparé entre des enfants avec ELF et ELT, et des pairs neuroptypiques. Les schémas de connectivité fonctionnelle indiquent que le groupe de patients présente moins de connexions intra-hémisphériques dans l'hémisphère gauche et entre les hémisphères, et des connexions accrues dans l'hémisphère droit par rapport au groupe témoin. Les mesures de l'architecture du réseau révèlent en outre une efficacité de traitement local plus élevée dans l'hémisphère droit chez les enfants atteints de ELF et ELT par rapport aux enfants en bonne santé. L'architecture du réseau local de l'hémisphère gauche et la capacité intellectuelle globale dans le groupe de patients sont négativement liées, tandis que dans le groupe contrôle, aucune association de ce type n'est identifiable. Ces résultats suggèrent que la réorganisation du réseau de langage chez les enfants avec ELF ou ELT semble dans certains cas soutenir un meilleur résultat cognitif, soit lorsque l'efficacité du traitement local dans l'hémisphère gauche est diminuée. Au contraire, une plus grande efficacité de traitement local semble être une caractéristique d'un réseau de langage cérébral associé à de moins bonnes capacités cognitives. Les travaux de recherche de cette thèse de doctorat fournissent des lignes directrices pour l'utilisation de l'évaluation neuropsychologique pédiatrique, à la fois dans un contexte clinique et scientifique. L'introduction de PARAFAC pour corriger les artefacts de mouvement dans le signal fNIRS est un ajout important au pipeline de prétraitement qui permet d'augmenter la qualité du signal pour une analyse ultérieure. De futurs projets pourront s'appuyer sur cette validation initiale et étendre l'utilisation de PARAFAC pour les analyses du signal fNIRS. Sur cette base méthodologique solide, le travail empirique confirme l'incidence accrue de circuits cérébraux aberrants liés au traitement du langage chez les enfants atteints de ELF et de ELT, et soutient en outre l'efficacité du réseau local en tant que déterminant clé de l'impact de la plasticité cérébrale précoce sur les capacités cognitives. Afin de mieux comprendre les altérations du réseau en réponse aux neuropathologies et leur impact, des études avec des échantillons plus grands et de différents groupes d'âge, devraient étudier plus spécifiquement le rôle des facteurs cliniques (e.g., le type d'épilepsie, la latéralisation de l'épilepsie, le contrôle des crises, etc.) et aborder leurs influences sur le développement. À long terme, cela augmentera le pronostic des phénotypes cliniques chez les patients pédiatriques atteints de ELF et de ELT, et offrira des opportunités d'interventions précoces pour soutenir un développement typique. / Childhood and adolescence are unique periods in life where neuronal changes support the establishment of mature brain networks and the development of intellectual capacities. Language is one cognitive domain that is not only an essential part of inter-human communication but also contributes to the development of other capacities and significantly influences academic achievement. Frontotemporal brain areas are key regions of the brain's language network. Neuropathologies such as frontal and temporal lobe epilepsies (FLE and TLE) have been shown to interfere with developing brain language networks and cause aberrant cerebral circuits. The exact patterns of functional brain network reorganization are not fully understood and the association with the neuropsychological profile remains speculative. Therefore, the main objective of this thesis was to increase comprehension of language network alterations and enhance the knowledge on the association of network topology and cognitive capacities in children and adolescents with FLE or TLE. This thesis consists of three scientific articles, with the first two presenting methodological work that allowed for the optimization of the methods applied in the third article, which is the main empirical study conducted on children with FLE and TLE. The first article presents the pediatric neuropsychological assessment as a valuable tool to estimate cognitive capacities and draw a cognitive profile with strengths and weaknesses. In the second article, parallel factor analysis (PARAFAC) is presented and validated as a novel technique to correct motion artifacts that contaminate the hemodynamic signal assessed with functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). A better signal quality is the basis for a reliable interpretation of the cerebral response and derive metrics of brain network organization. The third article consists of an empirical study where cerebral language processing is compared between children with FLE and TLE, and neuroptypical peers. Patterns of functional connectivity indicate that the patient group demonstrates fewer intra-hemispheric connections in the left hemisphere and between hemispheres, and increased connections within the right hemisphere as compared to the control group. Metrics of network architecture further reveal a higher local processing efficiency within the right hemisphere in children with FLE and TLE compared to healthy peers. Local network architecture of the left hemisphere and the overall intellectual capacity in the patient group is negatively related, while in the control group no such association is identifiable. These findings suggest that language network reorganization in children with FLE or TLE in some cases seems to support a better cognitive outcome, namely when local processing efficiency in the left hemisphere is decreased. On the contrary, a higher local processing efficiency seems to be a characteristic of a brain language network that goes along with worse cognitive capacities. The research work of this doctoral thesis provides guidelines for the use of pediatric neuropsychological assessment both in a clinical and scientific context. The introduction of PARAFAC to correct motion artifact in the fNIRS signal is an important add-on to the preprocessing pipeline that allows to increase signal quality for subsequent analysis. Future projects will be able to build on this initial validation and extend PARAFAC's use for fNIRS analysis. On this solid methodological foundation, the empirical work confirms the increased incidence of aberrant brain circuits related to language processing in children with FLE and TLE, and further supports local network efficiency as a key determinant of the impact of early brain plasticity on cognitive capacities. In order to further understand network alterations in response to neuropathologies and their impact, studies with larger samples sizes and different age groups should further investigate the specific role of clinical factors (e.g., epilepsy type, epilepsy lateralization, seizure control, etc.) and address developmental influences. Ultimately, this will increase prognosis of clinical phenotypes in pediatric patients with FLE and TLE, and offer opportunities for early interventions to support a healthy development.