L'objectif principal de cette thèse est le pré-traitement des signaux d'électroencéphalographie (EEG). En particulier, elle vise à développer une méthodologie pour obtenir un EEG dit "propre" à travers l'identification et l'élimination des artéfacts extra-cérébraux (mouvements oculaires, clignements, activité cardiaque et musculaire) et du bruit. Après identification, les artéfacts et le bruit doivent être éliminés avec une perte minimale d'information, car dans le cas d'EEG, il est de grande importance de ne pas perdre d'information potentiellement utile à l'analyse (visuelle ou automatique) et donc au diagnostic médical. Plusieurs étapes sont nécessaires pour atteindre cet objectif : séparation et identification des sources d'artéfacts, élimination du bruit de mesure et reconstruction de l'EEG "propre". A travers une approche de type séparation aveugle de sources (SAS), la première partie vise donc à séparer les signaux EEG dans des sources informatives cérébrales et des sources d'artéfacts extra-cérébraux à éliminer. Une deuxième partie vise à classifier et éliminer les sources d'artéfacts et elle consiste en une étape de classification supervisée. Le bruit de mesure, quant à lui, il est éliminé par une approche de type débruitage par ondelettes. La mise en place d'une méthodologie intégrant d'une manière optimale ces trois techniques (séparation de sources, classification supervisée et débruitage par ondelettes) constitue l'apport principal de cette thèse. La méthodologie développée, ainsi que les résultats obtenus sur une base de signaux d'EEG réels (critiques et inter-critiques) importante, sont soumis à une expertise médicale approfondie, qui valide l'approche proposée / The goal of this research is the electroencephalographic (EEG) signals preprocessing. More precisely, we aim to develop a methodology to obtain a "clean" EEG through the extra- cerebral artefacts (ocular movements, eye blinks, high frequency and cardiac activity) and noise identification and elimination. After identification, the artefacts and noise must be eliminated with a minimal loss of cerebral activity information, as this information is potentially useful to the analysis (visual or automatic) and therefore to the medial diagnosis. To accomplish this objective, several pre-processing steps are needed: separation and identification of the artefact sources, noise elimination and "clean" EEG reconstruction. Through a blind source separation (BSS) approach, the first step aims to separate the EEG signals into informative and artefact sources. Once the sources are separated, the second step is to classify and to eliminate the identified artefacts sources. This step implies a supervised classification. The EEG is reconstructed only from informative sources. The noise is finally eliminated using a wavelet denoising approach. A methodology ensuring an optimal interaction of these three techniques (BSS, classification and wavelet denoising) is the main contribution of this thesis. The methodology developed here, as well the obtained results from an important real EEG data base (ictal and inter-ictal) is subjected to a detailed analysis by medical expertise, which validates the proposed approach

Le réseau sans fil sur le corps humain ou « wireless body area network (WBAN) » est une nouvelle technologie de réseau sans fil dédié à la surveillance des paramètres physiologiques d’une personne. Le réseau est composé de dispositifs électroniques miniatures, appelés nœuds, disposés aux alentours ou à l’intérieur du corps humain. Chaque nœud est doté d’un ou plusieurs capteurs mesurant les paramètres physiologiques de la personne, comme l’électrocardiogramme ou bien la température du corps, et les caractéristiques de l’environnement qui l’entoure. Ces nœuds sont surtout soumis à une contrainte énergétique importante puisque la miniaturisation a réduit les dimensions de leurs batteries. Puisque les nœuds consomment la majorité de l’énergie pour transmettre les données, une solution pour diminuer leur consommation consisterait à compresser les données avant la transmission. Les méthodes classiques de compression ne sont pas adaptées pour le WBAN particulièrement à cause de la puissance de calcul requise et la consommation qui en résulterait. Dans cette thèse, pour contourner ces problèmes, nous utilisons une méthode à base de l’acquisition comprimée pour compresser et reconstruire les données provenant des nœuds. Nous proposons un encodeur simple et facile à mettre en œuvre pour compresser les signaux. Nous présentons aussi un algorithme permettant de réduire la complexité de la phase de reconstruction des signaux. Un travail collaboratif avec l’entreprise TEA (Technologie Ergonomie Appliquées) nous a permis de valider expérimentalement une version numérique de l’encodeur et l’algorithme de reconstruction. Nous avons aussi développé et validé une version analogique de l’encodeur en utilisant des composants standards. / A wireless body area network (WBAN) is a new class of wireless networks dedicated to monitor human physiological parameters. It consists of small electronic devices, also called nodes, attached to or implanted in the human body. Each node comprises one or many sensors which measure physiological signals, such as electrocardiogram or body heat, and the characteristics of the surrounding environment. These nodes are mainly subject to a significant energy constraint due to the fact that the miniaturization has reduced the size of their batteries. A solution to minimize the energy consumption would be to compress the sensed data before wirelessly transmitting them. Indeed, research has shown that most of the available energy are consumed by the wireless transmitter. Conventional compression methods are not suitable for WBANs because they involve a high computational power and increase the energy consumption. To overcome these limitations, we use compressed sensing (CS) to compress and recover the sensed data. We propose a simple and efficient encoder to compress the data. We also introduce a new algorithm to reduce the complexity of the recovery process. A partnership with TEA (Technologie Ergonomie Appliquées) company allowed us to experimentally evaluate the performance of the proposed method during which a numeric version of the encoder has been used. We also developed and validated an analog version of the encoder.

La localisation de source d'EEG devient un outil important pour traiter les patients atteints d'épilepsie en localisant les zones épileptogènes avant d'effectuer une chirurgie de résection. Compte tenu d'un modèle de tête direct, la localisation de la source EEG est réalisée en résolvant le problème inverse. Le modèle de tête direct est un modèle biophysique de tête plus ou moins complexe qui décrit la distribution électrique. En considérant la propagation électrique expliquant la distribution de potentiels, outre la numérisation, le modèle nécessite le réglage deux paramètres lesquels sont la géométrie du modèle de tête et la valeur des conductivités de chaque compartiment du modèle de tête. En raison des progrès computationnel et des techniques d'imagerie (comme l'IRM et la CT), il est possible de générer des modèles de tête humaine qui représentent avec une grande précision la géométrie de la tête réelle. Cependant, il existe une incertitude sur les valeurs de conductivité de chaque compartiment et la méthode avec laquelle ils devraient être estimés. Dans la littérature, les valeurs communes pour les conductivités proviennent principalement des expériences in-vitro. Dans ce travail, nous effectuons une estimation de la conductivité in-vivo à partir de données EEG/SEEG/Stimulation électrique de trois patients épileptiques. Ces données sont constituées des images IRM et des CT SCAN pour la construction d'un modèle de tête FEM à cinq compartiments pour chaque patient, ainsi que les enregistrements SEEG et EEG qui ont été acquis en même temps que la stimulation électrique intracérébrale (IES). L'originalité de ce travail réside dans l'évaluation de la performance de l'estimation des conductivités in-vivo par des mesures EEG et / ou SEEG en fonction de différents paramètres spatiaux et de la localisation des IES. Le travail se compose de trois parties principales: la première partie vise à déterminer la méthode d’optimisation sous contraintes la plus robuste parmi les algorithmes courants pour optimiser les paramètres du modèle direct de tête. L'objectif de la deuxième partie est d'analyser la sensibilité des valeurs de conductivité à différentes conditions sur la position de stimulation, le conditionnement du problème avec les positions de mesure et leur nombre et le nombre de compartiments. Alors que dans la partie finale, les conductivités d'un modèle de tête FEM isotrope et homogène à cinq compartiments ont été estimées avec des paramètres précédemment déterminés pour les trois patients. Enfin, l'effet de la fréquence de stimulation sur les conductivités estimées est analysé / EEG source localization is becoming an important tool for treating epileptic patients by localizing the epileptogenic zones before performing a resection surgery. Given a forward head model, EEG source localization is performed by solving the inverse problem. The forward head model is a biophysical model which describes the electrical distribution in the human head. When considering the propagation as the only way for the current distribution to move in the head, the focus is directed primarily on two parameters for having an accurate forward head model. These parameters are: the geometry of the head model and the conductivity value of each compartment of the head model. Due to the recent advances in computers and imaging techniques (like MRI and CT), it is possible to generate human head models that represent with a high accuracy the geometry of the real head. However, there is still an argument about the conductivity values and the method by which it should be estimated. In literature, the common values for conductivities come mostly from in-vitro experiments. In this work we are performing in-vivo conductivity estimation by considering the data of three epileptic patients. This data consists of MR images and CT scans for building a five-compartment FEM head model for each patient along with SEEG and EEG recordings that were acquired in simultaneous with intracerebral electrical stimulation (IES). The originality of this work lies in evaluating the performance of in-vivo conductivity estimation by EEG and/or SEEG measurements in function of different spatial parameters and locations of the IES. The following work consists of three major parts: the first part aims to determine the most robust optimization algorithm among common algorithms for optimizing the forward head model. The objective of the second part is to analyze the sensitivity of the conductivity values given different conditions on stimulation position, measurement positions and number of compartments. While in the final part, the conductivities of an isotropic and homogeneous five-compartment FEM head model were estimated with previously selected parameters for three drug-resistant epileptic patients. Finally the effect of changing the stimulation frequency on the estimated conductivities was determined

Wiederholte Messungen mehrerer Individuen sind von entscheidender Bedeutung für die Psychologie. Beispiele sind längsschnittliche Paneldaten und Elektroenzephalografie-Daten (EEG-Daten). In dieser Arbeit entwickle ich für jede dieser beiden Datenarten neue Analyseansätze, denen Methoden des maschinellen Lernens zu Grunde liegen. Für Paneldaten entwickle ich Gauß-Prozess-Panelmodellierung (GPPM), die auf der flexiblen Bayesschen Methode der Gauß-Prozess-Regression basiert. Der Vergleich von GPPM mit längsschnittlicher Strukturgleichungsmodellierung (lSEM), welche die meisten herkömmlichen Panelmodellierungsmethoden als Sonderfälle enthält, zeigt, dass lSEM wiederum als Sonderfall von GPPM aufgefasst werden kann. Im Gegensatz zu lSEM eignet sich GPPM gut zur zeitkontinuierlichen Modellierung, kann eine größere Menge von Modellen beschreiben, und beinhaltet einen einfachen Ansatz zur Generierung personenspezifischer Vorhersagen. Ich zeige, dass die implementierte GPPM-Darstellung gegenüber bestehender SEM Software eine bis zu neunfach beschleunigte Parameterschätzung erlaubt. Für EEG-Daten entwickle ich einen personenspezifischen Modellierungsansatz zur Identifizierung und Quantifizierung von Unterschieden zwischen Personen, die in konventionellen EEG-Analyseverfahren ignoriert werden. Im Rahmen dieses Ansatzes wird aus einer großen Menge hypothetischer Kandidatenmodelle das beste Modell für jede Person ausgewählt. Zur Modellauswahl wird ein Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens genutzt. Ich zeig ich, wie die Modelle sowohl auf der Personen- als auch auf der Gruppenebene interpretiert werden können. Ich validiere den vorgeschlagenen Ansatz anhand von Daten zur Arbeitsgedächtnisleistung. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die erhaltenen personenspezifischen Modelle eine genauere Beschreibung des Zusammenhangs von Verhalten und Hirnaktivität ermöglichen als konventionelle, nicht personenspezifische EEG-Analyseverfahren. / Repeated measures obtained from multiple individuals are of crucial importance for developmental research. Examples of repeated measures obtained from multiple individuals include longitudinal panel and electroencephalography (EEG) data. In this thesis, I develop a novel analysis approach based on machine learning methods for each of these two data modalities. For longitudinal panel data, I develop Gaussian process panel modeling (GPPM), which is based on the flexible Bayesian approach of Gaussian process regression. The comparison of GPPM with longitudinal structural equation modeling (SEM), which contains most conventional panel modeling approaches as special cases, reveals that GPPM in turn encompasses longitudinal SEM as a special case. In contrast to longitudinal SEM, GPPM is well suited for continuous-time modeling, can express a larger set of models, and includes a straightforward approach to obtain person-specific predictions. The comparison between the developed GPPM toolbox and existing SEM software reveals that the GPPM representation of popular longitudinal SEMs decreases the amount of time needed for parameter estimation up to ninefold. For EEG data, I develop an approach to derive person-specific models for the identification and quantification of between-person differences in EEG responses that are ignored by conventional EEG analysis methods. The approach relies on a framework that selects the best model for each person based on a large set of hypothesized candidate models using a model selection approach from machine learning. I show how the obtained models can be interpreted on the individual as well as on the group level. I validate the proposed approach on a working memory data set. The results demonstrate that the obtained person-specific models provide a more accurate description of the link between behavior and EEG data than the conventional nonspecific EEG analysis approach.

Die schlafendokrine Regulation wird massgeblich beeinflusst durch Hirnareale, die auch für die Pathophysiologie psychiatrischer, und insbesondere affektiver Störungen, eine wichtige Rolle spielen. Dazu zählen neben dem Hypothalamus, und insbesondere dem paraventrikulären Kerngebiet (PVN), auch limbische Areale wie der Hippokampus und die Amygdala, der präfrontale Kortex sowie die afferenten Kerngebiete im Hirnstamm, insbesondere der Locus coeruleus (LC) und die Raphe Kerne. Der Schlaf und die nächtliche Hormonsekretion können als dynamische Prozesse begriffen werden, die gekennzeichnet sind durch eine fein abgestimmte Abfolge neuronaler Aktivitäten in bestimmten Kerngebieten im Verlauf einer Nacht. Somit ermöglichen polysomnographische und endokrine Untersuchungen Aussagen über mögliche Funktionsänderungen im Zusammenspiel dieser verschiedenen Kerngebiete und leisten daher einen wichtigen Beitrag für die (neuro-) psychiatrische Forschung. In der folgenden Arbeit haben wir insbesondere die dynamischen Aspekte der Schlafarchitektur und die nächtliche Hormonsekretion als Parameter verwendet, um verschiedene Einflussfaktoren auf die schlafendokrine Regulation zu untersuchen. Dabei war es mein Ziel, neben der Diagnose Major Depression auch eine Interaktion zwischen Geschlecht, Alter und Symptomatologie der Depression zu untersuchen. Wir haben dargestellt, dass das Geschlecht einen massgeblichen Einfluss auf diejenigen Schlafparameter ausübt, die bisher als charakteristische Merkmale einer Major Depression angesehen wurden. Weiterhin konnten wir zeigen, dass das Alter (bzw. die Menopause bei Frauen) die schlafendokrinen Veränderungen im Rahmen einer Major Depression geschlechtsspezifisch moduliert. Auch beobachteten wir, dass die klinischen Merkmale einer Major Depression durch geschlechtsspezifische Faktoren beeinflusst werden, wie auch neuere Studien nahelegen. Insbesondere stellen wir die Hypothese auf, dass sogenannte atypische Symptome der Depression bei jüngeren Frauen gehäuft vorkommen und in einer Unteraktivität der HPA Achse (vielleicht als Ausdruck einer genetischen Untererregbarkeit), der afferenten, aktivierenden Serotoninneurone und der Amygdala Kerne begründet liegen. An dieser Konstellation könnte auch eine chronische, aber moderate inflammatorische Immunreaktion beteiligt sein. Im Gegensatz dazu weisen Patienten mit nicht atypischer Depression Zeichen einer Überaktivität der HPA Achse und der Amygdala Kerne auf, die sich im Sinne eines Teufelskreises gegenseitig verstärken und afferente katecholaminerge Neurone einbeziehen können. Die Möglichkeit, dass eine durch inflammatorische Zytokine hervorgerufene Sensibilisierung der HPA Aktivität zu dieser Entwicklung beiträgt scheint plausibel und sollte in zukünftigen Studien überprüft werden. Die unmittelbare Relevanz dieser Überlegungen und Befunde wird unterstrichen durch geschlechtsspezifische Behandlungserfolge bei Patienten mit Major Depression und durch unsere Befunde einer geschlechtsspezifischen Beeinflussung der schlafendokrinen Regulation durch Peptidhormone. Schliesslich haben wir in einer Gruppe von Patientinnen mit Multipler Sklerose (MS) gezeigt, dass unabhängig von den Symptomen einer Major Depression, die hochdosierte Gabe von Glukokortikoiden depressions-typische Veränderungen der schlafendokrinen Regulation induzieren kann. Da diese Patientinnen neben der akuten Glukokortikoidgabe auch eine akute inflammatorische Reaktion (akuter MS Schub) aufwiesen, stellt sich die Frage nach einer Interaktion zwischen der inflammatorischen Reaktion und der Hypothalamus-Hypophysen-Nebennierenrinden (HPA) Achse. Einerseits können immunologische Prozesse den Schlaf beeinflussen, und andererseits gibt es zunehmend Hinweise für einen Zusammenhang zwischen affektiven Symptomen und Immunreaktionen. Da das Geschlecht Immunreaktionen wesentlich beeinflusst, könnten die geschlechtsspezifischen Unterschiede hinsichtlich der klinischen Symptome und der schlafendokrinen Veränderungen im Rahmen einer Major Depression Ausdruck unterschiedlicher zugrundeliegender immunologischer Mechanismen sein. Unterschiede in der Pathophysiologie depressiver Störungen eröffnen die Möglichkeit, die Therapie depressiver Patienten spezifischer auf die zugrundeliegenden Pathomechanismen auszurichten. Dadurch könnten erstens die Behandlung optimiert und zweitens neue spezifischere Behandlungsstrategien für Patienten mit affektiven Störungen entwickelt werden. / The sleep-endocrine regulation is critically influenced by brain areas, which also play an important role for the pathophysiology of psychiatric, and particularly affective disorders. These include the hypothalamus, and particularly the paraventricular nucleus (PVN), but also limbic areas such as the hippocampus and the amygdala, the prefrontal cortex as well as afferent brainstem nuclei, in particular the locus coeruleus (LC) and the raphe nuclei. Sleep and nocturnal hormone secretion can be viewed as dynamic processes, which are characterised by a fine-tuned pattern of neuronal activity in certain brain nuclei in the course of a night. Thus, polysomnographic and endocrine investigations give us insight into possible functional changes in the interplay of these different nuclei and hence provide an important contribution to the field of (neuro-) psychiatric research. In the following piece of work we have used in particular parameters which highlight the dynamic aspects of the sleep-architecture and hormone secretion to examine the various modulators of sleep-endocrine regulation. My aim was to investigate, besides the effect of the diagnosis of major depression, also the interaction of gender, ageing and clinical features of major depression. We have demonstrated that gender has a critical influence on sleep-endocrine changes, which so far have been considered typical of major depression. Also, we could show that ageing (respectively the menopause in women) affects sleep-endocrine changes in patients with major depression in a gender-specific manner. Furthermore, we noted that the clinical features of major depression are also influenced by gender-specific factors, as suggested by recent studies. In particular, we put forward the hypothesis that so-called atypical features of depression are common in young female patients and reflect hypoactivity of the HPA axis (possibly due to a genetic hyposensitivity to stimulation), the afferent activating serotonin neurones and the amygdala nuclei. A chronic but moderate inflammatory immune reaction could also play a role in this situation. Conversely, patients with non-atypical depression show signs of overactivity of the HPA axis and the amygdala nuclei, which can be mutually reinforced, leading to a vicious circle and which can include afferent catecholaminergic neurones. The possibility that priming of the HPA axis with inflammatory cytokines contributes to this development seems plausible and should be examined in future studies. The immediate relevance of these considerations and data is highlighted by gender-specific treatment responses among patients with major depression and our own data demonstrating gender-specific modulation of sleep-endocrine regulation by peptide hormones. Finally, we have shown in a group of female patients with multiple sclerosis (MS) that high doses of glucocorticoids can induce depression-like changes of sleep-endocrine regulation, independently of clinical symptoms of depression. As these patients were treated with high doses of glucocorticoids and suffered from an acute inflammatory reaction (acute MS relapse), the question arises about an interaction between the inflammatory reaction and the hypothalamo-pituitary-adrenocortical (HPA) axis. On the one hand immunological processes can affect sleep and on the other hand there is a growing number of studies suggesting an association between affective symptoms and immune reactions. As gender critically influences immune reactions, the gender-specific differences in clinical features and sleep-endocrine changes in patients with major depression could reflect underlying differences in immunological mechanisms. Differences regarding the pathophysiology of major depression open up the possibility to adjust treatments more specifically to the underlying pathophysiology. Thereby, one could firstly optimise the therapy and secondly develop new and more specific treatment strategies for patients with affective disorders.

Zahlreiche Untersuchungen belegen, dass räumlich selektive Aufmerksamkeit visuelle und auditive Reizverarbeitung beeinflusst. Bestehende Modellvorstellungen sind, aufgrund der geringen Kenntnisse vergleichbarer somatosensorischer Effekte, schwer zu einem allgemeinen Mechanismus generalisieren. Mittels zeitlich-räumlich hoch aufgelöster Messmethoden wurde in dieser Dissertation Effekte räumlich selektiver Aufmerksamkeit auf die bewusste Wahr-nehmung und kortikale Verarbeitung somatosensorischer Reize untersucht. Im Einzelnen wurde gezeigt, dass die räumlich selektive Aufmerksamkeit die Maskierung eines überschwelli-gen Reizes an einer Hand durch einen starken Reiz an der anderen Hand moduliert. Mittels Elektroenzephalografie (EEG) wurde nachgewiesen, dass nach der Stimulation die Verarbei-tung in einem fronto-parietalen Netzwerk den Zugang ins Bewusstsein signalisiert. Der Be-fund einer der bewussten Wahrnehmung zeitlich vorausgehenden neuronalen Desynchronisa-tion im frontalen Kortex und in S1 erlaubt eine Erweiterung bestehender Modellvorstellun-gen. In einer simultanen EEG-funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRT) -Studie wurde gezeigt, dass räumlich selektive Aufmerksamkeit die Signalverarbeitung während einer frühen sensorischen Phase der Reizverarbeitung beeinflusst (50 ms). Dieser Effekt korrelierte mit den Blutflußveränderungen in S1. Zusammenfassend zeigen die Studien, dass räumlich selektive Aufmerksamkeit zwar frühe somatosensorische Aktivität in S1 sowie die Wahrnehmung so-matosensorischer Reize moduliert, dies jedoch keine hinreichende Bedingung für die bewusste Wahrnehmung ist. Hingegen ist die attentional kontrollierte Desynchronisation somatosenso-rischer Rhythmen vor der Stimulation, die eine verstärkte fronto-parietale Reizverarbeitung nach sich zieht, hierfür entscheidend. / Numerous studies have shown that selective orientation of attention to a stimulus location modulates visual and auditory stimulus processing. Due to the relatively little knowledge about comparable effects of attention in the somatosensory system, existing models can barely be assigned to general cortical mechanisms. The studies conducted in this dissertation should therefore contribute to this knowledge. Effects of spatial selective attention on conscious per-ception and cortical processing of somatosensory stimuli have been investigated by applying recording methods with high temporal and spatial resolutions. Specifically, it was shown that spatial selective attention modulates masking of supra-threshold stimulus on one hand by a strong stimulus applied to the other hand. Using electroencephalography (EEG), it was dem-onstrated that processing in a fronto-parietal network but not early S1-activation signals the entry into conscious perception. The finding of neuronal desynchronisation in the frontal cor-tex and S1 preceding conscious stimulus perception permits the extension of the existing models. With the aim of localizing the temporal effects of spatial selective attention, a simul-taneous EEG-functional magnetic resonance imaging (fMRI)-study was conducted. In con-trast to findings of visual attention, it was shown that orientation of attention enhances soma-tosensory processing at an early stage of stimulus processing (50 ms). This effect correlated with the changes of cortical blood flow in S1. Together, these studies show that spatial-selective attention modulates early activity in S1 as well as conscious perception of somatosen-sory stimuli. Nevertheless, this is not sufficient for an entrance into conscious perception. Instead, attentionally controlled pre-stimulus desynchronisation of somatosensory rhythmic activity, followed by an increased fronto-parietal stimulus processing are necessary prerequi-sites for conscious perception.

Trotz zahlreicher Untersuchungen lässt sich bei der Zwangsstörung noch kein einheitliches, alle Befunde integrierendes Krankheitsmodell formulieren. Die Verarbeitung von emotionalen Reizen könnte bei Personen mit Zwangsstörungen verändert sein. Dies trägt möglicherweise zur Entwicklung und Aufrechterhaltung der Störung bei. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, spezifische Komponenten dieser Verarbeitung zu untersuchen. Zuerst wurde in zwei unterschiedlichen Studien überprüft, ob die Orientierung der Aufmerksamkeit zu neuen Reizen bei Patienten mit Zwangsstörungen verstärkt ist. Zu diesem Zweck wurden durch neue Reize evozierte Potentiale im Elektroenzephalogramms (EEG) gemessen. Anschließend wurde in einer Studie überprüft, ob das Verhältnis der Aktivierungen von dem Vermeidungs- zum Annäherungssystem bei den Betroffenen verändert ist. Dies lässt sich an Hand der Ermittlung der hemisphärischen Verteilung von Alpha-Wellen in frontalen Hirnregionen feststellen. Die Ergebnisse der ersten beiden Studien ergaben, dass Patienten unabhängig vom emotionalen Kontext eine stärkere Aufmerksamkeitshinwendung zu neuen Reizen zeigen (Studie 1), was allerdings nicht beobachtet wurde, wenn die neuen Reize innerhalb des Aufmerksamkeitsfokus lagen (Studie 2). Dieses Ergebnis wurde als überaktives Gefahrenerkennungssystem bei Patienten interpretiert. Weiterhin ließ sich feststellen, dass Patienten im Vergleich zu gesunden Kontrollen in frontalen Hirnregionen eine Verlagerung der Alpha Asymmetrie zur linken Gehirnhemisphäre aufwiesen (Studie 3). Dieser Befund wurde unabhängig von einer Stimulierung durch emotionale Reize gemacht. Er lässt sich als stärkere Aktivierung des Vermeidungs- im Verhältnis zum Annäherungssystem deuten. Zusammengefasst zeigte sich bei Patienten mit Zwangsstörungen eine veränderte Verarbeitung von emotionalen Reizen. Aus diesen Befunden können spezifische Empfehlungen für die Behandlung der Störung abgeleitet werden. / It is so not possible to formulate a disease model of obsessive-compulsive disorder (OCD) that integrates all the results of the many studies carried out. The neural processing of emotional stimuli might be altered in people with OCD. This might play an important role in the development and maintenance of OCD. The present work aimed to investigate specific components of the neural processing of emotional stimuli. The first two studies examined if the orienting of attention towards novel stimuli is enhanced in patients with OCD. For this purpose the event-related brain potentials evocated by novel stimuli in the electroencephalogram were recorded. The third study tested if the relationship between the withdrawal-avoidance mode and the approach mode of the motivational brain system is altered in OCD patients. This can be assessed by the hemispheric distribution of alpha power in frontal brain regions. The results of the first two studies showed that the orienting of attention towards novel stimuli is enhanced in patients with OCD independently of the emotional context condition (study 1), which could not be observed if the novel stimuli were listened to in active attentional mode (study 2). This was interpreted as a hypersensitive threat detection system. Further, it was found that patients showed a shift of frontal alpha activity to the left hemisphere compared to healthy control subjects (study 3). This result was independent of the viewing of emotional stimuli. It can be concluded that the avoidance mode is relatively increased in patients with OCD. Taken together, patients showed an altered neural processing of emotional stimuli. Specific recommendations for he treatment of the disorder can be drawn out of them.

De part sa mise en pratique considérable dans des conditions cliniques, l’étude neuroscientifique de la méditation de pleine conscience a vu un développement rapide ces deux dernières décennies. Malgré des preuves de modifications de l’activité et de la structure du cerveau, les mécanismes neuronaux et cognitifs sous tendant les pratiques méditatives sont encore peu connus. Dans le présent travail nous avons testé l’hypothèse que la méditation de pleine conscience implique un changement dans la cognition de l’expérience vécue, impactant de ce fait la formation des habitudes mentales. Pour cela nous avons étudié la relation entre la phénoménologie de différents styles de méditation, chez des pratiquants experts et novices, et des marqueurs neurophysiologiques de l’apprentissage perceptuel (i.e. négativité de discordance auditive) et de l’attention dans des conditions neutres et émotionnelles.Nous avons trouvé qu’un style de méditation non-duel augmente la vigilance sensorielle et réduit l’apprentissage perceptuel comparé à une pratique d’attention focalisée. Par ailleurs, nous avons démontré que l’apprentissage perceptuel auditif n’est pas influencé par une menace non prédictible, à part pour des sujets naturellement plus anxieux ; un effet qui pourrait être diminué par la méditation de pleine conscience. Nous avons aussi identifié des composants de la réponse évoquée auditive comme potentiels corrélats neuraux des processus de vigilance à l‘œuvre lors des états de pleine conscience. Enfin, nous avons mis en évidence, chez des pratiquants experts, un lien direct entre la régulation émotionnelle et des changements de l’expérience subjective.Au final, le travail actuel enrichit le dialogue entre les neurosciences cognitives et les modèles phénoménologiques de la méditation en apportant des preuves sur les possibles mécanismes neurocognitifs sous-tendant les pratiques méditatives et leur expertise / Due to its widespread implementation in clinical settings, the neuroscientific study of mindfulness meditation has seen a rapid growth in the last two decades. Despite the evidence of changes in brain activity and structures, the neurocognitive mechanisms underlying meditation practices are largely unknown. In this work, we investigated the hypothesis that mindfulness meditation entails a cognitive stance towards experience which impacts the formation of mental habits. With this aim, we studied the relationship between the phenomenology of different styles of mindfulness meditation, in expert and novice practitioners, and neurophysiological markers of perceptual learning (i.e. auditory mismatch negativity) and attention in neutral and emotional settings. We found that a nondual style of mindfulness meditation increased sensory monitoring and reduced perceptual learning compared to a focused attention practice. Additionally, we demonstrated that auditory perceptual learning is not affected by unpredictable threat, except for individuals with high dispositional anxiety; an effect that might be downregulated by meditation states. Finally, we identified components of the auditory evoked response as putative neural correlates of monitoring processes during mindfulness practices and we highlighted a direct link between changes in subjective experience and emotion regulation in expert practitioners.Overall, the present work fosters the dialogue between cognitive neuroscience and phenomenological models of meditation and provides evidence of the possible neurocognitive mechanisms underlying meditation practices and expertise

O processamento de sinais EEG permite interpretar, analisar, estudar, pesquisar e experimentar a atividade elétrica do cérebro como resposta para diferentes processos cognitivos, efeitos de drogas ou fármacos, estudo de doenças psiquiátricas ou neurológicas, entre outras. Esta dissertação é orientada ao reconhecimento de padrões cerebrais que permitam classificar estados cognitivos mediante os sinais de EEG registrados em sujeitos realizando tarefas programadas. Ademais espera-se obter a maior quantidade de padrões para cada estado cognitivo e procurar os parâmetros que oferecem maior informação, analisando as principais bandas cerebrais e todos os eletrodos disponíveis na base de dados. A metodologia usada compreende o registro de cinco tarefas cognitivas analisadas com três abordagens diferentes: análises de longe-range tenporal correlations com o algoritmo de Detrended Fluctuations Analysis (DFA), análise da potência dos sinais cerebrais utilizando a Transformada Ondeleta e finalmente o estudo da sincronia cerebral usando a Transformada de Hilbert. Conclui-se que as abordagens utilizadas nesta dissertação reportam alentadores resultados para diferenciar as tarefas cognitivas estudadas, demonstrando que a utilização da informação de todos os eletrodos e de suas principais bandas cerebrais contribuem de forma positiva. Também se consegue reconhecer e identificar quais parâmetros produzem maior informação para esta análise. / EEG signal processing allows interpreting, analyzing, studying, researching and experiencing the brain electrical activity in response to different cognitive processes, effects of drugs or drugs, the study of neurological or psychiatric diseases, among others. This thesis is oriented to the recognition of brain patterns to classify cognitive states using the EEG signals recorded from subjects performing mental tasks. Also, we expect to collect as many patterns as possible for each cognitive status and to seek parameters that provide more information, examine the major bands and all brain electrodes available in the database. The methodology used includes the registration of five cognitive tasks analyzed with three different approaches: analysis of long-range temporal-correlations with the Detrended Fluctuations Analysis (DFA) algorithm, the power analysis of brain signals using the Wavelet Transform and finally the study of phased looked brain using the Hilbert transform. The approaches used for this research report excellent results for differentiating the cognitive tasks studied, showing that the use of information from all the electrodes and their main brain bands contribute positively. Also, one can recognize and identify which parameters produce more information for this analysis.

Dans un environnement imprévisible, l'homme n'est pas toujours capable d'adapter son comportement à une situation donnée et commet alors des erreurs. Dans environ 95% des cas, ces erreurs sont commises consciemment. Cependant, le traitement de l'erreur par le cerveau ne s'opère pas de façon binaire. En effet, l'enregistrement de l'activité électromyographique (EMG) des muscles effecteurs des réponses, révèle, dans environ 15% des essais, une amorce de réponse incorrecte, une ébauche d'erreur. Dans ces essais, les sujets ont été capables de détecter, d'inhiber et de corriger leurs ébauches d'erreurs avant de produire la réponse correcte. Ces processus nécessitent-ils l'intervention de la conscience ? Quels en sont les marqueurs ?Nous montrons dans une première étude que les sujets sont capables d'une détection consciente de leurs ébauches d'erreurs dans un faible nombre de cas seulement (environ 30%). Nous mettons en évidence deux prédicteurs d'une telle détection : la taille de la bouffée EMG associée à l'ébauche d'erreur ainsi que le temps mis par les sujets, depuis le début de cette bouffée, pour la corriger et fournir la réponse correcte. Dans une deuxième étude, nous montrons qu'un indice électroencéphalographique (EEG), la Négativité d'erreur (Ne), pourrait servir de stimulus interne pour le cerveau, à la détection consciente des ébauches d'erreurs et des erreurs. Leur accès conscient interviendrait plus tardivement dans les ébauches d'erreurs que dans les erreurs, mais serait reflété dans les deux cas par des activités EEG similaires, la Positivité d'erreur (Pe). Ainsi, la correction des ébauches d'erreurs interfère avec leur accès conscient en le ralentissant. / In an unpredictable environment, man is not always able to adapt its behavior to a given situation and then makes mistakes. In about 95% of cases, these mistakes are made consciously. However, error processing in the brain does not occur in binary mode . Indeed, the recording of the electromyographic (EMG) activity of muscles involved in responses, reveals that, in about 15 % of the trials, there is a subthreshold incorrect EMG activity, called partial error, that precede the correct one. In these trials, the subjects were able to detect, inhibit their partial errors and correct them to produce the correct response.Does these processes require intervention of consciousness? What are the related markers ?We show in a first study that subjects are capable of conscious detection of their partial errors in a small number of cases (about 30 %).We highlight two predictors of such detection : the size of the EMG burst associated with the partial error and the time taken by the subjects, since EMG onset , to correct and to provide the correct response.In a second study , we show that an electroencephalographic (EEG) index, the error negativity (Ne) , could serve as an internal stimulus to the brain, for conscious detection of errors and partial errors. Their conscious access would occur later in partial errors than errors but would be reflected in both cases by similar a similar EEG activity, the error positivity (Pe). Thus, correction of partial errors interfere with their conscious access by slowing it.