Konstanz, Univ., Diplomarb., 2008.

Konstanz, Univ., Diplomarbeit, 2008.

Frankfurt (Main), Universiẗat, Diss., 2006.

Cette thèse porte sur l'utilisation de la magnétoencéphalographie (MEG) comme outil d'étude de la dynamique des réponses corticales durant la production de mots. Les données empiriques accumulées dans la littérature sont évaluées au regard des modèles psycho- et neuro-linguistiques de la production des mots et du langage. Nous réalisons une exploration de l'évolution des modèles psycho-linguistiques et effectuons en ce sens une revue de la littérature MEG. Les forces et limites de la technique et des données empiriques existantes sont considérées et utilisées pour établir un protocole de dénomination d'images qui soit compatible avec la MEG. Nous développons ensuite une étude empirique réalisée en MEG, en utilisant une manipulation visuo-sémantique pour explorer la dynamique des réponses corticales. Cette étude démontre une large réponse bi-hémisphérique avec des différences inter-conditions précoces (~100ms) dans la BA8 et des différences dans le gyrus cingulaire antérieur, le cortex médial temporal antérieur droit à 207ms et dans la jonction temporo-pariétale à 233ms après apparition du stimulus. Des différences entre les conditions apparaissent tardivement dans le cuneus droit et suggèrent également un traitement visuel en cours. Nos résultats questionnent le timing estimé pour les traitements phonologiques et sémantiques suggérés par les modèles sériels actuels de production du langage. A la lumière de la revue de la littérature et de l'étude empirique conduite, nous évaluons les modèles existants et discutons des directions potentielles pour les recherches futures. / This thesis concerns the use of magnetoencephalography [MEG] as a tool for investigating the dynamics of the cortical response during word production. The evidence gathered is considered in the context of existing psycho- and neuro-linguistic models of word and speech production. An exploration of the evolution of psycholinguistic models is performed, motivating a review of the MEG literature. The strengths and limitations of the technique and existing evidence are considered, and used to guide the design of a picture naming protocol compatible with MEG. An empirical MEG study is then developed and implemented using a visuo-semantic manipulation to explore the dynamics of the cortical response. This study demonstrates a broad, bi-hemispheric response with early (~100ms) between-conditions differences in bilateral BA8 and anterior cingulate cortex, in right anterior medial temporal cortex at 207ms, and a difference in right temporo-parietal junction at 233ms post stimulus. Late between conditions differences in the right cuneus also suggest ongoing visual processing. Our findings question the timing estimated for semantic and phonological processing suggested by current serial models of speech processing. In the light of the review and empirical study, a contextual evaluation of existing models is performed and potential future avenues of investigation are discussed.

La reconstruction de l'activité électrique du cerveau en magnetoencephalographie (meg) et electroencephalographie (eeg) nécessite de modéliser la propagation des courants dans les milieux conducteurs de la tête. Récemment des modèles surfaciques a géométrie réaliste sont apparus. Ces derniers apportent une amélioration significative de la modélisation par rapport au modèle sphérique mais ne permettent pas de modéliser des inhomogeneites locales et l'anisotropie de certains milieux comme l'os. Ce travail présente la réalisation d'un modèle volumique de tête et la mise en oeuvre de la méthode des éléments finis pour permettre de modéliser les milieux anisotropes. L'influence de l'anisotropie de l'os, ainsi que l'influence des autres conductivités en présence d'un os anisotrope, ont ainsi pu être étudiées dans un modèle réaliste, aussi bien en meg qu'en eeg. La méthode a été validée par comparaison avec les résultats analytiques sur un modèle sphérique. Diverses configurations de calculs ont été testées. L'influence des paramètres du maillage a également été étudiée et la configuration optimale a été déterminée. Nous avons montre que l'anisotropie de l'os introduit une diffusion supplémentaire dans l'eeg et que l'absence de modélisation de l'anisotropie empêche la reconstruction correcte des sources en eeg. Ceci des que l'activité est repartie en plusieurs taches séparées, même avec un algorithme de reconstruction sophistique, permettant de retrouver les discontinuités fortes dans l'activité. Nous avons montre que l'influence de l'anisotropie de l'os est beaucoup plus faible en meg qu'en eeg. En effet, l'activité électrique a été correctement reconstruite dans tous les cas testes sans modélisation de l'anisotropie en meg. Une comparaison avec des données réelles obtenues sur un fantôme est également présentée.

La magnetoencephalographie (meg) et l'electroencephalographie (eeg) possèdent une resolution temporelle exceptionnelle qui les destine naturellement a l'observation et au suivi des processus electrophysiologiques sous-jacents. Cependant, il n'existe pas a ce jour de méthode d'exploitation des signaux meg et eeg qui puisse les faire prétendre au statut de veritables méthodes d'imageries. En effet, la modélisation de la production des champs magnétiques et des différences de potentiels électriques recueillis sur le champ necessite a priori la prise en compte de la géométrie complexe de la tete et des proprietes de conductivite des tissus. Enfin, l'estimation des générateurs est un probleme qui fondamentalement ne possede pas de solution unique. La motivation initiale de notre travail a concerne le developpement d'approches permettant d'obtenir une tomographie corticale de l'electrophysiologie. Nous avons alors mis en uvre une modelisation markovienne du champ d'intensite des sources en proposant des modeles spatio-temporels adaptes a la meeg, et notamment aux variations morphologiques locales des structures anatomiques corticales. De plus, nous avons exploite cette notion d'ajustement local afin de proposer une nouvelle méthode de fusion de données meg et eeg au sein d'un seul et unique problème inverse. Nous avons également accorde une importance particulière a l'évaluation des méthodes proposées. Ainsi, et pour aller au-dela des simulations numériques souvent trop limitatives, nous avons mis au point un fantôme physique adapte a la meg et a l'eeg qui nous a permis d'etudier les performances des estimateurs en association avec des modeles de tete a divers degres de realisme. Enfin, nous proposons une première application a ces méthodes dans le cadre de l'identification de réseaux épileptiques chez les patients souffrant d'épilepsie partielle.

<p>This thesis is concerned with the solution of the blind source separation problem (BSS). The BSS problem occurs frequently in various scientific and technical applications. In essence, it consists in separating meaningful underlying components out of a mixture of a multitude of superimposed signals.</p> <P> In the recent research literature there are two related approaches to the BSS problem: The first is known as Independent Component Analysis (ICA), where the goal is to transform the data such that the components become as independent as possible. The second is based on the notion of diagonality of certain characteristic matrices derived from the data. Here the goal is to transform the matrices such that they become as diagonal as possible. In this thesis we study the latter method of approximate joint diagonalization (AJD) to achieve a solution of the BSS problem. After an introduction to the general setting, the thesis provides an overview on particular choices for the set of target matrices that can be used for BSS by joint diagonalization.</p> <P> As the main contribution of the thesis, new algorithms for approximate joint diagonalization of several matrices with non-orthogonal transformations are developed.</p> <P> These newly developed algorithms will be tested on synthetic benchmark datasets and compared to other previous diagonalization algorithms.</p> <P> Applications of the BSS methods to biomedical signal processing are discussed and exemplified with real-life data sets of multi-channel biomagnetic recordings.</p> / <p>Diese Arbeit befasst sich mit der Lösung des Problems der blinden Signalquellentrennung (BSS). Das BSS Problem tritt häufig in vielen wissenschaftlichen und technischen Anwendungen auf. Im Kern besteht das Problem darin, aus einem Gemisch von überlagerten Signalen die zugrundeliegenden Quellsignale zu extrahieren.</p> <P> In wissenschaftlichen Publikationen zu diesem Thema werden hauptsächlich zwei Lösungsansätze verfolgt:</p> <P> Ein Ansatz ist die sogenannte "Analyse der unabhängigen Komponenten", die zum Ziel hat, eine lineare Transformation <B>V</B> der Daten <B>X</B> zu finden, sodass die Komponenten U_n der transformierten Daten <B>U</B> = <B> V X</B> (die sogenannten "independent components") so unabhängig wie möglich sind. Ein anderer Ansatz beruht auf einer simultanen Diagonalisierung mehrerer spezieller Matrizen, die aus den Daten gebildet werden. Diese Möglichkeit der Lösung des Problems der blinden Signalquellentrennung bildet den Schwerpunkt dieser Arbeit.</p> <P> Als Hauptbeitrag der vorliegenden Arbeit präsentieren wir neue Algorithmen zur simultanen Diagonalisierung mehrerer Matrizen mit Hilfe einer nicht-orthogonalen Transformation.</p> <P> Die neu entwickelten Algorithmen werden anhand von numerischen Simulationen getestet und mit bereits bestehenden Diagonalisierungsalgorithmen verglichen. Es zeigt sich, dass unser neues Verfahren sehr effizient und leistungsfähig ist. Schließlich werden Anwendungen der BSS Methoden auf Probleme der biomedizinischen Signalverarbeitung erläutert und anhand von realistischen biomagnetischen Messdaten wird die Nützlichkeit in der explorativen Datenanalyse unter Beweis gestellt.</p>