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Dans les séries temporelles neurophysiologiques, on observe de fortes oscillations neuronales, et les outils d'analyse sont donc naturellement centrés sur le filtrage à bande étroite.Puisque cette approche est trop réductrice, nous proposons de nouvelles méthodes pour représenter ces signaux.Nous centrons tout d'abord notre étude sur le couplage phase-amplitude (PAC), dans lequel une bande haute fréquence est modulée en amplitude par la phase d'une oscillation neuronale plus lente.Nous proposons de capturer ce couplage dans un modèle probabiliste appelé modèle autoregressif piloté (DAR). Cette modélisation permet une sélection de modèle efficace grâce à la mesure de vraisemblance, ce qui constitue un apport majeur à l'estimation du PAC.%Nous présentons différentes paramétrisations des modèles DAR et leurs algorithmes d'inférence rapides, et discutons de leur stabilité.Puis nous montrons comment utiliser les modèles DAR pour l'analyse du PAC, et démontrons l'avantage de l'approche par modélisation avec trois jeux de donnée.Puis nous explorons plusieurs extensions à ces modèles, pour estimer le signal pilote à partir des données, le PAC sur des signaux multivariés, ou encore des champs réceptifs spectro-temporels.Enfin, nous proposons aussi d'adapter les modèles de codage parcimonieux convolutionnels pour les séries temporelles neurophysiologiques, en les étendant à des distributions à queues lourdes et à des décompositions multivariées. Nous développons des algorithmes d'inférence efficaces pour chaque formulations, et montrons que l'on obtient de riches représentations de façon non-supervisée. / In neurophysiological time series, strong neural oscillations are observed in the mammalian brain, and the natural processing tools are thus centered on narrow-band linear filtering.As this approach is too reductive, we propose new methods to represent these signals.We first focus on the study of phase-amplitude coupling (PAC), which consists in an amplitude modulation of a high frequency band, time-locked with a specific phase of a slow neural oscillation.We propose to use driven autoregressive models (DAR), to capture PAC in a probabilistic model. Giving a proper model to the signal enables model selection by using the likelihood of the model, which constitutes a major improvement in PAC estimation.%We first present different parametrization of DAR models, with fast inference algorithms and stability discussions.Then, we present how to use DAR models for PAC analysis, demonstrating the advantage of the model-based approach on three empirical datasets.Then, we explore different extensions to DAR models, estimating the driving signal from the data, PAC in multivariate signals, or spectro-temporal receptive fields.Finally, we also propose to adapt convolutional sparse coding (CSC) models for neurophysiological time-series, extending them to heavy-tail noise distribution and multivariate decompositions. We develop efficient inference algorithms for each formulation, and show that we obtain rich unsupervised signal representations.

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De nouveaux enjeux émergent dans le domaine de la Santé en raison du vieillissement de la population et du développement inquiétant de la Maladie d’Alzheimer (MA). Chez le sujet sain ou pathologique, peu d’études ont porté sur le vieillissement du contrôle nerveux de la respiration, en dépit de son rôle crucial pour l’oxygénation du cerveau. Cette thèse présente des recherches translationnelles, réalisées chez la souris, pour étudier le vieillissement physiologique et pathologique du contrôle nerveux de la respiration. Chez des souris transgéniques, modèles reconnus de la MA et du syndrome de Rett, nous décrivons le développement de neuropathologies respiratoires graves, conduisant à un décès prématuré. Nous montrons pour la première fois qu’une tauopathie du tronc cérébral altère le fonctionnement des voies aériennes supérieures, la vocalisation et la respiration. De plus, nos travaux suggèrent un rôle délétère de l’anesthésie pour la MA et identifient des pistes thérapeutiques nouvelles. En conclusion, nos travaux chez la souris peuvent avoir des retombées particulièrement intéressantes notamment pour la MA. / New issues are emerging in the field of Health care due to ageing of the population and the alarming development of Alzheimer’s Disease (AD). In healthy or pathological living being, very few studies are dealing with the ageing of the respiratory nervous control, in spite of the crucial role of respiration for brain oxygenation. This thesis presents translational research performed in mice to examine the physiological and pathological ageing of the respiratory nervous control. In mice from two transgenic strains, recognized models for AD and Rett syndrome, we describe the development of drastic respiratory neuropathologies leading to premature death. In the AD mouse model, we show for the first time that brainstem tauopathy triggers dysfunctions of the upper airways, impairs vocalization and alters respiration and respiratory control. In addition, our work suggests a deleterious effect of anaesthesia for AD and identifies new therapeutic strategies. This mouse research could well contribute to significant improvements in AD care.

L’objectif de cette thèse a été de développer des outils d’exploration des modifications perceptuelles lors de l’écoute de sons complexes dans la schizophrénie et de confronter les résultats de ces outils à des données neurophysiologiques. Le premier résultat de notre thèse est d’avoir confirmé dans la modalité auditive des modifications de l’organisation perceptuelle lors de l’écoute de sons complexes. En effet, nous avons montré, chez les patients souffrant de schizophrénie comparativement aux témoins, d’une part une difficulté de catégorisation des sons environnementaux de type son d’impact, et d’autre part, une modification de la perception de la familiarité et de la bizarrerie pour des sons environnementaux et abstraits, indiquant une modification d’organisation des données de l’audition dans une forme univoque et consensuelle.Le deuxième résultat de notre thèse est d’avoir confirmé, par une méthode d’induction perceptuelle consistant à présenter des stimuli plus ou moins envahissants, la présence d’un sentiment d’envahissement perceptuel plus important chez les patients souffrants de schizophrénie comparativement aux témoins. Cet envahissement perceptuel était corrélé significativement avec une mesure neurophysiologique du filtrage sensoriel par potentiels évoqués dans le paradigme des doubles clics audio (diminution d’amplitude de la composante P50 au deuxième stimulus comparativement au premier stimulus). Nous avons également traduit et validé en langue française un auto-questionnaire appelé Sensory Gating Inventory (SGI) permettant de compléter l’évaluation psychophysiologique des modifications perceptuelles reliées aux anomalies du filtrage sensoriel. / The aim of this PhD was to develop tools for analyzing perceptual modifications induced by complex sounds in schizophrenia and to relate these changes to neurophysiological data. The first result of our work enabled to confirm that complex sounds modify the auditory perceptual organization. Indeed, we first showed a deficit of categorization of environmental sounds (impact sounds) in patients with schizophrenia compared with controls, and secondly a difference in the perception of familiarity and strangeness for environmental and abstract sounds, indicating a modification of data organization of hearing in a unique and consensual form.The second result of our work revealed, by a perceptual induction method, the presence of a larger perceptual sense of inundation in patients suffering from schizophrenia compared with controls when submitted to more or less invasive stimuli. This perceptual inundation was significantly correlated with a neurophysiological measurement of sensory gating with evoked responses in the paradigm of double audio clicks (decrease in amplitude of the P50 component after the second stimulus as compared to the first stimulus). We have also translated a self-administered questionnaire called “Sensory Gating Inventory” (SGI) to French and validated it in order to complete the psychophysiological assessment of perceptual changes related to abnormal sensory gating.

La perception visuelle des visages est une fonction importante du cerveau humain, essentielle pour les interactions sociales. L’étude des bases neurales de la perception des visages a débuté il y a plusieurs décennies et les découvertes servent de modèle pour la compréhension de la perception visuelle en général. L’imagerie structurelle des patients présentant un déficit de reconnaissance des visages à la suite d’une lésion cérébrale a montré l’importance d’un vaste territoire au sein du cortex ventral occipito-temporal (VOTC), du lobe occipital jusqu’au lobe temporal antérieur (LTA), avec une prédominance droite. L’imagerie par résonnance magnétique fonctionnelle (IRMf) a montré l’existence de zones cérébrales circonscrites qui répondent plus fortement aux visages qu’aux autres objets visuels (organisation en « cluster ») principalement dans le VOTC postérieur. Cependant l’IRMf a été limitée dans sa capacité à retrouver de telles régions dans le lobe temporal antérieur à cause d’artefacts méthodologiques. Les études d’électro-encéphalographie intracrânienne (iEEG) réalisées chez les patients épileptiques sont une opportunité unique d’enregistrer l’activité neuronale directe avec un très haut rapport signal/bruit. Les études iEEG ont enregistré des réponses sélectives aux visages largement distribuées dans le VOTC, sans organisation en « clusters ». Malgré des années de recherches, plusieurs questions cruciales restent sans réponse : (1) quelle est l’organisation spatiale des régions sélectives aux visages (organisation distribuée vs. en « clusters ») ? ; (2) quelles sont les bases neurales de la perception des visages dans le LTA ? ; (3) quelles sont les régions critiques pour la perception des visages ? Afin de répondre à ces questions, nous avons utilisé les enregistrements et les stimulations électriques intracérébraux. Dans une 1ère étude (Jonas et al., sous presse), nous avons combiné les enregistrements iEEG avec la stimulation visuelle périodique rapide (FPVS). La méthode FPVS est basée sur le principe suivant : présenter des stimuli visuels à une fréquence fixe va générer une réponse EEG périodique à la même fréquence. Nous avons utilisé cette approche pour réaliser une cartographie complète des réponses sélectives aux visages dans le VOTC (28 participants). Nous leur avons montré des séquences d’images d’objets présentées à une fréquence fixe et rapide (6 Hz), avec un visage présenté tous les 5 objets (1,2 Hz). Les réponses sélectives aux visages ont été identifiées objectivement (à la fréquence de stimulation) et quantifiées dans tout le VOTC. Bien que ces réponses aient été enregistrées de manière largement distribuée, nous avons identifié plusieurs régions dans les lesquelles les réponses les plus fortes se regroupent spatialement (en « clusters »). De plus, nous avons enregistré la plus forte réponse dans le gyrus fusiforme droit. Enfin, nous avons enregistré des réponses sélectives aux visages dans 3 régions distinctes du LTA. Dans 3 autres études, nous rapportons de très rares cas de stimulations électriques de régions sélectives aux visages, testant leur rôle critique dans la perception des visages. Nous rapportons un cas de déficit transitoire de la perception des visages après stimulation du gyrus occipital inférieur droit, la région sélective au visage la plus postérieure (Jonas et al., 2012, 2014) et un cas similaire après stimulation du LTA (Jonas et al., 2015). Dans l’ensemble, ces études montrent que : (1) les régions impliquées dans la perception des visages sont largement distribuées le long du VOTC et certaines sont marquées par un regroupement spatial de leurs réponses les plus fortes ; (2) plusieurs régions distinctes sont sélectives aux visages dans le LTA; (3) des régions spécifiques dans le VOTC postérieur et le LTA sont critiques pour la perception des visages. Ces études montrent l’intérêt des enregistrements intracérébraux pour la compréhension des mécanismes de perception visuelle / Visual perception of faces is a primary function of the human brain, critical for social interactions. The neural basis of face perception in humans has been investigated extensively for decades as a primary research goal, whose findings may serve as a rich model for understanding perceptual recognition. Structural imaging of individuals with face recognition impairment following brain damage point to a large territory of the human ventral occipito-temporal cortex (VOTC), from the occipital lobe to the anterior temporal lobe (ATL), with a right hemispheric advantage. Functional magnetic resonance imaging studies (fMRI) have reported face-selective responses (larger responses to faces than other visual objects) in circumscribed regions (clustered organization) of the posterior VOTC. However, they failed to report genuine responses in the ATL because of methodological artefacts. Intracranial electroencephalographic (iEEG) recordings performed in epileptic patients offer a unique opportunity to measure direct local neural activity with a very high signal-to-noise ratio. In contrast to fMRI studies, iEEG studies recorded face-selective responses in widely distributed regions of the VOTC without any evidence of a clustered organization. Despite decades of research, several outstanding questions are still unanswered: (1) what is the spatial organization of brain regions supporting face perception (clustered vs. distributed)?; (2) what are the neural basis of face perception in the ATL?; (3) which are the critical regions for face perception? To address these gaps in knowledge, we used human iEEG recordings and electrical intracerebral stimulations. In a first study (Jonas et al., in press), we combined iEEG recordings with the Fast Periodic Visual Stimulation (FPVS), a powerful approach providing objective and high signal-to-noise brain responses. FPVS is based on the simple principle: presenting visual stimuli at a fixed rate generates a periodic EEG response at exactly the same frequency. We use this approach to report a comprehensive map of face-selective responses across the VOTC in a large group of participants (N=28). They were presented with natural images of objects at a rapid fixed rate (6 images per second: 6 Hz), with face stimuli interleaved as every 5th stimulus (i.e., 1.2 Hz). Face-selective responses were objectively (i.e., exactly at the face stimulation frequency) identified and quantified throughout the whole VOTC. Although face-selective responses were widely distributed, specific regions displayed a clustered spatial organization of their most face-selective responses. Among these regions, the right fusiform gyrus showed the largest face-selective response. In addition, we recorded face-selective responses in 3 distinct regions of the ATL. In 3 others studies, we reported very rare cases of intracerebral electrical stimulation of face-selective brain regions, testing the critical role of these regions in face perception. We reported a case of transient inability to recognize faces following the stimulation of the right inferior occipital gyrus, the most posterior face-selective region (Jonas et al., 2012, 2014) and one similar case following the stimulation of the right ATL (Jonas et al., 2015). Overall, these studies show that: (1) face-selective responses are widely distributed but some specific regions displayed a clustered spatial organization of their most face-selective responses; (2) several distinct regions are face-selective in the ATL; (3) specific brain regions in the posterior VOTC and in the ATL are critical for face perception. These finding also illustrate the diagnostic value of intracerebral electrophysiological recordings in understanding visual recognition processes

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