Etude des signaux électrophysiologiques intra-cérébraux et imagerie de sources électriques appliquées aux interactions entre les épilepsies et la cognition

Les oscillations jouent un rôle de premier plan dans la mise en place des réseaux cérébraux sains et pathologiques. En particulier, au niveau clinique, les activités oscillatoires sont d'une grande importance diagnostique en épilepsie. Par ailleurs, les méthodes non-invasives d'électrophysiologie sont particulièrement adaptées pour la compréhension des réseaux cérébraux à grande échelle. Cependant, la majorité des études en épilepsie a été dirigée vers les pointes intercritiques, qui sont des activités transitoires. Une question qui reste donc en suspens est le lien entre les pointes épileptiques et les activités oscillatoires épileptiques. Cette thèse a visé à résoudre deux problématiques complémentaires autour de cette question. La première problématique est la séparation adéquate entre les activités oscillatoires et transitoires. Il s'agit d'une tâche difficile surtout lors d'un grand chevauchement temporel, qui peut résulter en la contamination d'une activité par l'autre. Nous avons évaluée trois méthodes de filtrage : le filtre FIR (méthode classique), la transformé d'ondelette stationnaire et le filtrage parcimonieux par matching pursuit (MP, basé sur un dictionnaire). Sur des simulations, la SWT a donné de très bons résultats pour la reconstruction des transitoires et le MP pour les oscillations ; de plus, les deux méthodes ont donné un faible taux de faux positifs en détection automatique des oscillations. La SWT et le FIR ont donné les meilleurs résultats de filtrage sur les signaux réels, en particulier lors de la localisation de source. / The Oscillatory activities play a leading role in the development of healthy and pathological brain networks. In particular, at the clinical level, the oscillatory activities are of great importance in the diagnostic of epilepsy. In addition, the non-invasive electrophysiology methods are particularly suitable for understanding the large-scale brain networks. However, most studies in epilepsy have been directed to the interictal spikes, which are transitional activities. One issue that remains unresolved is the relationship between epileptic spikes and epileptic oscillatory activities. This thesis resolves two complementary problems. The first one is the suitable separation between the oscillatory and transitory activity, which is quite sensitive to the presence of the overlap in the time-frequency domain. This can lead to a contamination between the activities. We did evaluate three filtering methods: the FIR (classic methods), the stationary wavelet SWT and the parsimonious filter with the matching pursuit MP. The SWT gave good results in the reconstruction of transient activity and the MP in the reconstruction of oscillatory activity both for simulated data; also they provide a low false positive in automatic detection of oscillatory activity. The SWT and FIR gave the best results on real signals especially for source localization. In the simulated data, the MP is optimal since the atoms of the dictionary resembles to the simulated signals, which isn't guaranteed for real signals. The second problem is the comparison between network connectivity of transient and oscillatory activity, as measured in surface recordings (MEG) and invasive recordings SEEG.

L’EEG de surface permet l'étude spatio-temporelle de l’activité cérébrale avec une résolution temporelle élevée, cependant elle souffre de la forte atténuation du champ électrique propagée par l'os du crâne et de la présence de sources de bruits externes. De ce fait, nous souhaitons exploiter les mesures issues de la Stéréo-EEG (SEEG). Cette modalité consiste en l'introduction d'électrodes d'enregistrement au plus près des générateurs, bénéficiant ainsi d'un rapport signal à bruit bien supérieur à celui observé en EEG. Nous proposons ainsi dans cette thèse une étude de faisabilité de l'imagerie de sources à partir de ces mesures, basée sur une méthode d'inversion de type dipôle équivalent associée à un modèle de propagation à une sphère, capable d'amener à une précision de localisation de l'ordre de quelques millimètres. A partir d'une implantation clinique usuelle de la SEEG, nous évaluons les performances de localisation lorsque différents sous-ensembles de capteurs sont considérés. En présence de bruit réaliste, nous constatons que l'ajout de capteurs lointains peut amener à une dégradation de la précision de localisation. Ces conclusions nous amènent à proposer une approche de sélection des capteurs locaux dans le but d'optimiser la fiabilité des résultats. Les atouts et faiblesses de cette approche sont analysés dans un cadre de simulation réaliste afin d'explorer de façon pertinente les différents paramètres pouvant influer sur la qualité de résolution du problème inverse. Les approches sont appliquées sur des enregistrements SEEG récoltés au CHRU de Nancy afin de confronter les méthodes de localisation proposées à des mesures réelles / The surface EEG makes it possible to study the brain activity with a high temporal resolution, however it suffers from the severe attenuation of the electrical propagation through the skull bone as well as the addition of external artifacts. As an alternative, we would like to exploit the Stereo-EEG (SEEG) recordings, consisting in shaft electrodes implanted in the brain volume in the direct vicinity of the brain generators. These data benefit from a high signal to noise ratio compared to this observed in surface EEG. We propose in this thesis a feasibility study of source imaging from the SEEG, based on an equivalent current dipole inversion method associated with an analytical One-Sphere propagation model, able to bring localization precision of the order of a few millimeters. Using a typical clinical electrode implantation, we evaluate the localization performance when different subsets of sensors are considered. In the presence of realistic noise, we observe that the addition of distant sensors with respect to the source can lead to a degradation of the localization accuracy. These conclusions lead us to propose a local sensor selection approach in order to optimize the reliability of the results. The strengths and weaknesses of this approach are analyzed on a realistic simulation framework, for a relevant exploration of the different parameters impacting on the quality of the SEEG source imaging. The approaches are applied on SEEG recordings collected at the CHRU of Nancy to evaluate their performance when facing real measurements

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

Les enregistrements EEG de profondeur effectués lors d'examens pré-chirurgicaux de patients épileptiques candidats à une résection, portent réellement a priori des informations précieuses sur la dynamique spatio-temporelle des zones épileptogènes locales. Actuellement l'interprétation de tels signaux, essentiellement qualitative, reste un problème délicat et des efforts restent à faire pour interpréter quantitativement l'information physiologique qu'ils contiennent. Cette thèse traite de l'identification d'un modèle dont les paramètres représentent l'excitation et l'inhibition dans le tissu neuronal enregistré. Une analyse qualitative de ce modèle et une méthode d'identification des paramètres combinant filtrage bayesien non linéaire et algorithme d'optimisation globale de la vraisemblance sont proposées. Cet estimateur est enfin appliqué sur des données réelles et des difficultés inhérentes à l'adéquation du modèle sont discutées.

L'expression faciale de peur constitue un important vecteur d'information sociale mais aussi environnementale. En condition naturelle, les visages apeurés apparaissent principalement dans notre champ visuel périphérique. Cependant, les mécanismes cérébraux qui sous-tendent la perception de l'expression faciale de peur en périphérie restent largement méconnus. Nous avons démontré, grâce à des études comportementales, des enregistrements magnétoencéphalographiques et intracrâniens, que la perception de l'expression faciale de peur est efficace en grande périphérie. La perception de la peur en périphérie génère une réponse rapide de l'amygdale et du cortex frontal, mais également une réponse plus tardive dans les aires visuelles occipitales et temporales ventrales. Le contrôle attentionnel est capable d'inhiber la réponse précoce à l'expression de peur, mais également d'augmenter les activités postérieures plus tardives liées à la perception des visages. Nos résultats montrent non seulement que les réseaux impliqués dans la perception de la peur sont adaptés à la vision périphérique, mais ils mettent également en avant une nouvelle forme d'investigation des mécanismes de traitement de l'expression faciale, pouvant conduire à une meilleure compréhension des mécanismes de traitement des messages sociaux dans des situations plus écologiques.

Comment notre cerveau traite l’information de la récompense, et comment un tel traitement est influence par des paramètres tels que la probabilité et le risque sont devenues des questions cruciales des neurosciences cognitives. De plus, des recherches récentes suggèrent un effet modulateur d’un certain nombre d’hormones sur le cerveau et sur le comportement, et également qu’un dysfonctionnement du système de récompense pourrait expliquer des comportements addictifs tels que le jeu pathologique. Durant cette thèse, nous avons eu recours à de l’EEG stéréotaxique (SEEG) et à une combinaison d’Imagerie à Résonnance Magnétique fonctionnelle (IRMf) et d’endocrinologie pour réaliser trois études s’intéressant au traitement de la récompense chez des sujets sains, chez des patients souffrant d’épilepsie chez qui des macroélectrodes ont été implantées, et chez des joueurs pathologiques. Ensemble, nos études améliorent la compréhension de nouveaux aspects du traitement de la récompense chez les sujets sains, chez les patients épileptiques, et chez les joueurs pathologiques / How our brain processes reward information and how such processing is influenced by parameters such as reward probability and risk have become key questions in cognitive neuroscience. In addition, recent researches suggest a modulatory effect of a number of hormones on brain and behavior and a dysfunction of the reward system in a number of behavioral addictions, such as gambling disorder. This Ph.D. used intracranial EEG (iEEG) and combined Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) and endocrinology to perform four studies investigating reward processing in healthy subjects, patients with epilepsy implanted with depth electrodes and individuals with gambling disorder. Together, our series of studies advance our understanding of new aspects concerning reward processing in healthy subjects, patients with epilepsy and individuals with gambling disorder

L’expression faciale de peur constitue un important vecteur d’information sociale mais aussi environnementale. En condition naturelle, les visages apeurés apparaissent principalement dans notre champ visuel périphérique. Cependant, les mécanismes cérébraux qui sous-tendent la perception de l’expression faciale de peur en périphérie restent largement méconnus. Nous avons démontré, grâce à des études comportementales, des enregistrements magnétoencéphalographiques et intracrâniens, que la perception de l’expression faciale de peur est efficace en grande périphérie. La perception de la peur en périphérie génère une réponse rapide de l’amygdale et du cortex frontal, mais également une réponse plus tardive dans les aires visuelles occipitales et temporales ventrales. Le contrôle attentionnel est capable d’inhiber la réponse précoce à l’expression de peur, mais également d’augmenter les activités postérieures plus tardives liées à la perception des visages. Nos résultats montrent non seulement que les réseaux impliqués dans la perception de la peur sont adaptés à la vision périphérique, mais ils mettent également en avant une nouvelle forme d’investigation des mécanismes de traitement de l’expression faciale, pouvant conduire à une meilleure compréhension des mécanismes de traitement des messages sociaux dans des situations plus écologiques. / Facial expression of fear is an important vector of social and environmental information. In natural conditions, the frightened faces appear mainly in our peripheral visual field. However, the brain mechanisms underlying perception of fear in the periphery remain largely unknown. We have demonstrated, through behavioral, magnetoencephalographic and intracranial studies that the perception of fear facial expression is efficient in large peripheral visual field. Fear perception in the periphery produces an early response in the amygdala and the frontal cortex, and a later response in the occipital and infero-temporal visual areas. Attentional control is able to inhibit the early response to fear expression and to increase the later temporo-occipital activities linked to face perception. Our results show that networks involved in fear perception are adapted to the peripheral vision. Moreover, they validate a new form of investigation of facial expression processing, which may lead to a better understanding of how we process social messages in more ecological situations.

Plusieurs études de simulation in vitro et in vivo ont été réalisées au cours des dernières décennies afin de clarifier les interrelations des sources corticales avec leurs corrélats électrophysiologiques enregistrés sur l’EEG invasif et l’EEG de scalp. L’amplitude des potentiels corticaux, l’étendue de l’aire corticale impliquée par la décharge, de même que la localisation et la géométrie de la source corticale sont des facteurs indépendants qui modulent l’observabilité et la contribution de ces sources sur l’EEG de surface. L’enregistrement simultané et multi-échelle de l’EEG de scalp et intra-crânien (avec des électrodes sous-durales ou profondes) durant l’exploration pré-chirurgicale des patients épileptiques offre une opportunité unique d’explorer cette question fondamentale. Alors que les études précédentes ont considéré essentiellement des sources néocorticales dans le contexte de l’épilepsie du lobe temporal, notre travail s’est intéressé à l’observabilité et la contribution de sources profondes temporales et frontales. Nous avons pu montrer : (1) que les sources épileptiques profondes enregistrées dans les régions temporales médianes et fronto-basales ne sont pas visibles par l’analyse visuelle de routine mais sont détectables après élimination du bruit de fond physiologique généré par les sources corticales de surface sus-jacentes ; (3) que l’amplitude des pointes enregistrées en surface est corrélée avec la surface d’activation corticale de la convexité et avec des ratios élevés d’amplitude pointes/activité de fond / Several in vitro, in vivo, and simulation studies have been performed in the past decades aiming to clarify the interrelations of cortical sources with their scalp and invasive EEG correlates. The amplitude ratio of cortical potentials to their scalp EEG correlates, the extent of the cortical area involved in the discharge, as well as the localization of the cortical source and its geometry, have been each independently linked to the recording of the cortical discharge with scalp electrodes. Simultaneous multiscale EEG recordings with scalp, subdural and depth electrodes, applied in presurgical epilepsy workup, offer an excellent opportunity to address this fundamental issue. Whereas past studies have considered predominantly neocortical sources in the context of temporal lobe epilepsy, the present work addresses deep sources, in mesial temporal and extra-temporal epilepsies. We showed that deep sources, such as those in mesial temporal or fronto-basal regions, are not visible, but are detectable in scalp EEG. Scalp EEG spikes correlate with extensive activation of the cortical convexity and high spike-to-background amplitude ratios

La thérapie de l'épilepsie par résection partielle exige l'identification des structures cérébrales qui sont impliquées dans la genèse des crises d'épilepsie focales. Plusieurs modalités telles que l'IRM, le PET SCAN, la sémiologie de la crise et l'électrophysiologie sont exploitées par les experts pour contribuer à la localisation de la zone épileptogène. L'EEG du scalp est la modalité qui procure la résolution temporelle à l'échelle des processus électrophysiologiques étudiés. Cependant du fait du positionnement des capteurs sur le scalp, sa résolution spatiale et, plus précisément, de profondeur est très médiocre. Dans certain cas (épilepsies pharmaco-résistantes), et pour palier à cette déficience spatiale, il est possible d'avoir recours à la SEEG. La SEEG permet des mesures électrophysiologiques intracérébrales : la résolution spatiale et donc anatomique est excellente dans l'axe de la microélectrode. La définition de la zone épileptogène, comme celle proposée par Talairach et Bancaud, est une définition électro-clinique basée sur les résultats d'enregistrements de SEEG intracérébraux. Elle tient compte non seulement de la localisation anatomique de la décharge épileptique partielle, mais également de l'évolution dynamique de cette décharge, c'est à dire les réseaux neurologiques actifs durant la période intercritique-critique et des symptômes cliniques. Récemment, il a été proposé une technique de diagnostic complémentaire de localisation de la zone épileptogénique employant la stimulation électrique cérébrale de profondeur (Deep Brain Stimulation). Cette source exogène peut activer les réseaux épileptiques et produire une réaction électrophysiologique telle qu'une crise d'épilepsie. Elle permet également de mettre en exergue les zones fonctionnelles cognitives. Cette source exogène est parfaitement définie spatialement et temporellement. Ainsi, la stimulation, couplée aux mesures SEEG, contribue à la modélisation de la propagation électrique cérébrale et, par voie de conséquence, à la compréhension du processus épileptique. De plus, ce travail sur le modèle de propagation directe apporte une aide à la résolution du problème inverse et donc à la localisation de sources. Les différentes tâches accomplies au cours de cette thèse sont les suivantes : création d'une base de données réelles à partir de 3000 stimulations et mesures SEEG pour 42 patients explorés ; extraction par séparation des signaux de propagation de la stimulation électrique (DBS) des mesures multidimensionnelles SEEG : 5 méthodes ont été développées ou adaptées et ont été validées au cours d'une première phase en simulation puis sur des signaux réels SEEG dans une seconde phase ; localisation des électrodes de SEEG dans le repère anatomique de l'IRM et du CT Scanner en y ajoutant une étape de segmentation de la matière grise et blanche, du liquide céphalorachidien et de l'os ; discussion sur de nombreux modèles de propagation réalistes ou non réalistes proposés dans la littérature, à la fois sur le plan du raffinement du modèle mais également sur les implantations numériques possibles : modèles de milieu, sphériques et réalistes infinis basés sur MRI et CT du patient ; comparaison entre les résultats générés par les modèles de sources et de milieux et les données obtenues après séparation de la stimulation électrique in vivo chez l'homme ; validation des modèles de tête FEM en intégrant les conductivités des milieux (CSF), gris et blancs céphalo-rachidiens et perspectives envisagées / The study of epilepsy requires the identification of cerebral structures which are involved in generation of seizures and connexion processes. Several methods of clinical investigation contributed to these studies : imaging (PET, MRI), electrophysiology (EEG, SEEG, MEG). The EEG provides a temporal resolution enough to analyze these processes. However, the localization of deep sources and their dynamical properties are difficult to understand. SEEG is a modality of intracerebral electrophysiological and anatomical high temporal resolution reserved for some difficult cases of pre-surgical diagnosis : drug-resistant epilepsy. The definition of the epileptogenic zone, as proposed by Talairach and Bancaud is an electro-clinical definition based on the results of intracerebral SEEG recordings. It takes into account not only the anatomical localization of partial epileptic discharge, but also the dynamic evolution of this discharge (active neural networks at the time of seizure) and clinical symptoms. Recently, a novel diagnostic technique allows an accurate localization of the epileptogenic zone using Depth Brain Stimulation (DBS). This exogenous source can activate the epileptic networks and generate an electrophysiological reaction. Therefore, coupling DBS with SEEG measurements is very advantageous : firstly, to contribute to the modeling and understanding of the (epileptic) brain and to help the diagnosis, secondly, to access the estimation of head model as an electrical conductor (conductive properties of tissues). In addition, supplementary information about head model improves the solution to the inverse problem (source localization methods) used in many applications in EEG and SEEG. The inverse solution requires repeated computation of the forward problem, i.e. the simulation of EEG and SEEG fields for a given dipolar source in the brain using a volume-conduction model of the head. As for DBS, the location of source is well defined. Therefore, in this thesis, we search for the best head model for the forward problem from real synchronous measurements of EEG and SEEG with DBS in several patients. So, the work of the thesis breaks up into different parts for which we need to accomplish the following tasks : Creation of database 3000 DBS measurements for 42 patients ; Extraction of DBS signal from SEEG and EEG measurements using multidimensional analysis : 5 methods have been developed or adapted and validate first in a simulation study and, secondly, in a real SEEG application ; Localization of SEEG electrodes in MR and CT images, including segmentation of brain matter ; SEEG forward modeling using infinite medium, spherical and realistic models based on MRI and CT of the patient ; Comparison between different head models and validation with real in vivo DBS measurements ; Validation of realistic 5-compartment FEM head models by incorporating the conductivities of cerebrospinal fluid (CSF), gray and white matters