Cette étude a été divisée en 2 parties principales. Dans la première partie, nous examinons la relation entre l'activité des sources neuronales et les HFOs observés sur les électrodes intracérébrales. La deuxième partie traite de l'étude des conditions d'observabilité des HFO sur les électrodes du cuir chevelu. Les simulations ont montré que le modèle de champ neuronal proposé est capable de générer des HFOs montrant une forte ressemblance avec les signaux réels dans les deux cas EEG (cuir chevelu) et SEEG (intracérébral). De plus, nous avons pu relier les mécanismes physiopathologiques (GABA dépolarisant, inhibition directe, activité désynchronisée des populations neuronales) aux différentes caractéristiques morphologiques et spectrales des HFOs intracérébrales. Une hypothèse unifiée pour la production des HFOs et des pointes intercritiques est également formulée. Enfin, nous avons réussi à établir les conditions nécessaires sur l'activité temporelle et l'organisation spatiale des sources neuronales pour observer des HFOs sur les électrodes intracérébrales.En ce qui concerne la deuxième partie, la baisse inexpliquée de fréquence dans les HFOs collectées sur les électrodes du cuir chevelu a été abordée. Nous avons constaté que les mécanismes «non oscillatoires» de la génération de HFOs sont à l'origine de la faible fréquence (<200Hz) des HFOs du cuir chevelu et que le rapport signal / bruit (SNR) influe fortement sur la fréquence des oscillations. De plus, nous avons étudié la topographie des HFOs sur les électrodes du cuir chevelu et analysé comment cette topographie est affectée par différents paramètres (étendue spatiale épileptique, SNR, géométrie 3D). Enfin, nous avons montré que les HFOs du cuir chevelu peuvent être utilisés efficacement pour identifier la zone épileptique lorsque le rapport signal sur bruit des signaux enregistrés est suffisamment élevé. Une perspective de ce travail est l'identification non-invasive de la zone épileptique sans la nécessité d'enregistrements intracérébraux pré-chirurgicaux.Pour les deux études (HFO observés sur les électrodes intracérébrales et du cuir chevelu), un logiciel original et convivial a été développé. Ce logiciel a fortement facilité la simulation des signaux dans l'environnement cerveau/électrode virtuel, signaux obtenus en résolvant le problème direct de l’EEG (projection de la contribution électrique des sources neuronales sur les capteurs). / This study was divided into 2 main parts. In the first part, we address the relationship between the activity of neuronal sources and the HFOs observed on intracerebral electrodes. The second part deals with the investigation of observability conditions of HFOs on scalp electrodes. Simulations showed that the proposed neural field model is capable of generating HFOs showing strong resemblance with real signals in both cases EEG (scalp) and SEEG (intracerebral). Moreover, we were able to relate the pathophysiological mechanisms (depolarizing GABA, feedforward inhibition, desynchronized activity of neuronal populations) to different morphological and spectral features of intracerebral HFOs. A unified hypothesis for generation of HFOs and interictal spikes is also formulated. Finally, we managed to establish the necessary conditions about the temporal activity and the spatial organization of neuronal sources and about for HFOs to be observed on intracerebral electrodes. Regarding the second part, the unexplained drop in frequency in the collected HFOs on scalp electrodes was addressed. We found that the “non-oscillatory” mechanisms of the HFO generation is behind the low frequency (<200Hz) in scalp HFOs and that signal to noise ratio (SNR) heavily impacts the frequency of the oscillations. Moreover, we studied the topography of HFOS on scalp electrodes and analyzed how this topography is affected by different parameters (epileptic spatial extent, SNR, 3D geometry). Finally we showed that scalp HFOs can be effectively used to identify the epileptic zone when the SNR of the recorded signals is sufficiently high. A perspective to this work is the non-invasive identification of epileptic zone without the need for presurgical intracerebral recordings. For the purpose of both studies (HFOs observed on intracerebral & scalp electrodes) an original and user-friendly software package was developed. This software strongly facilitated the simulation of signals in the virtual brain/electrode environment obtained by solving the (S)EEG forward problem (projection of the electric contribution of neuronal sources onto electrode contacts).

Le cervelet est une structure du cerveau impliquée dans la coordination des actions motrices complexes telles que les mouvements volontaires. Pour remplir cette fonction, le contrôle temporel précis d'une large population de neurones est nécessaire. Alors qu'un grand nombre d'études ont été consacrées à l'étude de l'activité de réseau dans la plupart des grandes structures cérébrales (système thalamo-cortical, les noyaux gris centraux, hippocampe, etc ...), le cervelet reste très peu étudié. Par conséquent, j'ai examiné la présence et les caractéristiques d'une telle organisation chez les rats libres de leurs mouvements, en particulier lorsqu'ils accomplissent une tâche de préhension. Le cortex cérébelleux a une organisation topographique marquée, de sorte que les cellules voisines reçoivent les mêmes afférences et ont des efférences convergentes. Par conséquent, l'étude des propriétés du réseau local dans le cortex cérébelleux permet d'accéder à une activité populationnelle qui est fonctionnellement pertinente. Tout d'abord, j'ai démontré que les multi-électrodes et particulièrement les tétrodes peuvent être utilisées, grâce à un " micro-drive " que j'ai conçu et réalisé, pour enregistrer plusieurs cellules voisines dans des enregistrements chroniques de comportement de rongeurs libres de leurs mouvements.Deuxièmement, j'ai examiné dans la zone du cortex cérébelleux qui contrôle les mouvements des membres la façon dont les cellules principales (les cellules de Purkinje) coordonnent leur décharge pendant le repos et durant une action motrice des membres antérieurs. Par des enregistrements électrophysiologiques simultanés de plusieurs cellules individuelles, j'ai trouvé que les cellules de Purkinje voisines présentent toujours un co-modulation de leur taux de décharge à l'échelle de quelques millisecondes. Cette décharge corrélée est observée pendant le sommeil et d'exploration active, mais elle est accrue au cours de l'exécution de mouvements. Nos résultats indiquent donc que lors d'un mouvement rapide et complexe, les assemblées locales des cellules de Purkinje se forment dynamiquement à des échelles de temps courtes et produisent donc des épisodes très transitoires d'inhibition dans leur cible postsynaptique dans les noyaux cérébelleux. Troisièmement, dans une collaboration avec le groupe de Richard Courtemanche, nous avons étudié le lien entre la décharge neuronale et les oscillations lentes du potentiel de champ local qui sont observées dans le cervelet au repos. Nous avons constaté qu'une grande proportion de cellules de Golgi et les cellules de Purkinje sont modulées pendant les oscillations. Ces résultats indiquent que ces oscillations lentes, qui peuvent également être observées dans le cortex moteur, se propagent dans le cortex cérébelleux. Dans l'ensemble, mon travail a identifié et caractérisé un certain nombre de patrons d'activité populationnelle dans le cortex cérébelleux. L'impact de ces patrons sur le système moteur reste en grande partie à être compris et devrait faire l'objet de futures travaux.