La localisation de l'activité électrique cérébrale sur la base des enregistrements électromagnétiques est un domaine dans lequel de nombreux facteurs peuvent altérer le résultat final. Nous avons, ainsi, investigué l'effet du nombre d'électrodes sur la qualité de la localisation des sources électriques cérébrales. Il est démontré, en utilisant les propriétés de la matrice de résolution, que les erreurs de localisation diminuent lorsque le nombre d'électrodes augmente. Cependant, au delà d'une centaine d'électrodes, l'information entre électrodes devient dépendante et la qualité des reconstructions se stabilise. D'autre part il est indispensable de couvrir l'ensemble de l'espace de reconstruction avec les électrodes, afin de minimiser les erreurs de localisation. A l'aide des différents algorithmes d'interpolation suivants : meilleurs voisins, surface splines et splines sphériques, nous avons étudié le comportement des solutions inverses de type norme minimale. Les résultats obtenus pour la composante P100 d'un potentiel évoqué visuel montrent des erreurs de localisation importantes dans le cas d'une interpolation de type meilleurs voisins, alors que l'utilisation de splines sphériques permet de minimiser ces erreurs. Le modèle sphérique utilisé en l'état ne permet pas de prendre en compte l'anatomie cérébrale, la tête étant modélisée sous la forme de sphères concentriques homogènes. Le développement des algorithmes de type BEM et FEM et l'augmentation de la qualité des images IRM anatomiques ont permis l'émergence de ces modèles anatomiques qui s'avèrent cependant assez lourds à manipuler. Nous proposons ici une nouvelle approche permettant l'usage simplifié des modèles sphériques. Après avoir extrait d'une IRM anatomique et défini la surface du scalp en terme de fonctions spline, il est alors possible de projeter cette surface sur celle d'une sphére. Ainsi nous obtenons une IRM sphérique à l'intérieur de laquelle nous pouvons définir notre espace de reconstruction en fonction des tissus cérébraux. Les simulations montrent le gain du point de vue de la localisation. Nous avons par la suite corréler la localisation de phénomènes épileptiques avec des enregistrements intracraniaux chez des patients épileptiques pharmaco-résistants.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00004851 |
| Date | 01 July 1999 |
| Creators | Spinelli, Laurent |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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