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PST3100 > 2_Neuroimagerie > Flashcards

2_Neuroimagerie Flashcards

1
Q

Quelle est la technique de neuroimagerie la plus utilisée et que permet-elle de voir?

A

IRMf et permet d’étudier la connectivité

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2
Q

Faire organigramme des stimulations non invasives du cerveau et classer dans la catégorie «physiologie» ou «neuromodulation»

A

voir diapo 6

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3
Q
  1. Que mesure l’EEG?

2. Avantages et désavantages?

A
  1. Mesure l’activité électrique du cerveau, directement
  2. 1 Bonne résolution temporelle, peu coûteux, mobile
    1. Mauvaise résolution spatiale, mesure mal activité sous-corticale, signal bruité ++, temps d’installation
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4
Q

Quelle est l’origine du signal EEG?

A

∆ de potentiel entre les électrodes posées sur le scalp
Courants primaires (intra¢) et secondaires (extra¢).
Dipôles de courant radial (gyrus) et tangentiel (sillon)
Les courants perçus sont résultat de la synchronie de l’activité neuronale

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5
Q
  1. Qu’est-ce qu’une onde cérébrale?

2. Qu’est-ce qu’un potentiel évoqué sensoriel/cognitif?

A
  1. Oscillation endogène des voltages enregistrés à la surface du scalp
    - ≠ bandes de frq associées à des états de conscience ≠
  2. Réponse moyenne à une stimulation externe répétée, décrits par ≠ paramètres (polarité, latence)
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6
Q

Avantages du MEG p/r à EEG?

A

ø distorsion du signal par le crâne

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7
Q

Quel est le probème lorsqu’on veut localiser la source du signal avec l’EEG/MEG ? Pb direct et inverse.

A

Direct: de source–> pÉ détecté, solutions numériques sont possibles

Inverse: à partir du pÉ détecté sur le scalp, il faut ajouter des hypothèses pour trouver la source

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8
Q

Avantages et inconvénients de PET

A

Avantages: bonne résolution spatiale, permet étudier systm NT

Inconvénients: très invasif, pauvre résolution temporelle, cher

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9
Q

Comment fonctionne PET

A

Molécule radioactive qui s’attache à la molécule d’intérêt (ex: glucose). Quand la molécule radioactive se désintègre, produit rayons gamma. C’est détecté par les détecteurs de coincidence de PET. On peut donc suivre les NT.

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10
Q

Qu’est-ce que la cartographie statistique paramétrique #PET

A

Comparer images au niveau des voxels et essayer de trouver ≠ entre cerveau sain et malade

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11
Q

IRM avantages et inconvénients

A

Avantages: bonne résolution spatiale + temporelle, ø invasif, multimodal, largement dispo

Désavantage: mesure indirecte, résolution temporelle en secondes, couteux

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12
Q

Qu’est-ce que la volumétrie basée sur les voxels?

A

Quantification de la densité de MG au niveau de {}des voxels (normalilsation, segmentation, lissage spatial, stats)

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13
Q

Que permet l’IRM? Est-ce qu’elle s’intéresse à la ségrégation ou à l’intégration?
Comment mesurer aire corticale et aire de surface?

A

Comprendre structure des ≠ parties du cerveau
Surfaces extérieure et intérieures sont extraites –> épaisseur corticale résulte de ∆ entre deux. Aire est calculée sur l’une ou l’autre

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14
Q

L’imagerie de diffusion renseigne sur quoi?

Expliquer principe physiologique

A

Tractographie des fibres de MB

La diffusion des molécules d’eau des anisotropique (=// aux axones). Les mouvements thermaux aléatoires, contraints par microstructure des tissus renseigne sur tractographie MB

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15
Q

Sur quoi se base l’IRMf?

A

Signal BOLD (oxyHb et désoxyHb)

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16
Q

Principe physiologique IRM et IRMf

A

Si activité métabolique, augmentation oxyHb, détection du signal T2+, signal BOLD. Cette partie du cerveau est donc activée durant X activité/ en réponse à Y stimulus

17
Q

Définir l’activation en IRMf?

A

Étude du fonctionnement cérébral au travers les processus de ségrégation. Lien du corrélat hémodynamique avec activité neuronale (lorsque soumis à une étude intense)

Délai du début et du pic de la réponse HD

18
Q

Qu’est-ce que la coactivation? Pourquoi fait-elle le lien entre l’activation et la connectivité?

A

La distinction entre activation et connectivité n’est plus aussi claire que tantôt puisque mtn on considère la coactivation.

Région A et B se coactiveront souvent si lien anatomique.

Mais parfois, des régions non reliées anatomiquement se coactivent

19
Q

Qu’est-ce que Multivariate pattern analysis («Mind reading»)?

Sur quoi se base-t-on?

A

Décodage plutôt que encodage: on regarde l’activité dans un certain nb de voxels et on essaye de déterminer à quoi le sujet pense

On se base sur l’apprentissage machine supervisé (qui a fait un système de classification)

20
Q

Définir la connectivité

A

Étude du fx cérébral au travers des processus d’∫

21
Q

Définir connectivité d’une région source

A

Structure spatiale, qui, quand elle est activée, est coactivée avec d’autres régions (mesuré par activation des voxels synchro)

22
Q

Quel est le réseau opposé au monde par défaut (DMN). Quand est-il activé?
Quand le DMN est-il activé?

A

Réseau fronto-pariétal: quand une tâche est demandée

Quand ø tâche n’est demandée; DMN activé. Réseau responsable de l’introspection.

23
Q
  1. Qu’est-ce le connectôme fonctionnel?

2. Qu’est-ce que Analyse en composantes indépendantes (ICA)?

A
  1. Le fait que l’ensemble des régions sont explorées - besoin de faire réduction statistique parce que sinon, il faudra des pvalues de plus en plus petites.
  2. Approche multivariées plutôt qu’univariée de masse
24
Q

Qu’est-ce que la connectivité?

A

Correspondance entre ségrégation (activation) et intégration (connectivité) pour ICA et métriques de graphes

25
Q
  1. Qu’est-ce que l’homogénéité régionale
  2. Qu’est-ce que l’amplitude des fluctuations à basse fréquence
  3. Qu’est-ce que l’approche basée sur les graphes
  4. Qu’est-ce que le chronnectome
A
  1. Similarité d’activité entre un voxel et ses voisins dans le domaine temporel
  2. Variabilité du signal d’un voxel dans le domaine frq
  3. Propriétés topologiques des réseaux: juste étudier les connexions +++. Chaque noeud= région cérébrale et chaque trait= connexion
  4. ∆ patron de connectivité dans le temps
26
Q

Qu’est-ce que la connectivité effective?

A

Connectivité qui tient compte de la directionnalité de la connectivité #effets causaux

27
Q

Qu’est-ce qu’une empreinte de connectivité?

A

Connectôme fx (surtout FPN) permet ID un individu de façon cste dans le temps

28
Q

Qu’est-ce que la non ergodicité?

A

Non ergodict: des analyses basées sur la variabilité inter-individuelle ne nous informe pas sur la variabilité intra-individuelle.

Processus neurobio qui ≠ un patient avec bcp de symptômes vs un patient avec bcp moins de symptôme est DIFFÉRENT du processus neurobiologique qui explique qu’un même individu a des fluctuations dans les niveaux de ses symptômes (tel mois avec symptômes ++, tel autre mois avec moins de symptômes)
Donc, donner un M x à patient1 avec bcp de symptômes et un M y à patient2 avec peu.
Si patient1 commence à avoir moins de symptômes, ça ne veut pas dire qu’on devrait changer ses M de x à y.

29
Q

Quelle est la différence entre la méta et la méga-analyse

A

méta: analyses de résultats publiés
méga: analyses de données brutes

ID les aires cérébrales activées de manière consistante au travers les études en reposant sur les coordonnées stéréotaxiques

30
Q

Quel est le pb avec la méta-analyse de connectivité fx

  • Nommer un autre enjeu
  • Nommer enjeux intra et inter individuel
A

Études sur la connectivité: multiples méthodes, nombre d’entre elles ne rapportent pas de coordonnées stéréotaxiques et se focalisent sur un sous- ensemble de régions cérébrales. Analyse du texte pourrait être automatisée.

  • Puisque n est souvent petit, vaste partie de la littérature øreproductible
  • Intra: ≠ entre sessions (jours, semaines, mois). La Mx évolue dans le temps
  • Inter: idiosyncrasie des réseaux
31
Q

Qu’est-ce que la neuropsychiatrie prédictive

A

guidée par une science de l’individu plutôt que du groupe.

Insight: recherche basée sur des statistiques inférentielles classiques.

Foresight: recherche basée sur l’apprentissage machine (IA).

32
Q

Différence entre apprentissage machine supervisé et non supervisé

A

AM supervisé: les données sont étiquetées.

AM non supervisé: données non étiquetées.

33
Q

Qu’est-ce que l’apprentissage machine?

  1. Supervisé
  2. Non supervisé
A

Donner un jeu de données à une machine et lui demander de faire des groupes à l’intérieur de ça.

  1. Dire voici des scz, dp qui ont bien répondu aux M: donne-moi les propriétés biologiques qui répondent bien ou mal aux M
  2. Donner le même jeu de données et lui demander de faire les cluster lui-même. Voir si on a des ressemblances de sx dans les clusters qu’il a fait sur base biologique
34
Q

Idiosyncrasie dans la topologie des réseaux

A

Certaines régions présentent des variations plus marquée par rapport aux réseaux de groupe (par exemple: DLPFC)

PST3100 (11 decks)

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