Cours 4 Flashcards
Qu’est-ce qui cause les rythmes cérébraux?
Quel est le mécanismes de génération des rythmes cérébraux –> Décharge neuronale (Potentiels d’actions) –> Les oscillations sont générées par la synchronization des potentiels d’actions au sein de populations de neurones –> activation synchronisée d’une population
Quel est l’élément important si nous voulons observer une structure rythmique?
Il faut une synchronie des populations de neurones
Les oscillations sont impliqués dans 2 modes du
fonctionnement cérébral
Autrement dit, l’étude des oscillations permet de…
Un mode de spécificité fonctionnel où chaque aire corticale est spécialisée dans un traitement particulier de l’information
L’amplitude des oscillations dans une aire corticale reflète la synchronisation des décharges neuronales dans cette aire
Un mode de coopération où les aires interagissent entre elles pour aboutir à un comportement intégré/cohérent.
Cette coopération se fait par l’établissement d’un couplage oscillatoire entre ces aires, qui synchronisent leurs courants neuronaux pour former des réseaux neuronaux transitoires et synchrones.
Mesurer les modulations des activités localement
Mesurer les interactions à distance
Localement –> Puissance oscillatoire
A distance –>Couplage oscillatoire
Quelles sont les variantes du rythme cérébral alpha
- mu (sensorimoteur)
- alpha (Occipito-pariétal comme fermer/ouvrir les yeux)
- tau (Cortex auditif)
Quels sont les différents rythme cérébral
“ultradian” (<0.01 Hz)
infra-slow (0.01–0.1 Hz)
very slow (0.1–1 Hz)
delta (1-4 Hz)
Theta (4-7 hz)
Alpha/mu/tau : Alentour de 10 Hz
Bêta (15-30 hz)
Gamma (30-90 hz)
Low gamme 30-60 hz
High gamme 60-90hz
Fast gamma (90-150)
HFO (80-250 hz) High frenquency oscillations
Ripples (140-220 hz)
Fast ripples (250-600 hz)
Important, car les crises d’épilepsie montrent des fréquences HFO pathologique en bouffé peut être un marqueur
Qu’est-ce que le resting state network
Fluctuations couplés des régions du cerveau qui fluctuent ensemble lors d’état de repos Onde Very slow observé
De quelles manières peut-on analyser une analyse spectral
o On peut s’intéresser de manière spatiale (Regarder les fréquences selon 1 région) ou temporellement (Regarder plusieurs régions avec 1 fréquence)
Quels rythmes est vu et ou sont-ils dans une tâche de mémoire difficile
Plus d’oscillations ALPHA sur PZ quand les participants ont une tâche de mémoire plus dure
Plus d’oscillation THETA sur FZ quand les participants ont une tâche de mémoire plus dure
Qu’est-ce le binding et quel rythme cérébral y est associé?
Binding : On prend des éléments et ca donne naissance à un tout/ un percept
On peut voir un corrélat d’Activation à la bande low gamma, donc le gamma est peut-être relié au phénomène de binding région occipital
Quand on montre la meme image à deux groupes (1 naif , 1 non-naif) qu’est-ce qui peut etre observer dans les rythmes
On montre exactement le même stimulus et à cause de la modulation top-down et la connaissance de l’image, il y a une augmentation de la puissance de l’Activité au niveau des rythmes gamma
La différence est dans la représentation interne de l’image
Est-ce que les propriétés des oscillations cérébrales sont héréditaires ?
Monozygotique : meme fréquence en réponse à une stimulation visuelle
Dizygotique : différence de fréquence en réponse à une stimulation visuelle
DONC, peut etre une explication génétique
Conclusion: La fréquence principale des oscillations visuelles dans la bande gamma semble être en effet sous contrôle génétique.
V/F les oscillations cérébrales peuvent être utiliser pour étudier les troubles du cerveau?
Les oscillations cérébrales sont entrain de devenir des biomarqueurs importants pour l’étude de la pathophysiologie de plusieurs maladies du cerveau.
Les oscillations cérébrales chez des patients montrent des altérations pathologiques à la fois pendant l’exécution de tâches mais aussi au repos.
C’est une mesure pratique et clinique dans le but d’en faire des marqueurs de certaines pathologies comme la schizophrénie et autres
Différence entre oscillations induites vs. évoqués
Induite : N’a pas toujours la même latence, donc disparait quand on moyenne. DONC, on moyenne en temps/fréquence avec une carte temps-fréquence pour refleter le moyennage au niveau temporelle. Analyse en puissance donc ca s’annule pas quand admettons signal qui est positif et negatif
Évoqués : Va toujours se produire, pour ca que quand on moyenne de manière temporelle on resort toujours le même
Qu’est-ce que l’analyse spectrale ?
Il s’agit de l’analyse des données dans le domaine « fréquentiel »
L’enregistrement de l’activité cérébrale (ex. EEG ou MEG) donne lieu à des signaux temporelles (c.-à-d. des fluctuations de l’amplitude des signaux à travers la dimension temps). Mais il est aussi possible d’explorer ces signaux à travers la dimension fréquence. On dit alors qu’on explore les propriétés fréquentielles (=spectrales) des données.
On décompose le signal pour avoir les différentes fréquences qui le compose
Quel est l’intérêt d’utiliser l’analyse spectrale ?
Les signaux EEG et MEG ont des propriétés rythmiques (c.-à-d., oscillatoires) comme l’activité bêta ou gamma par exemple. Ces oscillations sont très difficiles à visualiser en observant le signal temporel. Une transformation dans le domaine des fréquences (donc par analyse spectrale) permet de mettre en valeur ces phénomènes. L’analyse spectrale permet donc de mettre en évidence des informations sur l’activité cérébrale qui pourraient rester non-détectés si on se fie uniquement à l’analyse temporelle.
Richesse du contenu qui va au-delà de l’amplitude
3 propriétés d’un signal oscillatoire
Amplitude
Fréquence
Phase
La phase donne de l’information sur?
La phase donne une information sur le « délais » entre deux signaux
Le décalage entre deux signaux nous permet d’Explorer la communication entres deux régions et d’Explorer ce lien entres deux structures
L’analyse du spectre à l’aide de la transformation de Fourier propose une représentation du signal en terme …
d’une somme de signaux oscillatoires
o Propose de représenter le même signal que l’on a mais représenter en une somme de différentes amplitudes –> quand elles sont toutes additionner ensembles elle donne le signal initiale
La fréquence d’échantillonnage représente quoi?
Le nombre de points de mesures pris par seconde
Que permet une fréquence d’échantillonnage plus haute
Une fréquence d’échantillonnage plus haute nous permettra d’estimer la contribution d’oscillations de plus en plus rapide dans le signal (fréquence plus haute).
o Signal rapide, mais prise a chaque heure –> pas assez de donéées
o On s’intéresse aux composantes rapides, il faut donc le mesurer rapidement
Qu’est-ce que le théorème de Nyquist
qui nous dit qu’un échantillonnage à la fréquence F, nous permet d’analyser le spectre du signal jusqu’à une fréquence max de F/2, mais pas au-delà.
En théorie: Pour un signal échantillonné à 500 Hz, on peut analyser les oscillations jusqu’à 250 Hz
En pratique: Pour être sûr de la fiabilité des résultats la pratique courante est de s’arrêter a F/3 ou même F/4.
Qu’arrive-t-il si une fréquence d’échantillonnage est trop faible?
Une fréquence d’échantillonnage trop faible (points noirs) ne permettra pas d’estimer la contribution d’oscillations plus rapide présente dans le signal (Ligne bleue)
Rouge égale pas bleue (Diagrame)
Qu’est-ce que le Notch filter
On peut utiliser un filtre pour éliminer une fréquence qui contient des artéfacts (e.g. éliminer la composante 60 Hz, la fréquence du secteur / le courant « Hydro Qubec »)
Avantage d’un filtre de logiciel contrairement à Hardware
Il est possible d’appliquer des « filtres » soit lors de l’acquisition (filtre hardware) soit lors plus tard lors des analyses (filtre logiciel/software).
• Hardware : perte de données
• Logiciel : Pendant l’analyse et fait en sorte qu’on ne perd pas les données
Qu’Est-ce que la transformation de Hilbert
Prend un signal et créer un nouveau signal instantané, mais en le coupant en 2 partie
1 partie phase sur le temps
2e partie amplitude sur le temps
Permet d’explorer amplitude et phase séparément
On filtre au signal pour avoir notre préférence de fréquence et ensuite on utilise la transformation de Hilbert pour avoir des infos spécifique à la phase et à l’amplitude
Globalement fourier et hilbert permettent la même chose avec quelques nuances
Qu’Est-ce que l’analyse bi-variée et ses types?
Il est possible d’analyser des couples de signaux simultanément, plutôt que chaque signal seul. On parle dans c cas d’une analyse bi-variée.
Un exemple d’analyse bi-variée « dans le temps » est le calcul de la corrélation entre 2 signaux.
• Corrélation croisée (délai t entre les 2 signaux)
• Corrélation de Pearson (zéro délai)
Qu’est-ce que le couplage spectrale?
Quelles sont ses formes?
L’équivalent d’un calcul de corrélation entre 2 signaux mais cette fois ci dans le domaine des fréquences: La couplage spectrale.
• Corrélés à certaines fréquences ? c’est-ce qu’on cherche ici
Plusieurs formes existent: o Couplage amplitude-amplitude o Couplage phase-phase o Cohérence complexe o Cohérence (moyenne quadtratique- ou mean square coherence) o Cohérence imaginaire
Quels outils permet de faire une analyse temporelle et fréquentielle?
Ondelettes
Transformée d’Hilbert
Short fourier transormation
2 théories de comment le cerveau combine la perception, la pensée et l’action pour faire un comportement cohérent
Chef d’orchestre : Le thalamus coordone et synchronise l’Activité des aires ensembles
Jam session : Occure tout seul et non dépendante d’une région spécifique du cerveau. Tout le monde travail dans le but de former un comportement cohérent sans un chef
