Cours 4: Les oscillations et introduction à l'analyse spectrale

Question 1

mécanisme de génération des rythmes / oscillations cérébraux

Answer 1

1) Décharge neuronale=PA
2) synchronization des PA dans pop de neurones. activation synchro=oscillation cérébrale

• Spécialisation fonctionnelle: chaque aire spécialisée dans traitement particulier information
• > amplitude oscillations indique synchronie décharges neuronales, puissance oscillatoire (spectrale)
• > synchronie locale
• Intégration de l’info à large échelle
• > couplage oscillatoire entre aires, synchronie des courants neuronaux
• > synchronie à distance

Question 2

rythmes cérébraux

Answer 2

-HFO (80-250): fast ripples (250-600), ripples (140-220)
-fast gamma (90-150)
-gamma (30-90): high gamma (60-90), low gamma (30-60)
-beta (15-30)
-alpha (8-12): Sensorimoteur: Mu
Auditif: Tau
Occipito-pariétale (ouverture-fermeture yeux): Alpha
-theta (4-7)
-delta (1-4)
-very slow (0.1-1)
-infra-slow (0.01-0.1)
-ultradian (<0.01)

Question 3

Est-ce que les propriétés des oscillations cérébrales sont héréditaires ?

Answer 3

oui
Oui, Mz ont quasiment même fréquence (gamma) en rép à stimulus visuel vs Dz pas toujours même fréquence (gamma quand même, mais Fréquence pic de gamma diff)
-> fréquence principale des oscillations visuelles dans bande gamma génétique
certaines études révèlent même chose pour autres rythmes

Question 4

Oscillations cérébrales: Un marqueur pour étudier les troubles du cerveau ?

Answer 4

oui
biomarqueur pour étude des pathophysiologie -> altérations visibles des oscillations cérébrales

• troubles psychiatriques (schizo, dépression), -troubles neurodégénératifs (MA, MP, démences, etc)
• déficits sensoriels (ex: amusie congénitale)
• déficits d’attention (ex: TDAH)
• épilepsie
• autisme
• etc

Question 5

analyse spectrale

Answer 5

utilité:
-mettre en évidence des informations sur l’activité cérébrale qui pourraient rester non-détectées si on se fie uniquement à l’analyse temporelle.

-comment la faire:
1-Transformation de Fourier= représentation du signal comme somme pondérée des oscillations à chaque fréquence
2- tranformation de Hilbert:
signal dans le temps->filtrage dans bande d’intérêt->tranformée de Hilbert qui donne signal coupé en 2 parties:
a) info sur phase à travers temps
b) amplitude à travers temps
3-analyse bi-variée: couplage spectral
formes:
-Couplage amplitude-amplitude (dans une bande de fréquences)
-Couplage phase-phase (dans une bande de fréquences)
-Cohérence complexe
-Cohérence (moyenne quadratique- ou mean square coherence)
-Cohérence imaginaire

-fréquence d’échantillonnage: nombre de points de mesure / sec
car EEG/MEG: enregistrement numérique=discret et non analogique=continu
-pour estimer contribution des hautes fréquences -> besoin fréquence d’échantillonnage 2x + élevée (bonne pratique 3-4x + élevée)
-> sinon signal sous-échantillonné

-filtrage:
lors d’acquisition = filtre hardware
lors analyses=filtre logiciel/software
types:
-Passe-bas: laisse passer tout ce qui est en-dessous de fréquence x (ex <20 Hz)
-Passe-haut: laisse passer tout ce qui est au-dessus de fréquence x (ex >20 Hz)
-Bandes passantes: filter that blocks low and high frequencies, allowing the intermediate frequencies to pass (ex 8-12 Hz)
-Notch filter: enlève seulement une partie étroite du signal et garde tout le reste en-dessous et haut-dessus (ex: 60Hz du courant AC)

Question 6

analyse spectrale temps-fréquence

Answer 6

combinaison analyse temporelle et fréquentielle par cartes temps-fréquence

• Transformée d’Hilbert
• Ondelettes
• Short Fourier Transform (SFT)