Cours 4: oscillations cérébrales et analyses spectrales Flashcards

1
Q

Qui a introduit les lettres grecques alpha et beta pour désigner des modèles rythmiques de grande amplitude en dessous de 12 Hz, ainsi que des modèles à plus faible amplitude mais plus rapides que 12 Hz.

A

Berger (1929)

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Q

Qui ont été les premiers à utiliser le terme gamma pour désigner des ondes de type beta à faible amplitude, oscillant entre 35 et 45 Hz.

A

Jasper et Andrews (1938)

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3
Q

Quelles sont les caractéristiques générales du rythme alpha découvert par Hans Berger?

A

Fréquence : 8 à 12 Hz.

Amplitudes : Modérées.

État de relaxation : Associé à la relaxation et au calme.

Apparition : Prédominant avec les yeux fermés et esprit calme.

Localisation : Principalement dans les zones occipitales.

Fonction cognitive : Lié à la concentration et à l’apprentissage.

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4
Q

Quel est le mécanisme de génération des rythmes cérébraux ?

A

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

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5
Q

Les oscilaltions sont impliqués dans 2 modes du
fonctionnement cérébral :

A

Mode de spécificité fonctionnelle : Chaque aire corticale joue un rôle spécialisé dans le traitement de certaines informations. L’amplitude des oscillations au sein d’une aire corticale indique la synchronisation des décharges neuronales de cette aire. Lorsque l’amplitude est plus élevée, les neurones de cette région fonctionnent de manière coordonnée, optimisant ainsi le traitement de l’information pour une tâche précise.

Mode de coopération inter-aire Différentes aires corticales interagissent pour créer un comportement global intégré et cohérent. Cette interaction s’effectue par un couplage oscillatoire entre les aires, synchronisant leurs courants neuronaux. Cela permet la formation de réseaux neuronaux temporaires et synchronisés, facilitant l’échange d’informations entre régions et l’intégration de fonctions cognitives complexes.

Autrement dit, l’étude des oscillations permet de…Mesurer les modulations des activités localement;
Mesurer les interactions à distance

Régions proches = synchronisation locale
Mesure de puissance spectrale (puissance oscillatoire)

Régions distantes dans le cerveau se synchronise à une certaine fréquence = couplage = synchronisation inter-région = synchronie à large échelle
Méthode de couplage oscillatoire

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6
Q

How does the human brain combine perceptions, thoughts and actions to generate coherent behavior ?

A

Synchronie: le thalamus jouerait peut-être un rôle de chef d’orchestre dans le cerveau, ou pas. Peut-être aussi self organisation: coordination temporaire

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7
Q

Quelles sont les 2 types de synchronie?

A

locale: des zones spécifiques du cerveau se synchronisent localement pour accomplir des tâches spécialisées. Changement de la puissance oscillatoire (puissance spectrale)

à distance: la synchronie entre des régions éloignées du cerveau permet d’intégrer des informations sur de plus grandes distances; nécessaire pour coordonner des processus complexes
Changement du couplage oscillatoire entre Structures distinctes

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8
Q

comment un stimulus visuel modifie la puissance des oscillations cérébrales

A

réponses spécifiques dans les bandes theta à gamma et des localisations spécifiques dans le cortex visuel.

Representation des résultats d’une analyse spectrale en cartes en fréquence : représenter le signal en 2D (temps x fréquence)

Plus d’activité gamma quand activité arrive dans cerveau et baisse de alpha et beta

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9
Q

Explique quelles oscillations apparaissent pendant le calcul mental et ou

A

Dans les régions frontales, plus d’oscillations théta pendant qu’on fait du calcul mental

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10
Q

Quelles oscillations apparaissent avec la charge mnésique (memory load) pendant la rétention

A

Augmentation de la puissance thêta et alpha avec la charge mnésique (memory load) pendant la rétention

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11
Q

Quelles oscillations apparaissent dans les aires visuelles (l’intégration perceptive)

A

augmentation de la puissance gamma (dans la bande 30-50 Hz) en réponse à des stimuli cohérents, particulièrement après environ 200 ms.

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12
Q

comment une représentation interne (dans ce cas, la perception d’un chien dalmatien dans une image ambiguë) modifie l’activité dans le cerveau.

A

Modulation top-down des oscillations gamma : une représentation interne modifie l’activité gamma dans le cerveau (Il y a une augmentation marquée de l’amplitude l’activité gamma chez les individus entraînés, indiquant l’activation d’une représentation interne)

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13
Q

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

A

Oscillations gamma chez des jumeaux
la fréquence de pointe des oscillations gamma visuelles est très similaire entre les jumeaux Monozygote MZ (corrélation r = 0.98) par rapport aux DZ (r = 0.25). Cela suggère une forte composante génétique dans la détermination de la fréquence des oscillations gamma.

Héritabilité des oscillations cérébrales
La fréquence principale des oscillations visuelles dans la bande gamma semble être sous contrôle génétique. (à vérifier pour les rythmes plus lents)

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14
Q

Explique la différence entre des oscillations évoquées vs induites

A

Oscillations évoquées signaux moyennés à partir du temps 0 (le début de la présentation du stimulus) pour faire ressortir les événements qui surviennent précisément au même moment dans chaque essai, mais annule les signaux qui varient en latence (c’est-à-dire, qui se produisent à des moments légèrement différents). Cette méthode met en évidence les réponses synchrones au stimulus.

Oscillations induites
Moyenner les cartes de puissance dans différentes bandes de fréquence (analyse spectrale) , sans tenir compte de la synchronie temporelle avec le stimulus, ce qui permet de révéler des activités qui sont similaires d’un essai à l’autre, même si elles surviennent à des moments légèrement différents (en d’autres termes, elles varient en latence); processus cognitifs plus larges, comme l’attention ou l’intégration sensorielle.

Les réponses évoquées sont synchrones et reproductibles, révélées par une moyenne temporelle stricte.
Les activités induites sont détectées par analyse spectrale et varient en latence, mais restent importantes pour comprendre des processus cognitifs plus complexes.

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15
Q

Explique l’analyse temps-fréquence des signaux cérébraux par la méthode des ondelettes

A

Analyse temps-fréquence

•	Décompose le signal en temps et fréquence, permettant d’observer les oscillations cérébrales dans leurs bandes spécifiques (delta, thêta, alpha, etc.) au moment précis où elles se produisent.
  1. Représentation graphique• La carte temps-fréquence visualise la décomposition :
    • Axe horizontal : Temps (ms après le stimulus)
    • Axe vertical : Fréquences (delta à gamma)
    • Amplitude/Couleur : Indique la puissance de chaque fréquence à un moment donné.
  2. Réponses évoquées vs. induites• Réponses évoquées : Synchronisées au stimulus. Moyennage des essais pour capturer les oscillations verrouillées en phase.
    • Réponses induites : Asynchrones au stimulus. Varient en latence et sont détectées dans chaque essai sans alignement strict avec le stimulus.
  3. Moyenne des puissances• Calcule la moyenne des puissances des oscillations pour faire ressortir les réponses induites, même si elles ne sont pas synchronisées avec le stimulus.
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16
Q

Qu’est-ce que l’analyse spectrale

A

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

L’analyse peut se faire sur un temps précis (fréquentiel seulement: transformation de fourrier) ou de façon dynamique (temps + fréquences: ondelettes, Hilbert)

17
Q

Quelles sont les 3 propriétés d’un signal oscillatoire?

A

Amplitude A (force)

Fréquence f = vitesse (nombre de cycles par seconde, relié à la période par f=1/T

Phase φ: donne une information sur le délai

Une Oscillation pure est caractérisée par une fréquence f, une amplitude A et une phase φ

18
Q

Explique le concept de phase

A

une onde sinusoïdale est associée à un cercle unitaire. La position sur le cercle est représentée par l’angle θ, qui correspond à une phase particulière de l’onde.

La phase est l’angle (en radians) qui indique la position d’un point particulier dans le cycle de l’onde. Les points spécifiques correspondent à différentes positions dans le cycle de l’onde.

Reflète le décalage temporel (ou délai) d’une oscillation par rapport à un point de référence, souvent le début du stimulus ou un autre signal.

La phase permet de déterminer quand une oscillation se produit par rapport à d’autres oscillations dans le même signal ou entre différents signaux.

Imaginez un cercle, comme une horloge, où chaque position autour du cercle représente une étape différente dans le cycle de l’onde. Lorsque l’onde parcourt ce cycle, sa position sur le cercle est définie par un angle, appelé phase (angle) : Elle nous dit où se trouve l’onde dans son cycle, un peu comme l’angle des aiguilles d’une horloge indique l’heure.

19
Q

Comment effectuer une analyse spectrale classique?

A

transformée de Fourier (la série de Fourier).

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 (c.-à-d. une décomposition du signal en composantes oscillatoires)

Elle ne fournit pas d’information temporelle.

20
Q

Explique l’analyse spectrale avec la transformation de fourier

A

décompose un signal en une somme de sinusoïdes, chacune ayant une fréquence, une amplitude et une phase spécifiques. Elle permet de passer d’une représentation temporelle (le signal brut au cours du temps) à une représentation fréquentielle (le contenu en fréquences du signal).

Les ondes cérébrales enregistrées dans un EEG ou un LFP sont souvent complexes, car elles résultent de l’activité de plusieurs neurones ou groupes de neurones synchronisés à différentes fréquences. La transformation de Fourier permet de séparer ces fréquences, ce qui aide à comprendre quels types de rythmes dominent à différents moments ou dans différentes régions du cerveau.

21
Q

Quelle est la fréquence d’échantillonnage du signal EEG et MEG conseillée?

A

le nombre de points de mesures pris par
seconde.
Exemple: fréquence d’échantillonnage typique 500 Hz ou 1000 Hz

Les intervalles fréquentielles sont données par la durée totale du signal
échantillonné (1/T). Les fréquences présentes dans l’analyse spectrale (abscisse des
X dans le spectre) sont des multiples de f0=1/T. dans une analyse spectrale, les fréquences que l’on observe (les valeurs sur l’axe des X) dépendent de la durée totale du signal analysé.

22
Q

Quelle est la loi qui gouverne la fréquence d’échantillonnage du signal requise? pourquoi est-ce important?

A

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).

Théorème de Nyquist / théorème d’échantillonnage :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, ex: 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.

Une fréquence d’échantillonnage trop faible (points noirs) ne permettra pas d’estimer la contribution d’oscillations plus rapide présente dans le signal

23
Q

Qu’est-ce que le filtrage et son utilité?

Explique les types de filtres

A

L’application d’un filtre (procédure de filtrage du signal) nous permet d’en
garder juste une partie des fréquences

  • filtres passe-bas (laisse passer les fréquences inférieures à une certaine limite - généralement éléminer les hautes fréquences parasites comme < 30 Hz - et atténue les fréquences supérieures.)
  • filtre passe-haut: laisse passer les fréquences supérieures à une certaine limite (généralement > 0.1-1 Hz pour les artefacts en eeg) et atténue les fréquences inférieures.
  • filtre bandes passantes: laisse passer uniquement une plage spécifique de fréquences (généralement pour des ondes spécifique comme alpha entre 8 et 12 Hz) et atténue tout ce qui est en dehors de cette bande.
24
Q

Qu’est-ce que la transformation de Hilbert permet d’extraire?

A

utilisée pour obtenir une représentation analytique d’un signal. Elle permet d’extraire deux composants essentiels du signal EEG/MEG

1. L’amplitude instantanée
intensité du signal à un moment donné: permet de mesurer la puissance d’une oscillation cérébrale dans une bande de fréquence spécifique. Par exemple, on peut vouloir savoir à quel moment les ondes alpha (8-12 Hz) sont les plus fortes.

2. La phase instantanée
Position du signal dans son cycle d’oscillation: permet d’identifier le moment précis dans le cycle d’onde à un temps donné, ce qui est important pour comprendre la synchronisation neuronale. Les processus cognitifs, comme l’attention ou la mémoire, sont souvent associés à des phases spécifiques des oscillations neuronales.

isolation de la composante temporelle en suivant les variations de l’amplitude et de la phase au fil du temps -> comment l’activité oscillatoire change dans le temps

25
Q

Nomme trois utilités de la transformation de Hilbert

A

Synchronisation neuronale
étudier la synchronisation entre différentes régions du cerveau. La cohérence de phase entre deux signaux neuronaux peut indiquer une communication efficace entre ces régions.

Dynamique des réseaux
En examinant l’amplitude et la phase des oscillations, les neuroscientifiques peuvent analyser la dynamique des réseaux neuronaux pendant des tâches cognitives.

Études des états cérébraux Analyser les transitions entre différents états cérébraux, comme l’éveil, le sommeil, ou lors de pathologies comme l’épilepsie.

26
Q

Qu’est-ce que l’analyse bi-variée?

A

Analyser des couples de signaux simultanément, plutôt que chaque signal seul, en calculant la corrélation entre 2 signaux (ex: r de Pearson)

27
Q

Qu’est-ce que l’analyse spectrale « Temps-fréquence

A

Il est possible de combiner une analyse temporelle et fréquentielle en utilisant les cartes temps- fréquence: prend les fréquences isolées et regarder comment leur intensité des différentes évoluent au fil du temps (crucial pour les potentiels induits). L’analyse T-F est donc une extension de l’analyse spectrale.

Plusieurs outils permettent de faire une telle analyse, ex: ondelettes (Angl. Wavelets) mais aussi la transformée d’Hilbert.

28
Q

Quelle est la différence entre une composante périodique vs apériodique?

A

Périodique
Signal ou activité répétée à intervalles réguliers dans le temps (ex. : oscillations cérébrales (alpha, beta, gamma) observées dans un EEG)

Apériodique
Signal sans périodicité claire, fluctue de manière irrégulière comme le bruit “1/f” dans le signal EEG, lié à l’activité de fond neuronale non rythmique.

29
Q

Comment décomposer le spectre d’un signal EEG ou MEG en composantes périodiques et apériodiques et pourquoi?

A

Retirer ces 2 composantes de l’analyse spectrale permet de comprendre la dynamique des fluctuations:

a) A rythmique/ A périodique

b) = composante oscillatoire / rythmique/périodique

Puis, on peut décomposer la composante isolée en plusieurs parties (paramètres)

Plusieurs outils permettent de faire une telle analyse
* FOOOF: partie apériodique (1/f)
* IRASA: composantes rythmiques périodiques des signaux apériodiques.