Cours 4: oscillations cérébrales et analyses spectrales

Question 1

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.

Answer 1

Berger (1929)

Question 2

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.

Answer 2

Jasper et Andrews (1938)

Question 3

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

Answer 3

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.

Question 4

Quel est le mécanisme de génération des rythmes cérébraux ?

Answer 4

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

Question 5

Les oscilaltions sont impliqués dans 2 modes du
fonctionnement cérébral :

Answer 5

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

Question 6

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

Answer 6

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

Question 7

Quelles sont les 2 types de synchronie?

Answer 7

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

Question 8

Approxime les différentes gammes de fréquences des ondes cérébrales des plus lentes aux plus rapides

Answer 8

Ultradian : <0.01 Hz
cycles physiologiques de longue durée (ex. cycles veille-sommeil, rythme circadien).

Infra-slow : 0.01-0.1 Hz
processus neuronaux et corporels très lents, comme la régulation des systèmes internes.

Very slow : 0.1-1 Hz
états de repos profond, régulation du rythme cardiaque et respiration lente.

Delta : 1-4 Hz
sommeil profond et la régénération corporelle.

Theta (4-7 Hz) :
relaxation ou à des activités de type méditatif.

Alpha (8-12 Hz) :
relaxation tout en étant éveillé.

Beta (15-30 Hz) :
activité cognitive intense et l’attention.

Gamma (30-90 Hz) :
processus cognitifs plus complexes comme la perception et la conscience.

Fast Gamma (90-150 Hz) :
fonctions cognitives avancées.

HFO (80-250 Hz) :
souvent liée à des états pathologiques comme l’épilepsie, ou à des processus neuronaux très rapides.

Question 9

comment un stimulus visuel modifie la puissance des oscillations cérébrales

Answer 9

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

Question 10

Explique quelles oscillations apparaissent pendant le calcul mental et ou

Answer 10

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

Question 11

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

Answer 11

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

Question 12

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

Answer 12

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

Question 13

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

Answer 13

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

Question 14

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

Answer 14

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)

Question 15

Comment les oscillations cérébrales peuvent contribuer à étudier les troubles du cerveau ?

Answer 15

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.

ex: Troubles psychiatriques (e.g. schizophrenie, dépression)
Troubles neurodégénératives (e.g. Alzheimer’s, Parkinson, Démences, ) Déficits sensoriels (e.g. Amusie congénitale )
Déficits d’attentions (e.g. TDAH)
Epilepsie Autisme Etc…
altere les ondes alpha, beta et gamma

Question 16

Explique la différence entre des oscillations évoquées vs induites

Answer 16

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.

Question 17

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

Answer 17

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.

2. 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.
3. 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.
4. 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.

Question 18

Qu’est-ce que l’analyse spectrale

Answer 18

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

Question 19

Quel est l’intérêt d’utiliser l’analyse spectrale?

Answer 19

En traitement du signal, changer de domaine d’analyse (ex. temps-> fréquence) est une approche courante, qui peut être particulièrement intéressante quand certaines spécificités du signal son mieux représentées dans une autre dimension que celle utilisée pour l’acquisition.

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.

Question 20

Quelles sont les 3 propriétés d’un signal oscillatoire?

Answer 20

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

Question 21

Explique le concept de phase

Answer 21

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.

Question 22

Comment effectuer une analyse spectrale ?

Answer 22

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)

Question 23

Explique l’analyse spectrale avec la transformation de fourier

Answer 23

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.

Question 24

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

Answer 24

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.

Question 25

Quelle est l’implication de la fréquence d’échantillonnage du signal?

Answer 25

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).

En réalité, en est limité par une règle (théorème de Nyquist, ou théorème d’échantillonnage) 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.

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

Question 26

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

Explique les 2 types de filtres

Answer 26

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

On parle de filtres passe-bas (e.g. <20 Hz), passe-haut (e.g. >20 Hz) ou de filtre bandes passantes (e.g. 8-12 Hz)

ex: filtre pour éliminer une fréquence qui contient des artéfacts (e.g. éliminer la composante 60 Hz, la fréquence du secteur / le courant « Hydro Quebec »)

Question 27

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

Answer 27

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

1. L’amplitude instantanée
l’enveloppe du signal, c’est-à-dire l’intensité du signal à un moment donné. Dans le contexte EEG/MEG, elle 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. La phase instantanée 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

Question 28

En quoi la transformation de Fourier vs la méthode D’Hilbert diffèrent?

Answer 28

La Transformation de Fourier est adaptée pour identifier les composantes fréquentielles présentes dans un signal en moyenne, mais elle ne capture pas bien les changements de fréquence au cours du temps.

La Transformation de Hilbert est plus adaptée pour suivre les modulations temporelles de l’amplitude et de la phase, ce qui est essentiel pour comprendre la dynamique temporelle des oscillations cérébrales.

Question 29

Nomme trois utilités de la transformation de Hilbert

Answer 29

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.

Question 30

Qu’est-ce que l’analyse bi-variée?

Answer 30

Il est possible d’analyser des couples de signaux simultanément, plutôt que chaque signal seul

calcul de la corrélation entre 2 signaux. . (ex: Pearson)

Question 31

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

Answer 31

Il est possible de combiner une analyse temporelle et fréquentielle en utilisant les cartes temps- fréquence

L’analyse spectrale indique quelles fréquences sont présentes, mais pas comment elles changent dans le temps; l’analyse temps-fréquence va plus loin en prenant ces fréquences isolées et en montrant comment leur intensité des différentes évolue 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.

approches qui permettent de faire de l’analyse spectrale sans perdre d’informations, ce qui permet d’avoir des infos sur le temps ET la fréquence, ce qui règle le problème d’avoir seulement l’un ou l’autre

Question 32

Quelle est la différence entre une composante périodique vs apériodique?

Answer 32

périodiques : oscillations cérébrales rythmiques (comme les bandes de fréquences delta, theta, alpha, beta, gamma) liées à des fonctions cérébrales spécifiques, telles que la perception, l’attention, la mémoire et d’autres processus cognitifs.

Composantes apériodiques : fluctuations non oscillatoires, souvent représentées par un bruit “1/f” (ou activité apériodique). fond d’activité neuronale plus généralisée, lié à l’excitabilité globale du cerveau ou à des dynamiques sous-jacentes qui ne suivent pas un rythme régulier.

L’analyse de la composante apériodique permet de comprendre la manière dont cette activité de fond varie entre les individus ou les états cognitifs/pathologiques.

Question 33

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

Answer 33

Msintenant, différence entre activité rythmique vs A rythmique

Images
Signal EEG dans le temps
->
2. analyse spectrale = représentation à travers les fréquences (spectre)
->
3. Nouveauté: au lieu de s’arrêter la, on peut retirer 2 composantes de l’analyse spectrale
a) A rythmique/ A périodique
b) = composante oscillatoire /rythmique/périodique)
->
4. En fonction de ce qui nous interesse, on peut isoler la partie A rythmique et/ou oscillatoire selon le besoin pour comparer les 2 ou en étudier une seule
->
5. On peut décomposer la composante isolée en plusieurs parties (paramètres)

Plusieurs outils permettent de faire une telle analyse (ex. FOOOF et IRASA)

permet de mieux distinguer les processus neuronaux oscillatoires spécifiques de l’activité de fond apériodique. Cela facilite une analyse plus précise des signaux EEG/MEG et aide à comprendre la dynamique cérébrale dans des tâches cognitives ou des états pathologiques.