Cours 5 Flashcards
Qu’est-ce que le problème direct dans la localisation de source?
Si on connait nos sources dans le cerveau, on connait la geometrie du cerveau, on estime ou sont les facteurs, avec équations on peut créer/estimer le champs magnétiques créer par ces sources
Quels sont les différents modèles dans le problème direct?
Modèle sphérique (calcul analytique)
o On imagine que la tête est une sphère
Modèle réaliste o homogène par couches o Intégrales de frontière (BEM) o Maillage surfacique o Méthode math pour calculer les sources
Modèle réaliste
o Inhomogène ou anisotrope
o FEM/FDM
o Maillage volumique
Qu’est-ce que le problème inverse?
On part de la surface pour trouver les sources profondes (le lien entre la source qqpart et ce qui cela pourrait générer à la surface…)…
On doit comprendre le lien entre la source dans le cerveau et la surface pour pouvoir résoudre le problème inverse…
Quelle est la formulation pour trouver la mesure et ses paramètres dans le problème inverse?
Mesure = Matrice de gain x Amplitude des sources + Erreur
À partir de M, on peut trouver l’erreur avec la formule :
o M – GxŜ
o Ŝ = estimation de S
o On cherche a minimiser la différence des champs magnétiques du modèle et comparer à ce que nous avons mesurer pour minimiser le plus l’erreur
Quels sont les paramètres pour minimiser l’Erreur?
Position et orientation:
Paramètres à dépendance non-linéaire l’Effet de changement (Changement sur position ou orientation) n’a pas d’effet linéaire sur ce qu’on va mesurer sur la surface, MAIS UN EFFET QUAND MEME
Position dans le cerveau et l’orientation du dipôle
Amplitude:
Paramètres à dépendance linéaire L’Effet de changement a un effet sur ce qu’on va mesurer à la surface
Quels sont les deux méthodes pour estimer les sources profondes?
Méthode non-linéaire : Localisation des dipôles
Méthode linéaire : Sources distribuées
Décrit la méthode non-linéaire : localisation des dipôles
Forces(2) et inconvénients(4)
Estimation des paramètres du ou des dipôle(s) de courant équivalent(s) (dipole-fit)
Si je cherche pour deux dipôles… (à ce moment je dois user de méthodes linéaires ET non linéaires) – je ne sais pas où est l’activité et je ne vais pas assumer qu’il y a des dipôles partout…
Forces
Modèle simple et robuste
Modèle adapté aux composantes précoces, réponses primaires
• Pas aussi claire dans un resting state, mieux avec de beaux peaks
Inconvénients
Nécessite une connaissance a priori du nombre de dipôles
Pas de description fine de la géométrie
Quantification de l’extension spatiale problématique
• Pas moyen de savoir si c’Est une source large ou petite
• Le dipole a une position et une orientation, contrairement au neurones qui peuvent etre sur un étendue large –> dipole une seule petit position
Modèle mal adapté aux sources étendues
• Petite source mieux identifier avec un dipole qu’une soure large
• Dans une grosse sources, plusieurs dipoles peuvent etre vues, mais beaucoup s’annule, plus la source est large plus il est difficile de l’appproximé
Décrit la méthode linéaire : Sources distribuées
Forces et inconvénients
Estimation des amplitudes de dipôles de courant distribués au préalable sur la surface corticale
je met des dipôles partout en cherchant leur amplitude (alors on ne s’attarde pas à savoir la localisation (ex : on a placé 10000 dipôles dont je connais le position et l’orientation)… Seulement la méthode linéaire : estimer l’amplitude de chacun des plusieurs dipôles afin de minimiser l’erreur)
Plutôt que de se «casser la tête» ou de tenter de localiser la position potentielle des dipôles , on en positionne partout sur la matière grise
Ensuite : estimation de l’amplitude pour chacun des dipôles (permettant de cibler de foyers d’activité (?)) de manière à satisfaire l’idée de residuals minimisés (pour avoir un signal simulé ou estimé le plus semblable à ce qui a été mesuré
Imagerie de la densité de courant corticale
Distribution de plusieurs dipôles de courant à la surface du cortex
Positions et orientations des dipôles sont fixes: Estimer uniquement les amplitudes (paramètres linéaires)
Modèle plus réaliste (Plus proche de la physiologie)
Reconstruction : estimation de l’amplitude des sources
Difficulté:
Grand nombre d’inconnues
Problème : pas mal d’estimation qui est nécéssaire – problème sous déterminé…
(N≈ 10 000 dipôles) par rapport au nombre de données (m≈100-300 capteurs) Problème sous-determiné
• 256 mesures au niveau de la surface pour 10 000 dipôles
La résolution du problème inverse via des modèles distribuées requiert des astuces mathématiques (ex. des téchniques de régularisation)
Décrit l’étude avec la tâche de contrôle visuo-moteur
On montre un cube qui tourne autour d’un axe
Les gens doivent garder le cube d’un côté bleue alors qu’il bouge contrôle visuo-moteur en continue
Hypothese : région visuel et motrice sont reliés dans cette tâche ON cherche à savoir s’ils communiquent ensemble?
On cherche le mécanisme neuronale de cette communication
Résultats carte en fréquence
Rebond beta : rebond d’Activité quand ON ARRÊTE DE FAIR ELA TÂCHE
• Alpha et beta = grosse baisse par rapport au repos –>donc baisse quand on est en repos
• Delta et gamme = oscillation delta et gamme impliquer dans la tâche motrice
Dans les modèles du problème direct qu’Est-ce qui est important à modeliser?
Géométrie
conductance (électrophsiologie)
sources cérébrales (dipoles)
