Étude des réseaux cérébraux

Question 1

À quoi fait-on allusion quand on parle de réseaux cérébraux ? C’est quoi en fait ?

Answer 1

C’est l’interaction de plusieurs aires du cerveau.

Les aires du cerveau ne fonctionnent pas comme des antitées séparées ! Il est vrai qu’il y a des aires qui ont des spécialisations fonctionnelles, mais ces zones sont interreliées entre elles, ce qui forme des réseaux cérébraux.

Question 2

Comment des symphonies complexes de traitements neuronaux sont orchestrées ? [Analogies des symphonies]

Answer 2

Les structures spécialisées interagissent et s’écoutent pour faire une symphonie cohérente et agréable à écouter.
—> Pour produire un comportement cohérent, on ne fais pas QUE de la vision ou QUE de l’audition … Ces modalités s’activent en même temps (mauvais fonctionnement = pathologie cérébrale)

Question 3

Selon l’analogie des symphonies cérébrales, qui joue le rôle du chef d’orchestre ?

Answer 3

Il y a 2 théories :
1) Le chef d’orchestre est le thalamus
2) LE JAM session (auto-organisation émergente) : En fonction de ce que je suis entrain de faire, certaines parties du cerveau interagissent/échangent de l’information.
BREF : La cohérence pourrait émerger du réseau lui-même sans nécessairement avoir UNE structure dans le cerveau qui va jouer le chef d’orchestre qui organise toute la dynamique et la synchronie au niveau du cortex.

Question 4

On sait que plusieurs parties du cerveau interagissent ensemble dans n’importe quelle tâche… Mais là, une autre question se pose …

Il est question de synchronisation entre plusieurs régions qui se parlent entre elles («network dynamics») OU activation indépendante de plusieurs régions ?

Answer 4

Dans les notes, il est question d’une étude de cas avec un musicien (Sting). Dans cette-ci, on à regardé ce qui se passe dans son cerveau quand il écoute de la musique & quand il imagine des mélodies (intéressant pcq musicien professionnel).
On s’est rendu compte que ce n’est pas juste son cortex auditif qui s’allume … Il y aune implication de plusieurs structures qui se parlent entre elles.

Alors, je serait porté de dire qu’il y a une dynamique de réseaux / network dynamic.

Question 5

Un réseau cérébral est en principe un ensemble de régions cérébrales interconnectées. Il est, alors, intéressant de s’intéresser à la connectivité.

Il y en a 3 types. Quelles sont-elles ?

Answer 5

1) Connectivité ANATOMIQUE
2) Connectivité FONCTIONNELLE
3) Connectivité EFFECTIVE

Question 6

Les trois types de connectivités sont les suivantes:

1) Connectivité ANATOMIQUE
2) Connectivité FONCTIONNELLE
3) Connectivité EFFECTIVE

Décrit en quoi consistent chacune de ces types.

Answer 6

1) Lien structurels entre les populations de neurones distinctes (liées anatomiquement par ex: matière blanche).
2) Échanges d’informations entre population de neurones distinctes (région qui s’active, alors l’autre s’active aussi).
3) Influence d’une population ne neurones sur une autre (on regarde non seulement si c’est lié, mais aussi la direction qui domine cette influence : A vers B ou B vers A ?)

Question 7

Les types de connectivités peuvent être un peu abstraites au premier abord … Pour faciliter la compréhension, il est bien de se faire une analogie du concept.

Explique les 3 types de connectivité de sorte qu’un kid de 5 ans puisse comprendre :)

Answer 7

Connectivité ANATOMIQUE:
- Il y a deux villes (A et B) qui sont reliées par un pont (aka matière blanche)

Connectivité FONCTIONNELLE:
- Il arrive souvent que les gens se déplacent de la ville A à B ou vis-versa (aka échanges d’info entre population de neurones distinctes)

Connectivité EFFECTIVE:
- Tout à coup, une nouvelle mode est apparu dans la ville B (les AirJordan4 Golf Black Cat 🤩). À cause des nombreux déplacements entre les deux villes, c’est devenu une mode aussi dans la ville A (aka influence de la population de neurone B sur la population de neurone A)

Question 8

Il y a une vingtaine d’années, dans la recherche en neurosciences cognitives, on cherchait beaucoup à comprendre la spéciation fonctionnelle du cerveau («Cette structure au quelle fonction ?»). Il est vrai que certaines structures ont des fonctions particulières (ex: aire de Broca pour le langage), mais chercher à trouver des rôles pour chaque zones ne capture pas toute la complexité du cerveau !

Pourquoi il est intéressant de s’intéresser à l’intégration à large-échelle ?

Answer 8

Parce que l’intégration de l’information de l’information dans le cerveau serait soutenue par la synchronisation des assemblées de neurones localement ETTTTTTTT à distance (le cerveau est plus que la somme de ses parties)

Question 9

Donne un exemple pour bien comprendre comment on peut savoir s’il y a une spécialisation fonctionnelle (activité locale) et une intégration à large échelle.

Answer 9

On s’intéresse à deux régions du cerveau :

• Aire motrice
• Aire visuelle

Il y a une assemblée de neurones locales dans lesquelles il u a des interactions …
I. Synchronie LOCALE :
- Pour bien mesurer la puissance localement, on peut utiliser des mesures de puissance tel que l’EEG et la MEG.
- Quand on a un signal, on regarde combien il y a de puissance dans chaque bandes de puissance (alpha, bêta, gamma)
- Par exemple, s’il y a beaucoup de puissance dans la bande alpha, on peut dire qu’il y a une synchronisation de neurones à cette fréquence là.

II. Synchronie à DISTANCE :

• Si j’ai deux enregistrements à deux endroits différents, je peux regarder la direction entre celles-ci.
• Dans cet exemple, on suppose qu’il y a une interaction entre l’aire motrice et l’aire visuelle, car ces zones se parlent dans une fréquence privilégiés, soit la fréquence alpha.

Question 10

Pourquoi on privilégie l’EEG/MEG/iEEG à l’IRMf pour mesurer l’intégration à large échelle ?

Answer 10

Pour s’intéresser à la synchronie à distance, il faut être capable de suivre le cerveau à sa vitesse. Vu que l’activité électrophysiologique peut monter à des fréquences très rapides (beta, gamma).

Si j’arrive avec une approche qui n’est pas capable de mesurer l’activité très rapidement, je vais avoir un sous-échantillonnage et, par conséquent, hé ne vais pas pouvoir capturer les phénomènes rapides.

L’intérêt de l’EEF/MEG/iEEG, c’est qu’ils ont une résolution rapide («ms»). L’IRMf ne permet pas d’aller regarder activités électrophysiologiques à des fréquences aussi élevées.

Question 11

Est-ce qu’on mesure la même chose dans la synchronie locale et dans la synchronie à distance ?

Answer 11

NOPE!

Dans la synchronie locale, on calcule le changement de la puissance oscillatoire (puissance spectrale).

Dans la synchronie à distance, on s’intéresse plutôt au changement du couplage oscillatoire entre des structures distinctes.

Question 12

Quel phénomène physiologique permet de mesurer/estiment l’interaction entre des populations de neurones ?

Answer 12

La synchronisation neuronales !

Question 13

Askip on peut comparer la synchronisation neuronale à des pendules…

1) Comment ?
2) De quelles manières des régions cérébrales peuvent se synchroniser ? Fait une analogie avec les pendules :)

Answer 13

En fait, en 1665, Christiann Huygens a observé que si on lie deux pendules par une barre, elles vont finir par se synchroniser (comme le cerveau !)

Cela peut se faire de 4 manières:

1) En PHASE : montent & descendent de manière complètement synchronisé
2) En ANTI-PHASE : montent & descendant de manière synchronisée mais dans des sens différent.
3) Synchronisation avec PHASE ARBITRAIRE : synchro mais phase des deux pendules sont différents (mais reste contante)
4) PAS de synchronisation : Ce qui se passe dans une pendule n’a RIEN À VOIR avec ce qui se passe dans l’autre (les deux structures sont indépendantes)

Question 14

Quel étude (abordée dans les NDC) illustre l’utilité de s’intéresser aux interactions/couplage entre deux régions du cerveau ?

• En quoi consiste-elle ?
• Quelle est la conclusion de celle-ci ?

Answer 14

Hummel & Gerloff se sont dit : «S’il est vrai que la synchronisation entre deux régions joue un rôle fonctionnel, on devrait pouvoir trouver une expérience où il est possible d’observer que quand deux régions du cerveau sont bien synchronisés, la performance est meilleure (& vis-versa)».

Alors, dans leur expériences ils ont demandé à des participants de toucher avec leur main droite des lettre en braille (sans regarder) et de montrer sur l’écran la représentation visuelle de ces points là.

On regarde alors la synchronisation entre le cortex sensori-moteur gauche et le cortex visuel (qui sont des structures assez éloignées). On mesure ce qui se passe dans les deux structures et on regarde:

1) S’il y a un lien
2) Si ce lien change en fonction de la performance à la tâche

Résultats :

• Plus la performance est bonne à la tâche, plus il y a de synchronisation entre ces deux régions (sensori-moteurs et visuel).
• Cette cohérence est plus grande dans la bande «alpha» (7-13 Hz).
• Il n’y a cependant pas de différence en ce qui concerna la synchronie locale.

Question 15

Quels sont les outils classiques pour mesurer le couplage oscillatoire ?

Answer 15

• La corrélation
• La cohérence
• La synchronie de phase

Question 16

De quelles manières peut ont inférer la direction des couplages oscillatoires ?

Answer 16

Par:

1) L’estimation de délai de phase
2) La causalité de Granger
3) [Adaptation dans le domaine de la fréquence]
- Partial Directed Coherence (PDC)
- Directed Transfer Function (DTF)

Question 17

C’est quoi la corrélation croisée (cross-correlation) ? Quelles sont les caractéristiques de celle-ci ?

Answer 17

C’est la covariance de deux séries temporelles normalisées par le produit des écarts types des séries temporelles individuelles (correlation de Pearson).

Peut être calculée à différents décalages temporels

Varie de -1 à +1:

• «-1» = corrélation inverse parfaite (négative)
• «0» = aucune corrélation
• «+1» = corrélation directe parfaite (positive)

Question 18

Quand on parle de corrélation croisée (cross-correlation), on s’intéresse à quel type de domaine ? (Temps ou fréquence ?)

Answer 18

Au domaine TEMPOREL !!!!!!!!!!!!!

Question 19

C’est quoi la cohérence ? Quelles sont les caractéristiques de ce concept ?

Answer 19

• C’est une mesure de corrélation croisée dans le domaine des fréquences, c’est-à-dire une mesure de la synchronisation entre les signaux au travers les fréquences.
• Elle permet de mesurer la similarité ou la dépendance linéaire d’un signal par rapport à un autre.
• Peut être calculé à différentes fréquences.
• La cohérence (à une fréquence donnée) varie de 0 à 1 :
• «0» = aucune similitude entre les signaux à cette fréquence
• «1» = le contenu spectral des signaux à cette fréquence est identique (la cohérence entre les signaux et y est la même que la cohérence entre les signaux y et x).

Question 20

C’est quoi la mesure de cohérence la plus couramment utilisée ? C’est quoi ?

Answer 20

La magnitude de la cohérence au carré (MSC).
Il s’agit du carré du spectre croisé des deux séries temporelles normalisé par le produit des spectres de puissance des séries temporelles individuelles.

Question 21

La cohérence est un concept pas mal compliqué à comprendre comme tu peux le voir avec tous ces termes techniques 😂 Dans TES mots, à quoi sert la cohérence ?

Answer 21

Ça permet de regarder à travers les fréquences s’il y a peut-être un lien entre deux signaux.

• Si je prend TOUT le signal, peut-être que que je ne verrai pas de corrélation entre les deux.
• MAIS, si je découpe les signaux en fréquences (ex: 1 à 14Hz; 14-30Hz; >30Hz), je vais avoir plus de chance de trouver une cohérence entre deux signaux ! En plus je vais savoir plus précisément où (ex: plus de cohérence entre les deux signaux dans la bande bêta)

Question 22

C’est quoi le «coherency» ? Quelles sont les caractéristiques de ce concept ?

Answer 22

Si la valeur absolue au carré du spectre croisé n’est pas prise en compte le Cxy (de la formule… va voir les NDC si tu veux) est appelé «coherency».

Le «coherency» a une valeur complexe :

• Deux composantes : réelles et imaginaires
• Ou alors: Amplitude et phase

Question 23

Si deux canaux sont couplées, ils ont plus de chances de présenter une différence de phase constante…

1) [Rappel] : Comment peut-on estimer la phase instantanée ?

De nombreuses mesures de cohérence de phase ont été proposées…

2) C’est quoi la différence entre la cohérence et la synchronie de phase ?

Answer 23

1) Avec la transformation de Hilbert, les ondelettes, etc.

2) Contrairement à la cohérence, les mesures de synchronisation de la phase ne confondent pas l’amplitude et la phase. En fait, ON S’EN FOUT DE L’AMPLITUDE !
Je regarde la phase de deux signaux et je regarde comment la phase change dans le signal/quel est le lien entre les deux.

Question 24

On vient de voir qu’il y a des mesures qui se débarrassent de l’amplitude (aka synchronie de phase)… Y a-t-il des mesures qui existent pour se débarrasser de la phase ?

Answer 24

Ouii ça s’appelle «corrélation des amplitudes» !

Question 25

Quelles sont les enjeux majeurs des interprétations physiologiques (3) ?

Answer 25

1) Distinguer le couplage direct du couplage indirect (exclure l’effet d’une troisième source commune)
A — C—B (A-?-B) : «C» est couplée avec «A» et «B», donc «A» et «B» sont couplées indirectement.

2) Déterminer la directionalité (sens) d’une interaction (causalité).
A —>B

3) Distinguer les véritables interactions à longue distance des effets de conduction volumique
A …. C …. B (A-?-B)
[Ex: J’ai des électrodes «A» et «B» & je mesure la cohérence de la bande alpha et je trouve une cohérence assez forte… ça ne veut pas nécessairement dire que ces deux sources se parlent ! Peut-être qu’il y a une source au milieu («C») qui est détectée par «A» et «B», donc ces deux là mesurent quelque chose qui viennent de la même source ! Par conséquent, deux sources sensibles à la même source de milieu n’interagissent pas).

Question 26

Quelle méthode permet de régler l’enjeu de distinguer le couplage direct du couplage indirect (exclure l’effet d’une 3e source commune) ?

Answer 26

Le couplage partiel/conditionnel

Question 27

Quel est l’objectif du couplage partiel/conditionnel ? Ça mesure quoi ?

Answer 27

Distinguer le couplage direct du couplage indirect en excluant l’effet partiel d’une 3e source «C» du couplage entre «A» et «B».

La cohérence partielle mesure la cohérence entre les séries temporelles de deux sources en contrôlant pour (ou en prenant compte) l’influence de toutes les autres sources.

Question 28

Plusieurs mesures permettent de déduire la direction de l’interaction/flux d’information/causalité (un des enjeux majeurs de l’interprétation physiologique)…
A—>B ou A

Answer 28

1) L’estimation du délai (ou décalage) de phase
2) Causalité de Granger
3) [Adaptation dans le domaine des fréquences]
- Partial Directed Coherence (PDC)
- Directed Transfer Function (DTF)

Question 29

Une des mesures pour déduire la direction de l’interaction est la CAUSALITÉ DE GRANGER.

Que permet-elle ?

Answer 29

En fait, si j’ai le passé de Y, je vais avoir une meilleure prédiction de ce qui se passe dans X que si je prend le passé de X lui-même.

Question 30

Vrai ou Faux : La causalité de Granger par paire ne fait pas de distinction entre les influences causales directes et indirectes.

Answer 30

Vrai :)

Question 31

Comment je sais que c’est Y qui cause X et pas une autre source Z qui cause X & Y ?

Answer 31

On utilise la causalité de Granger conditionnelle :

- En prenant en compte la contribution d’une troisième série (Z), une causalité fictive ou indirecte peut être révélée.

Question 32

C’est quoi le but de la conduction volumique ?

Answer 32

Distinguer les vraies interactions neuronales physiologiques à longue portée des effets de la conduction volumique.
Permet de s’intéresser à des régions où il n’y a QUE un délai temporal (pcq s’il y’a un délai, je dais que c’est pas la conduction volumique)

Question 33

Quelles sont les trois types d’approches de la conduction volumique ?

A … C …B (A-?-B)

Answer 33

1) La cohérence imaginaire
2) (weighted) Phase Lag Index
3) Orthogonized amplitude corrélations

Question 34

C’est quoi la cohérence imaginaire ?

Answer 34

C’est une cohérence complexe qui contient :

a) Partie réelle : cohérence instantanée (décalage de phase nul)
b) Partie imaginaire : cohérence à décalage de phase

Question 35

Quelles sont les LIMITES des méthodes qui ignorent le couplage à phase zéro (interactions instantanées) comme la cohérence imaginaire ?

Answer 35

• Ne détectent pas les éventuelles interactions à phase zéro (instantanées)
• Par conséquent, elles peuvent «sous-estimer» le couplage (approche conservatrice)

MAIS, si un couplage avec délai de phase non-nul existe, de telles méthodes seront capable de le détecter.

Question 36

Pourquoi la théorie des graphes est utile ?

Answer 36

Parce qu’elle permet d’aller explorer en détail les propriétés des réseaux.

Question 37

Quelles sont les mesures issues de la théorie des graphes ?

Answer 37

Ce sont des mesures qu’on calcule à partir de signaux cérébraux. On mesure la corrélation (ou la cohérence) qui donne des matrices :
Imagerie fonctionnelle —>Matrice de connexion —> Matrice de proximité

Question 38

Pourquoi la théorie des graphes est utile ?

Answer 38

Pour pouvoir aller explorer en détail les propriétés des réseaux neuronaux.

Question 39

Pourquoi est-il intéressant de s’intéresser à la cohérence imaginaire ?

Answer 39

Parce la conduction volumique affectée la partie réelle de la cohérence. Alors, vu que la conduction volumique est instantanée (c.-à-d qu’elle est contenue dans la composante réelle de la fonction de cohérence complexe), la solution est d’exploiter la partie IMAGINAIRE …

Bref, si je vois qu’il y a qqch de cohérent entre deux signaux, je peux être certain qu’il n’y a pas d’effet de la conduction volumique pcq, PAR DÉFINITION, la conduction volumique se trouve dans la partie réelle de la cohérence.