Méthodes et modèles pour la caractérisation de la dynamique spatiotemporelle cérébrale : application à l'imagerie électromagnétique par magnéto et électroencéphalographie

par Julien Lefèvre

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Sylvain Baillet.


  • Résumé

    L'objet de ce travail est de proposer de nouveaux outils mathématiques visant à mieux comprendre et analyser les processus dynamiques du cerveau en action, observés via une modalité d'imagerie à haute résolution temporelle comme la magnétoencéphalographie (MEG) ou l'électroencéphalographie CEEG). Dan~ un premier temps, le cadre du travail est resitué dans le contexte des neurosciences computationnelles. Quelques modèles physiologiques sont discutés de même Que certaines méthodes dédiées à l'imagerie fonctionnelle à haute résolution temporelle. Dans une seconde partie nous proposons un cadre théorique nouveau pour étudier l'évolution de séquences d'activités cérébrales. Nous généralisons la notion de flot optique, classique en traitement d'images, dont le domaine d'étude est étendu à n'importe Quelle surface de l'espace euclidien de dimension 3 via une méthode variationnelle. Pour tester la validité d'une hypothèse de "flot cortical", nous mettons également en place des techniques d'advection Qui simulent des phénomènes de propagation. Dans la dernière partie, nous appliquons les méthodes précédentes à des données MEG issues d'une tâche matrice ou de stimulations visuelles. Nous montrons Que le flot cortical permet de détecter différents épisodes temporels correspondant à des états "stables" ou "transitoires" et Qu'il offre en outre une valeur directionnelle sur la façon dont le cerveau traite l'information neuronale. La Question de l'existence de propagations de proche en proche au sein du substrat cortical est également discutée.

  • Titre traduit

    Methods and models for characterizing the spatiotemporal dynamic of the brain : application to the electromagnetic imagery with magneto and electroencephalography


  • Résumé

    This work aims at offering new mathematical tools in order to better understand and analyse the dynamical processes of the brain in action, as observed through imaging techniques with high temporal resolution such as magnetoencephalography (MEG) or electroencephalography (EEG). First we replace our work in the context of the computational neurosciences. We present some physiological models and sorne methods dedicated to the functional imagery with high temporal resolution. Secondly we propose a theoretical framework in order to study the evolution of brain activations sequences. We generalize a classical tool in image processing -the optical flow - whose study domain is extended to any surface of the Euclidian space of dimension 3 thanks to a variational method. We test the physiological validity of a "cortical flow" with advection techniques which simulate propagation phenomena. Ln the last part, we apply the previous methods to MEG data corning frorn a motor task and visual stimulations. We show that the cortical flow allows detecting several temporal periods corresponding to stable or transitory states. Besides it offers a directional measure that can explain how brain processes neural information. We discuss also the possibility of measuring horizontal propagation in the cortex with MEG.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (XVI-166 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p.153-166

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 0g ORSAY(2007)179
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.