Modélisation spatio-temporelle d’activités épileptiques transitoires : apport dans l’interprétation des signaux EEG de surface et de profondeur

Spatio-temporal modeling of transcient epileptic activities : insights for the interpretation of scalp- and depth-EEG signals

• Auteur / Autrice : Delphine Cosandier-Rimélé
• Direction : Fabrice Wendling
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et télécommunications
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Rennes 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Signal, Théorie du (télécommunications)

Biomathématiques

Biophysique

Épilepsie

Électroencéphalographie

Résumé

Ce travail porte sur l’interprétation des signaux électrophysiologiques acquis chez des patients souffrant d’épilepsie sévère, candidats à la chirurgie. La question est abordée au travers de la modélisation des signaux électroencéphalographiques (EEG) et stéréo-électroencéphalographiques (SEEG). Celle-ci repose sur une représentation physiologiquement réaliste des sources d’activité cérébrale, qui associe un modèle biophysique de sources dipolaires et un modèle biomathématique de populations neuronales. Les signaux simulés, obtenus par la résolution du problème direct dans le volume conducteur de la tête, sont comparés aux signaux SEEG et EEG réels. Les résultats montrent que l’approche permet d’étudier, d’une part, les relations entre la configuration spatio-temporelle des sources neuronales d’activité et les propriétés des signaux observés et, d’autre part, les relations entre les activités EEG de scalp et les champs de potentiels intracérébraux sous-jacents.

This work deals with the interpretation of electrophysiological signals recorded in epileptic patients candidate to surgery. This issue is addressed through a realistic modelling of electroencephalographic (EEG) and stereo-electroencephalographic (SEEG) signals. This modelling approach is based on a physiologically relevant representation of the sources of brain activity, which associates a biophysical model of dipolar sources with a biomathematical model of neuronal populations. Simulated signals, obtained by solving the forward problem in the head conductor volume, are compared to real EEG and SEEG signals recorded in patients. Our results show that the approach allows for studying, on the one hand, the relationships between the spatio-temporal organisation of neuronal sources and the properties of the observed signal, and on the other hand, the relationship of the scalp EEG activities to the underlying intracerebral field potentials.