Characterizing electro-magnetic signatures of conscious processing in healthy and impaired human brains

par Jean-Remi King

Thèse de doctorat en Neurosciences cognitives

Sous la direction de Stanislas Dehaene.

Soutenue le 31-01-2014

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris) .

Le jury était composé de À renseigner Massimini, À renseigner Perrin, À renseigner Dehaene, À renseigner Benali, À renseigner Naccache, À renseigner Lamme.

  • Titre traduit

    Signatures électromagnétiques de la conscience dans le cerveau normal et pathologique


  • Résumé

    Nous n’avons pas conscience de l’ensemble des processus réalisés par notre cerveau à chaque instant. Cette dissociation entre l’expérience subjective et l’activité neuronale présente un défi majeur à la fois pour les neurosciences fondamentales, mais également pour la pratique clinique. En effet, non seulement les mécanismes neuronaux de la prise de conscience sont mal compris, mais il reste extrêmement difficile de déterminer si des patients en état végétatif – éveillés mais non-communicants – perçoivent leur environnement consciemment. Ces questions théorique et clinique constituent les deux axes principaux de cette thèse. Dans un premier temps, je développe, à partir des récentes avancées aussi bien empiriques que théoriques, une série d’outils permettant de caractériser les mécanismes neuronaux et computationnels de la perception consciente. En particulier, je montre dans une première étude comment les analyses de classification multivariée permettent de décoder les signaux magnéto- et électro-encéphalographiques à l’échelle de l’essai unique. De plus, dans trois études successives, je propose de nouvelles méthodes de traitement du signal permettant de i) caractériser la structure dynamique des processus évoqués par une stimulation sensorielle ii) de quantifier la quantité d’information échangées entre différentes régions corticales et iii) d’estimer la complexité des réponses cérébrales. Enfin, je montre comment un modèle mathématique utilisant les principes d’inférence bayésienne permet de rendre compte d’un grand nombre de résultats observés dans les études de la perception consciente et inconsciente. Dans un second temps, j’applique ces méthodes aux EEG d’une large cohorte de patients végétatifs, minimalement conscients et conscients. Les résultats montrent que les patients végétatifs présentent i) une altération des réponses corticales tardives évoquées par une stimulation auditive, ii) une diminution de l’échange d’information entre régions cérébrales, iii) des rythmes EEG moyens et lents (< 13Hz) anormaux et iv) une réduction de la complexité de l’activité EEG. A l’avenir, ces différentes signatures neurales de la conscience pourraient être utilisées en synergie pour décoder le contenu conscient et aider au diagnostic, au pronostic et au monitoring des patients non-communicants.


  • Résumé

    We are not aware of everything our brain does. This dissociation between subjective experience and objective neural activity challenges both theoretical neuroscience and clinical practice. Indeed, not only are the neuronal mechanisms of conscious perception poorly understood, but it remains extremely difficult to deter-mine whether vegetative state patients – who are thus awake but non-communicating – perceive their envi-ronment consciously. These theoretical and clinical questions constitute the two main axes of this thesis. In a first part, I develop, from the recent empirical and theoretical advances, a series of methods to characterize the neural and computational mechanisms of conscious perception. In particular, I show in a first study how multivariate pattern classifiers can decode magneto- and electroencephalographic recordings at the single trial level. In three successive studies, I then propose new signal processing methods to i) characterize the dynamical structure of stimulus-evoked processes ii) quantify the amount of information exchanged across cortical regions and iii) estimate the complexity of cerebral responses. At last, I show how a mathematical model based on Bayesian inference principles, can account for a large number of empirical findings observed in studies of conscious and unconscious perception. In a second part, I apply these methods on EEG recordings acquired from a large cohort of vegetative, minimally conscious and conscious patients. The results show that vegetative state patients present i) impaired late and sustained sound-evoked brain responses, ii) a reduction of the exchange of information across cortical regions iii) abnormal slow and medium EEG rhythms (<13Hz) and iv) a decrease of the EEG complexity. Ultimately, these various neural signatures of consciousness could be used in synergy to decode conscious contents and help to diagnose, predict and monitor the state of consciousness of non-communicating patients.

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