Estimation de sources corticales : du montage laplacian aux solutions parcimonieuses

par Gundars Korats

Thèse de doctorat en Automatique, Traitement du Signal et des Images, Génie Informatique

Sous la direction de Valérie Louis-Dorr.

Le président du jury était Jérôme Idier.

Le jury était composé de Steven Le Cam, Radu Ranta.

Les rapporteurs étaient Christophe Collet, Lotfi Senhadji.


  • Résumé

    L’imagerie de source corticale joue un rôle important pour la compréhension fonctionnelle ou pathologique du cerveau. Elle permet d'estimer l'activation de certaines zones corticales en réponse à un stimulus cognitif donné et elle est également utile pour identifier la localisation des activités pathologiques, qui sont les premières étapes de l'étude des activations de réseaux neuronaux sous-jacents. Diverses méthodes d'investigation clinique peuvent être utilisées, des modalités d'imagerie (TEP, IRM) et magnéto-électroencéphalographie (EEG, SEEG, MEG). Nous souhaitions résoudre le problème à partir de données non invasives : les mesures de l'EEG de scalp, elle procure une résolution temporelle à la hauteur des processus étudiés Cependant, la localisation des sources activées à partir d'enregistrements EEG reste une tâche extrêmement difficile en raison de la faible résolution spatiale. Pour ces raisons, nous avons restreint les objectifs de cette thèse à la reconstruction de cartes d’activation des sources corticales de surface. Différentes approches ont été explorées. Les méthodes les plus simples d'imagerie corticales sont basées uniquement sur les caractéristiques géométriques de la tête. La charge de calcul est considérablement réduite et les modèles utilisés sont faciles à mettre en œuvre. Toutefois, ces approches ne fournissent pas d'informations précises sur les générateurs neuronaux et sur leurs propriétés spatiotemporelles. Pour surmonter ces limitations, des techniques plus sophistiquées peuvent être utilisées pour construire un modèle de propagation réaliste, et donc d'atteindre une meilleure reconstruction de sources. Cependant, le problème inverse est sévèrement mal posé, et les contraintes doivent être imposées pour réduire l'espace des solutions. En l'absence de modèle bioanatomique, les méthodes développées sont fondées sur des considérations géométriques de la tête ainsi que la propagation physiologique des sources. Les opérateurs matriciels de rang plein sont appliqués sur les données, de manière similaire à celle effectuée par les méthodes de surface laplacien, et sont basés sur l'hypothèse que les données de surface peuvent être expliquées par un mélange de fonctions de bases radiales linéaires produites par les sources sous-jacentes. Dans la deuxième partie de ces travaux, nous détendons la contrainte-de rang plein en adoptant un modèle de dipôles distribués sur la surface corticale. L'inversion est alors contrainte par une hypothèse de parcimonie, basée sur l'hypothèse physiologique que seuls quelques sources corticales sont simultanément actives ce qui est particulièrement valable dans le contexte des sources d'épilepsie ou dans le cas de tâches cognitives. Pour appliquer cette régularisation, nous considérons simultanément les deux domaines spatiaux et temporels. Nous proposons deux dictionnaires combinés d’atomes spatio-temporels, le premier basé sur une analyse en composantes principales des données, la seconde à l'aide d'une décomposition en ondelettes, plus robuste vis-à-vis du bruit et bien adaptée à la nature non-stationnaire de ces données électrophysiologiques. Toutes les méthodes proposées ont été testées sur des données simulées et comparées aux approches classiques de la littérature. Les performances obtenues sont satisfaisantes et montrent une bonne robustesse vis-à-vis du bruit. Nous avons également validé notre approche sur des données réelles telles que des pointes intercritiques de patients épileptiques expertisées par les neurologues de l'hôpital universitaire de Nancy affiliées au projet. Les localisations estimées sont validées par l'identification de la zone épileptogène obtenue par l'exploration intracérébrale à partir de mesures stéréo EEG.

  • Titre traduit

    Cortical source imaging : from the laplacian montage to sparse inverse solutions


  • Résumé

    Cortical Source Imaging plays an important role for understanding the functional and pathological brain mechanisms. It links the activation of certain cortical areas in response to a given cognitive stimulus, and allows one to study the co-activation of the underlying functional networks. Among the available acquisition modality, electroencephalographic measurements (EEG) have the great advantage of providing a time resolution of the order of the millisecond, at the scale of the dynamic of the studied process, while being a non-invasive technique often used in clinical routine. However the identification of the activated sources from EEG recordings remains an extremely difficult task because of the low spatial resolution this modality provides, of the strong filtering effect of the cranial bones and errors inherent to the used propagation model. In this work different approaches for the estimation of cortical activity from surface EEG have been explored. The simplest cortical imaging methods are based only on the geometrical characteristics of the head. The computational load is greatly reduced and the used models are easy to implement. However, such approaches do not provide accurate information about the neural generators and on their spatiotemporal properties. To overcome such limitations, more sophisticated techniques can be used to build a realistic propagation model, and thus to reach better source reconstruction by its inversion. However, such inversion problem is severely ill-posed, and constraints have to be imposed to reduce the solution space. We began by reconsidering the cortical source imaging problem by relying mostly on the observations provided by the EEG measurements, when no anatomical modeling is available. The developed methods are based on simple but universal considerations about the head geometry as well as the physiological propagation of the sources. Full-rank matrix operators are applied on the data, similarly as done by Surface Laplacian methods, and are based on the assumption that the surface can be explained by a mixture of linear radial basis functions produced by the underlying sources. In the second part of the thesis, we relax the full-rank constraint by adopting a distributed dipole model constellating the cortical surface. The inversion is constrained by an hypothesis of sparsity, based on the physiological assumption that only a few cortical sources are active simultaneously Such hypothesis is particularly valid in the context of epileptic sources or in the case of cognitive tasks. To apply this regularization, we consider simultaneously both spatial and temporal domains. We propose two combined dictionaries of spatio-temporal atoms, the first based on a principal components analysis of the data, the second using a wavelet decomposition, more robust to noise and well suited to the non-stationary nature of these electrophysiological data. All of the proposed methods have been tested on simulated data and compared to conventional approaches of the literature. The obtained performances are satisfactory and show good robustness to the addition of noise. We have also validated our approach on real epileptic data provided by neurologists of the University Hospital of Nancy affiliated to the project. The estimated locations are consistent with the epileptogenic zone identification obtained by intracerebral exploration based on Stereo-EEG measurements.


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