Utilisabilité des marqueurs de synchronie de phase dans les protocoles de neurofeedback EEG pour la réduction des crises épileptiques

Usability of phase synchrony neuromarkers in neurofeedback protocols for epileptic seizures reduction

• Auteur / Autrice : Côme Le Breton
• Direction : Maureen Clerc, Théodore Papadopoulo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 18/10/2022
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Mathieu Desroches
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Maureen Clerc, Théodore Papadopoulo, Mathieu Desroches, Fabien Lotte, Sylvain Chevallier, Christian Bénar
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Fabien Lotte, Sylvain Chevallier

Mots clés

Mots clés contrôlés

Thérapeutique

Épilepsie

Neurofeedback

Électroencéphalographie

Mots clés libres

EEG

Neurofeedback

Neuromarqueur

Épilepsie

Phase

Synchronie

EEG

Neurofeedback

Neuromarker

Epilepsy

Phase

Synchrony

Résumé

Le cerveau est un organe qui supervise de nombreuses fonctions vitales. Malgré sa fascinante complexité associée à une incroyable fiabilité, des dysfonctionnements peuvent survenir et avoir des conséquences graves comme dans les troubles épileptiques. Certaines fonctions du cerveau sont permises par l'activité oscillatoire de populations de neurones. En fonction de la tâche mentale, ces oscillations se produisent à des rythmes et dans des régions corticales différents. Elles peuvent être décrites par deux grandeurs : l'amplitude et la phase. En particulier, la phase caractérise dans le temps les cycles d'activation d'une population neuronale. La synchronie de phase mesure la similitude entre deux oscillations en capturant la stabilité d'une relation de phase. Elle peut donc informer sur une relation fonctionnelle entre ces ensembles. Alors que la synchronie entre activités oscillatoires de régions cérébrales est présentée comme un coordinateur nécessaire entre ces dernières, son excès, comme dans les épilepsies, a des conséquences dramatiques, indiquant qu'un équilibre est nécessaire. Ce travail se concentre donc sur la modulation en temps réel de la synchronisation de phase entre des zones cérébrales distinctes dont l'activité est mesurée au moyen de l'électroencéphalographie (EEG). Cela dans le but d'offrir de nouvelles opportunités de traitement pour certains troubles épileptiques.Dans une première contribution, focalisée sur l'extraction de la phase dans les signaux EEG, les transformées en ondelettes de Morlet de sinusoïdes, de sommes pondérées de sinusoïdes, de bouffées oscillantes et de bouffées oscillantes superposées sont dévelopées formellement. Des simplifications sont proposées pour permettre des expressions compactes de ces phases. Ces développements montrent notamment que pour des composantes fréquentielles proches et d'énergie similaire ou pour des salves trop rapprochées, la phase ne peut pas être récupérée de manière fiable. Néanmoins, dans des conditions raisonnables (et réalistes), les paramètres des bouffées du rhytme alpha (amplitude et phase) peuvent être récupérés par le biais de la transformée en ondelettes de Morlet. Des résultats préliminaires satisfaisants sur des données réelles sélectionnées sont proposés.Une deuxième contribution consiste en une tentative de reproduction d'une étude montrant le potentiel de la synchronie de phase par la différenciation entre cerveaux épileptiques et sains avec des améliorations statistiques pour prendre en compte des données hautement corrélées, inhérentes aux mesures EEG et de synchronie de phase. Des stratégies originales pour corriger les biais sont proposées et détaillées. Contrairement à ce qui a été publié, la synchronie de phase s'avère généralement plus élevée chez les patients atteints d'épilepsie temporale que chez les témoins. Si l'adaptation de l'analyse statistique a modéré les résultats, elle n'en a pas changé les conclusions.Dans une troisième contribution, un ensemble de données EEG de repos et de tâches simples a été acquis sur des sujets sains pour identifier des neuromarqueurs de synchronie de phase entraînables. L'étude des différences de phase brutes le long de l'axe antéropostérieur a montré qu'il existe des différences de phase prédominantes dans la bande de fréquence alpha, notamment lors de l'état de repos avec les yeux fermés. Ces déphasages, différents d'un sujet à l'autre, sont stables d'un enregistrement à l'autre sur de longues périodes de temps. Un modèle simple de deux sources est proposé pour rendre compte de ce résultat et conduire à reconsidérer certaines propriétés des mesures de synchronie de phase.Au final, alors que l'objectif de modulation en temps réel d'un marqueur de synchronie de phase n'a pas été atteint, notamment parce que l'identification d'un tel marqueur a été démontrée non triviale, les différentes contributions ajoutent aux fondations nécessaires à la recherche de tels marqueurs neuronaux basés sur la phase.

The brain is an organ that oversees many vital functions. Despite its fascinating complexity associated to its incredible consistency, failures can occur and have severe consequences such as in epilepsy disorders. Major functions in the brain are enabled through the oscillatory activity of neuronal assemblies. These oscillations occur at different rhythms, over different regions, depending on the mental task. They can be described by two quantities: their amplitude and their phase. In particular, the phase characterizes over time the oscillatory pattern of a neuronal assembly. Phase synchrony measures the similarity between two oscillations by capturing the stability of a phase relationship between neuronal assembly activities and informs on a functional relationship between these assemblies. While synchronization between the oscillatory activities of brain regions is presented as a necessary coordinator between brain areas, its excess, such as in epilepsy, causes dramatic outcomes, indicating that a balance is necessary. For these reasons and others detailed in this manuscript, this work focuses on the real-time modulation of phase synchrony between distinct brain areas by means of electroencephalography (EEG) to offer new treatment opportunities for certain epileptic disorders.In a first contribution, focusing on the retrieval of the phase from EEG signals, the Morlet wavelet transforms of sinusoids, weighted sums of sinusoids, oscillating bursts and overlapping oscillating bursts are formally derived.Simplifications are proposed to allow for compact expressions of the phase.Their properties and parameters are discussed.These derivations notably show that for close frequency components with similar energy the phase is not trustworthy.They also show that for too close bursts, the phase cannot be reliably recovered. Nonetheless, in reasonable and practical conditions, the recovery based on the Morlet Wavelet transform of the properties of alpha bursts (amplitude and phase) is attempted and provides satisfactory preliminary results on selected real data.The second contribution is an attempt to reproduce a study showing the potential of phase synchrony in differentiating between epileptic and healthy brains with statistical improvements to handle highly correlated data, inherent to EEG and phase synchrony measures. Original strategies to correct for the biases are proposed and detailed. Contrarily to what was published, the mean phase coherence is shown to be generally higher in temporal lobe epilepsy patients than in controls. While adapting the statistical analysis moderated the results, it did not overturn the conclusions.In a third contribution, an EEG dataset of resting states and simple tasks was acquired on healthy subjects to search for trainable phase synchrony neuromarkers. The study of bare phase differences along the anteroposterior axis showed that there exists predominant phase differences in the alpha frequency band, notably during eyes closed resting state. These phase differences, which are different from one subject to the other, are stable across recordings over long periods. A simple model of two sources is proposed to account for this finding and lead to reconsider some properties of phase synchrony measures.Ultimately, while the real-time modulation of a phase synchrony marker was not achieved, especially because the identification of such a marker was demonstrated non-trivial, the various contributions lay more foundations to the search for phase-based neural markers. Primarily through the development of theoretical but also software contributions. These software contributions are part of an ongoing research protocol with hospital La Timone in Marseille.