Abstract FR:

La magnetoencephalographie (meg) et l'electroencephalographie (eeg) possedent une resolution temporelle exceptionnelle qui les destine naturellement a l'observation et au suivi des processus electrophysiologiques sous-jacents. Cependant, il n'existe pas a ce jour de methode d'exploitation des signaux meg et eeg qui puisse les faire pretendre au statut de veritables methodes d'imageries. En effet, la modelisation de la production des champs magnetiques et des differences de potentiels electriques recueillis sur le champ necessite a priori la prise en compte de la geometrie complexe de la tete et des proprietes de conductivite des tissus. Enfin, l'estimation des generateurs est un probleme qui fondamentalement ne possede pas de solution unique. La motivation initiale de notre travail a concerne le developpement d'approches permettant d'obtenir une tomographie corticale de l'electrophysiologie. Nous avons alors mis en uvre une modelisation markovienne du champ d'intensite des sources en proposant des modeles spatio-temporels adaptes a la meeg, et notamment aux variations morphologiques locales des structures anatomiques corticales. De plus, nous avons exploite cette notion d'ajustement local afin de proposer une nouvelle methode de fusion de donnees meg et eeg au sein d'un seul et unique probleme inverse. Nous avons egalement accorde une importance particuliere a l'evaluation des methodes proposees. Ainsi, et pour aller au-dela des simulations numeriques souvent trop limitatives, nous avons mis au point un fantome physique adapte a la meg et a l'eeg qui nous a permis d'etudier les performances des estimateurs en association avec des modeles de tete a divers degres de realisme. Enfin, nous proposons une premiere application a ces methodes dans le cadre de l'identification de reseaux epileptiques chez les patients souffrant d'epilepsie partielle.