Méthodes de localisation des générateurs de l'activité électrique cérébrale à partir de signaux électro-et magnéto-encéphalographiques
Institution:
Lyon, INSADisciplines:
Directors:
Abstract EN:
This work presents numerical evaluations of several dipole localization approaches from electroencephalographic (EEG) and magnetoencephalographic (MEG) recordings. First of all, the intrinsic accuracy of realistic modeling with the boundary element method (collocation) was systematically evaluated. Using a linear interpolation of the potential on each mesh triangle rather than a constant interpolation provided only a slight improvement of the EEG inverse problem with the same computing cost. Next, the localization bias introduced by the classical spherical model was then quantified. This bias was found to range from 2. 5 mm in the upper part of the head to 8 mm in the lower part of the head. Then it was shown that, contrarily to spherical models, realistic models could retrieve dipole orientation with less than 20 degree error, even for radial orientations and noisy data. Several techniques for combining EEG and MEG in a single inverse problem were finally evaluated on simulated data with spatially correlated noise. All these coupling techniques were found to provide better or equal localization accuracy compared to the best of either modality, even when using few electrodes. Combining MEG and EEG with a realistic model and the boundary element method thus produces a robust method for localizing brain electrical activity.
Abstract FR:
Cette thèse présente des évaluations par simulation numérique de plusieurs approches de localisation des générateurs de l'activité électrique cérébrale modélises par des dipôles de courant équivalents a partir de données électro-encéphalographiques (EEG) et magnéto-encéphalographiques (MEG). Nous avons tout d'abord évalue systématiquement la précision intrinsèques des modèles a géométrie réaliste avec la méthode des intégrales de surface (collocation). Nous avons montre que l'utilisation d'une interpolation linéaire plutôt que constante du potentiel sur chaque triangle du maillage ne permettait qu'une légère amélioration de la précision lors de la résolution du problème direct EEG pour un temps de calcul identique. Ensuite, nous avons quantifie le biais de localisation introduit par l'utilisation du modèle sphérique classique en MEG. Nous avons trouve un biais allant de 2. 5 mm en haut de la tête a 8 mm en bas de la tête. Nous avons également mis en évidence que les modèles réalistes, contrairement aux modèles sphériques, - permettent de retrouver l'orientation des sources (avec une erreur inferieure a 20 degrés) même lorsqu'elles sont radiales et même en présence de bruit. Enfin, différentes méthodes de couplage des données MEG et EEG dans un même problème inverse ont également été évaluées sur des données simulées avec un bruit réaliste corrèle spatialement. Nous avons montre que ce couplage permettait d'aboutir a une précision supérieure ou égale a la meilleure des deux modalités, et ce même avec un petit nombre d'électrodes. Le couplage MEG/EEG dans un modèle réaliste avec la méthode des intégrales de surface permet donc une localisation plus robuste de l'activité électrique cérébrale.