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Observability of epileptic high frequency oscillations : insights from signal processing and computational modeling
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Observabilité des oscillations épileptiques à haute fréquence : renseignements du traitement des signaux et modélisation computationnelle
Cette étude a été divisée en 2 parties principales. Dans la première partie, nous examinons la relation entre l'activité des sources neuronales et les HFOs observés sur les électrodes intracérébrales. La deuxième partie traite de l'étude des conditions d'observabilité des HFO sur les électrodes du cuir chevelu. Les simulations ont montré que le modèle de champ neuronal proposé est capable de générer des HFOs montrant une forte ressemblance avec les signaux réels dans les deux cas EEG (cuir chevelu) et SEEG (intracérébral). De plus, nous avons pu relier les mécanismes physiopathologiques (GABA dépolarisant, inhibition directe, activité désynchronisée des populations neuronales) aux différentes caractéristiques morphologiques et spectrales des HFOs intracérébrales. Une hypothèse unifiée pour la production des HFOs et des pointes intercritiques est également formulée. Enfin, nous avons réussi à établir les conditions nécessaires sur l'activité temporelle et l'organisation spatiale des sources neuronales pour observer des HFOs sur les électrodes intracérébrales.En ce qui concerne la deuxième partie, la baisse inexpliquée de fréquence dans les HFOs collectées sur les électrodes du cuir chevelu a été abordée. Nous avons constaté que les mécanismes «non oscillatoires» de la génération de HFOs sont à l'origine de la faible fréquence (<200Hz) des HFOs du cuir chevelu et que le rapport signal / bruit (SNR) influe fortement sur la fréquence des oscillations. De plus, nous avons étudié la topographie des HFOs sur les électrodes du cuir chevelu et analysé comment cette topographie est affectée par différents paramètres (étendue spatiale épileptique, SNR, géométrie 3D). Enfin, nous avons montré que les HFOs du cuir chevelu peuvent être utilisés efficacement pour identifier la zone épileptique lorsque le rapport signal sur bruit des signaux enregistrés est suffisamment élevé. Une perspective de ce travail est l'identification non-invasive de la zone épileptique sans la nécessité d'enregistrements intracérébraux pré-chirurgicaux.Pour les deux études (HFO observés sur les électrodes intracérébrales et du cuir chevelu), un logiciel original et convivial a été développé. Ce logiciel a fortement facilité la simulation des signaux dans l'environnement cerveau/électrode virtuel, signaux obtenus en résolvant le problème direct de l’EEG (projection de la contribution électrique des sources neuronales sur les capteurs).
Title: Observability of epileptic high frequency oscillations : insights from signal processing and computational modeling
Description:
Observabilité des oscillations épileptiques à haute fréquence : renseignements du traitement des signaux et modélisation computationnelle
Cette étude a été divisée en 2 parties principales.
Dans la première partie, nous examinons la relation entre l'activité des sources neuronales et les HFOs observés sur les électrodes intracérébrales.
La deuxième partie traite de l'étude des conditions d'observabilité des HFO sur les électrodes du cuir chevelu.
Les simulations ont montré que le modèle de champ neuronal proposé est capable de générer des HFOs montrant une forte ressemblance avec les signaux réels dans les deux cas EEG (cuir chevelu) et SEEG (intracérébral).
De plus, nous avons pu relier les mécanismes physiopathologiques (GABA dépolarisant, inhibition directe, activité désynchronisée des populations neuronales) aux différentes caractéristiques morphologiques et spectrales des HFOs intracérébrales.
Une hypothèse unifiée pour la production des HFOs et des pointes intercritiques est également formulée.
Enfin, nous avons réussi à établir les conditions nécessaires sur l'activité temporelle et l'organisation spatiale des sources neuronales pour observer des HFOs sur les électrodes intracérébrales.
En ce qui concerne la deuxième partie, la baisse inexpliquée de fréquence dans les HFOs collectées sur les électrodes du cuir chevelu a été abordée.
Nous avons constaté que les mécanismes «non oscillatoires» de la génération de HFOs sont à l'origine de la faible fréquence (<200Hz) des HFOs du cuir chevelu et que le rapport signal / bruit (SNR) influe fortement sur la fréquence des oscillations.
De plus, nous avons étudié la topographie des HFOs sur les électrodes du cuir chevelu et analysé comment cette topographie est affectée par différents paramètres (étendue spatiale épileptique, SNR, géométrie 3D).
Enfin, nous avons montré que les HFOs du cuir chevelu peuvent être utilisés efficacement pour identifier la zone épileptique lorsque le rapport signal sur bruit des signaux enregistrés est suffisamment élevé.
Une perspective de ce travail est l'identification non-invasive de la zone épileptique sans la nécessité d'enregistrements intracérébraux pré-chirurgicaux.
Pour les deux études (HFO observés sur les électrodes intracérébrales et du cuir chevelu), un logiciel original et convivial a été développé.
Ce logiciel a fortement facilité la simulation des signaux dans l'environnement cerveau/électrode virtuel, signaux obtenus en résolvant le problème direct de l’EEG (projection de la contribution électrique des sources neuronales sur les capteurs).
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