CRAN - Campus Sciences
BP 70239 - 54506 VANDOEUVRE Cedex
Tél : +33 (0)3 72 74 52 90 Fax : +33 (0)3 72 74 53 08
cran-secretariat@univ-lorraine.fr
 
 
Sujet de Thèse : Localisation de sources à partir de mesures SEEG et EEG. Intégration d'a priori multimodalitaires
Dates : 2012/10/01 - 2015/09/30
Directeur(s) CRAN : Valérie LOUIS-DORR , Steven LE CAM
Description : Contexte et objectifs
L'épilepsie est une maladie neurologique caractérisée par une activité électrique paroxystique de certaines zones du cerveau. Les épilepsies pharmaco-résistantes représentent actuellement environ 20% des cas. Le seul traitement possible est l'exérèse chirurgicale. L'objectif premier de ce projet est la localisation des générateurs d'activité épileptique (source unique ou ensemble de sources) à partir de mesures de profondeur intra-cérébrales (SEEG). La localisation des générateurs neuronaux à partir des enregistrements EEG de surface est un problème ancien est largement traité dans la littérature (voir par exemple [1] pour une revue de la littérature). De très nombreux algorithmes ont été appliqués aux "patterns" épileptiques critiques ou inter-critiques, la validation étant en principe obtenue à l'aide des enregistrements SEEG de profondeur [2]. L'originalité des travaux que nous proposons ici consiste à étendre des données SEEG en les exploitant pour la localisation plus précise de sources dans des structures potentiellement impliquées dans les crises, ainsi que pour étudier la dynamique précritique, critique et paroxystique de ces structures. Cette approche est inédite à ce jour.
Dans un deuxième temps, nous nous intéresserons à l'intégration d'autres modalités d'acquisition de l'activité cérébrale (EEG de surface, imagerie fonctionnelle, etc). Nous disposons dans le laboratoire des mesures de scalp (EEG) et de mesure intra-cérébrales (SEEG), acquises simultanément, ainsi que des modalités d'imagerie anatomique (CT, IRM) et fonctionnelle (PET-scan).
Cette thèse sera menée dans le cadre de l'ANR SEPICOT, ayant pour objectif l'étude des réseaux impliqués dans l'épilepsie du lobe temporal à l'aide d'outils d'automatique. Les résultats obtenus nous permettront d'avoir à disposition des données essentielles pour la construction de modèles dynamiques de l'activité électrique au sein des structures étudiées.

Problématique scientifique
Il existe à ce jour quelques études pour la localisation de sources à partir de mesures invasives tel que les grids d'électrodes placés directement sur le cortex [3, 4], mais très peu d'études ont été menées à partir de la SEEG [5, 6]. La SEEG présente l'avantage de pouvoir explorer des structures profondes avec une bonne résolution axiale (axe du multicapteur). Cependant, ces multicapteurs ne couvrent de loin pas l'ensemble des structures cérébrales. En effet, on peut considérer qu'une dizaine de multicapteurs au maximum est implantée par exploration, soit 120 points de mesures.
Pour cette application, le problème de localisation est particulièrement mal conditionné, du fait de la répartition spatiale bien particulière des capteurs de profondeur (capteurs colinéaires et concentrés dans certaines régions cérébrales). L'exploitation de la modalité SEEG imposera une étude sur le modèle de propagation à adopter, le modèle de source ainsi que sur la sélection des électrodes à retenir pour améliorer la localisation.
L'approche bayésienne a déjà été exploitée pour la localisation à partir de l'EEG de surface ([1, 7]), elle offre un cadre privilégié pour le développement d'approches multimodalitaires [8, 9]. En particulier, nous souhaitons adopter cette méthodologie pour la localisation de sources à partir de données EEG/SEEG acquises simultanément. Le développement d'une nouvelle méthode de localisation s'appuyant conjointement sur les modalités EEG et SEEG constitue l'objectif majeur de cette thèse. Il sera alors nécessaire de déterminer des contraintes de régularisation a priori spatiales et temporelles [8] et/ou extraites de modalités d'imagerie à disposition (CT, IRM, PET-scan) à travers la constitution d'atlas probabilistes (contraintes anatomiques structurelles [10], méthode SPM [11]).
Les méthodes proposées seront appliquées et validées sur des données pré-traitées pour renforcer leur plausibilité physiologique (mélange de sources neuronales dipolaires) afin d'estimer les relations interstructures via les réseaux neuronaux. Ce travail exploitera les développements parallèles d'une deuxième thèse focalisée sur l'estimation de sources neuronales physiologiquement plausibles à partir de mesures EEG/SEEG mal-conditionnées.

Références
[1] S. Baillet, J. Mosher, and R. Leahy, 'Electromagnetic brain mapping,' Signal Processing Magazine, IEEE, vol. 18, no. 6, pp. 14-30, 2001.
[2] L. Koessler et al, 'Source localization of ictal epileptic activity investigated by high resolution EEG and validated by SEEG,' NeuroImage, vol. 51, no. 2, pp. 642-653, 2010.
[3] M. Dümpelmann et al, '3D source localization derived from subdural strip and grid electrodes: A simulation study,'
Clinical Neurophysiology, vol. 120, no. 6, pp. 1061-1069, 2009.
[4] J. S. Kim et al, 'Localization and propagation analysis of ictal source rhythm by electrocorticography,' NeuroImage, vol. 52, no. 4, pp. 1279-1288, 2010.
[5] N. Chang, R. Gulrajani, and J. Gotman, 'Dipole localization using simulated intracerebral EEG,' Clinical Neurophysiology, vol. 116, no. 11, pp. 2707-2716, 2005.
[6] N. von Ellenrieder, L. Beltrachini, and C. H. Muravchik, 'Electrode and brain modeling in stereo-EEG,' Clinical
Neurophysiology, to appear, 2012.
[7] D. Wipf and S. Nagarajan, 'A unied bayesian framework for MEG/EEG source imaging,'
NeuroImage, vol. 44, no. 3, pp. 947-966, 2009.
[8] N. Trujillo-Barreto, E. Aubert-Vázquez, and W. Penny, 'Bayesian M/EEG source reconstruc-
tion with spatio-temporal priors,' NeuroImage, vol. 39, no. 1, pp. 318-335, 2008.
[9] J. Daunizeau et al, 'Symmetrical event-related EEG/fMRI information fusion in a variational bayesian
framework,' Neuroimage, vol. 36, no. 1, pp. 69-87, 2007.
[10] A. C. Evans et al, 'Brain templates and atlases,' Neuroimage, vol. 62, no. 2, pp. 911-922, 2012.
[11] C. Person, 'Quantication des anomalies neurologiques métaboliques et imagerie de sources
électriques,' Thèse de l'Université de Lorraine/INPL, 2012.
Mots clés : EEG, SEEG, problèmes inverses, localisation de sources, approche bayesienne multimodalitaire
Département(s) :
Santé - Biologie - Signal
Financement : ANR SEPICOT