Electroencéphalographie EEG

Electroencéphalographie EEG 

Activités d’un neurone

Il existe deux types de cellules dans le système nerveux central (SNC), les cellules nerveuses et les cellules gliales. La cellule nerveuse est constituée d’un axone, de dendrites et d’un corps cellulaire. L’axone de forme cylindrique transmet des impulsions électriques. Les dendrites sont connectées aux axones ou aux dendrites d’autres cellules internes et reçoivent les impulsions électriques d’autres cellules nerveuses, tel que décrit dans la figure 1. Chaque nerf humain est approximativement connecté à 10 000 autres nerfs. L’activité électrique est principalement due au flux de courant entre la pointe des dendrites et des axones, les dendrites et les dendrites de cellules.

Signaux EEG – principe et définition 

L’électroencéphalographie est une méthode d’exploration cérébrale qui mesure l’activité électrique du cerveau par des électrodes placées sur le cuir chevelu , souvent représentée sous la forme d’un tracé appelé électroencéphalogramme (EEG). Comparable à l’électrocardiogramme (ECG) qui permet d’étudier le fonctionnement du cœur, l’EEG est un examen indolore et non-invasif qui renseigne sur l’activité neurophysiologique du cerveau au cours du temps et en particulier du cortex cérébral soit dans un but diagnostique en neurologie, soit dans la recherche en neurosciences cognitives. Le signal électrique à la base de l’EEG est la résultante de la sommation des potentiels d’action post-synaptiques synchrones issus d’un grand nombre de neurones. On parle aussi d’électroencéphalographie intracrânienne (iEEG), sous-durale ou stéréotaxique (sEEG) pour désigner des mesures de l’activité électrique du cerveau effectuées à partir d’électrodes implantées sous la surface du crâne, soit à la surface, soit en profondeur du tissu cérébral [7].

L’application la plus utilisée de l’EEG consiste à observer et à étudier manuellement des enregistrements, à rechercher ou à comprendre des lésions cérébrales et di vers troubles, tels que l’épilepsie (Sundaram, Sadler, Young, & Pillay, 1999). Des recherches empiriques et des études de cas menées au fil des décennies ont abouti à des cartes cérébrales fonctionnelles, combiné avec des électrodes placées selon le système 10-20  qui rend l’activité dans ces zones observable. En effet, l’EEG est un outil utilisé dans les hôpitaux pour déclarer l’arrêt du cerveau d’un patient, lorsqu’aucune activité n’est observée.

Bandes de fréquences-ondes cérébrales

Les premières bandes de fréquences les plus connues sont celles de l’activité alpha. Celles-ci augmentent quand les yeux sont fermés et peuvent être détectées dans le lobe occipital durant l’état éveillé et relaxé. Les autres bandes de fréquences sont: delta, thêta, beta, low gamma, et high gamma, cette dernière fait partie des rythmes rapides, cette activité a été liée au traitement cognitif .

Les ondes gamma sont dans la gamme de fréquence de 31Hz et plus. On pense que cela reflète le mécanisme de la conscience. Les ondes bêta et gamma ont été associées à l’attention, à la perception et à la cognition (Rangaswamy et al., 2002) [24].

Les ondes bêta sont dans la gamme de fréquences de 12 et 30 Hz, mais sont souvent divisées en βl et β2 pour obtenir une plage plus spécifique. Ces ondes sont de plus faibles amplitudes et rapides, et sont associées à une concentration focalisée. Elles sont mieux définies dans les zones centrales et frontales. En cas de résistance ou de suppression du mouvement, ou de résolution d’une tâche mathématique, il y a augmentation de l’activité bêta (Y. Zhang, Chen, Bressler et Ding, 2009) [25]. Dans une étude de Rangaswamy et al. (2002) [24], une augmentation significative de la puissance des ondes bêta a été remarquée chez l’ensemble des 307 sujets dépendants à l’alcool, mesurées sur le cuir chevelu entier. Cela conduit à un état d’hyperexcitation que la consommation d’alcool atténue temporairement.

Les ondes alpha, allant de 7,5 à 12 Hz, sont plus lentes et sont associées à la relaxation et le désengagement. Penser à quelque chose de paisible avec les yeux fermés devrait donner une augmentation de l’activité alpha. Elles sont plus profondes à l’arrière de la tête  et dans le lobe frontal. Plusieurs études ont révélé une augmentation significative de la puissance des ondes alpha après avoir fumé de la marijuana (Lukas, Mendelson et Benedikt, 1995) [26].

Les ondes thêta, comprises entre 3,5 et 7,5 Hz, sont liées à l’inefficacité, à la rêverie, et les ondes les plus basses du thêta représentent la fine ligne de démarcation entre l’état de veille et l’état de sommeil. Thêta provient d’un stress émotionnel, en particulier d’une frustration ou d’une déception (L. Zhang, He, Miao et Yang, 2005) [27]. Ces ondes sont également associées à l’accès à la matière de l’inconscient, à une inspiration de créativité et à une méditation profonde. Des niveaux élevés de thêta sont considérés comme anormaux chez les adultes et sont, par exemple, fortement liés au TDA / H (Heinrich, Gevensleven et Strehl, 2007) [28].

Les ondes delta, comprises entre 0,5 et 3,5 Hz, sont les ondes les plus lentes et surviennent pendant le sommeil (Hammond, 2006). Si ces ondes se produisent à l’état de veille, cela indiquerait des défauts physiques dans le cerveau. Le mouvement peut produire des ondes delta artificielles, mais avec une analyse instantanée (en observant uniquement les enregistrements EEG bruts), ceci peut être vérifié ou non confirmé.

Table des matières

Chapitre 1 : Introduction
1.1 Quelques faits
1.2 Objectif et hypothèses
Chapitre 2 : Revue de littératures
2.1 Introduction
2.2.1 Effets sur le cerveau humain
2.2.2 Effets sur la conduite
2.3 Electroencéphalographie EEG
2.3.1 Activités d’un neurone
2.3.2 Signaux EEG – principe et définition
2.3.3 Bandes de fréquences-ondes cérébrales
2.3.4 Données
2.4 Test de mémoire n-back
2.4.1 Définition
2.4.2 Domaine d’utilisation / d’usage
2.5 Traitement de signaux
2.5.1 Notion de bruits dans les signaux
2.5.2 Analyse en composantes indépendantes des données (ICA)
2.5.3 Transformée en ondelettes et transformée de Fourier
2.5.4 PSD (power spectral Density)
2.5.5 ERP (Event-related potential)
2.6 Différentes approches de classification de signaux EEG
2.6.1 Interface cerveau-ordinateur – vue d’ensemble
2.6.2 Réseau de neurones artificiels
2.6.3 SVM (support vector machine)
2.7 Conclusion
Chapitre 3 : Méthodes expérimentales
3.1 Introduction
3.2 Emotiv Epoc + multi Channel
3.3 Openvibe
3.3.1 Acquisitions de signaux
3.3.2 Enregistrement des signaux EEG
3.4 MATLAB
3.4.1 EEGLAB
3.4.2 Traitement des signaux- Brainstorm
3.5 Classification des signaux EEG
3.5.1 Réseau de neurones artificiels
3.5.2 Support vector machine (SVM)
3.6 Automatisation de la classification des signaux EEG pour la détection de facultés affaiblies dû
à la consommation d’alcool et de drogues
3.7 Conclusion
Chapitre 4 : Résultats obtenus et discussion
4.1 Introduction
4.2 Puissance des signaux
4.3 Observations
4.4 Résultats de la classification des signaux EEG
4.5 Conclusion
Chapitre 5 : Conclusion

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