Characterization of neocortical networks from high-resolution EEG : application to disorders of consciousness

par Jennifer Rizkallah

Thèse de doctorat en Signal, Image et Vision

Sous la direction de Fabrice Wendling, Mahmoud Hassan et de Hassan Amoud.

Soutenue le 08-11-2019

à Rennes 1 en cotutelle avec l'Univérsité libanaise , dans le cadre de MATHSTIC , en partenariat avec Université Bretagne Loire (ComuE) et de Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Estimation de réseaux néocorticaux (dys)fonctionnels à partir de l’EEG haute-résolution : méthodes et applications dans les désordres neurologiques


  • Résumé

    Le cerveau humain est un réseau complexe. Une fonction cognitive efficace est garantie lorsque le cerveau reconfigure d’une manière dynamique l'organisation de son réseau durant le temps. Les études ont montré que la plupart des troubles cérébraux, y compris les maladies neuro-dégénératives et mentales, se caractérisent par des altérations du réseau cérébral structurel et/ou fonctionnel. Il existe donc une forte demande pour des nouvelles méthodes non invasives, basées sur les réseaux et faciles à utiliser, permettant d'identifier ces réseaux pathologiques. La méthode appelée connectivité de sources en électroencéphalographie (EEG) permet de suivre la dynamique des réseaux cérébraux large échelle avec une excellente résolution temporelle. C’est dans ce contexte que s’inscrivent mes travaux de thèse qui prolongent les développements méthodologiques et cliniques de notre équipe de recherche sur la connectivité fonctionnelle au niveau des sources cérébrales. L’objectif de mes travaux de thèse est double : i) progresser sur les aspects méthodologiques de la méthode connectivité de sources en EEG et ii) utiliser cette méthode dans une application clinique en lien avec les troubles de la conscience. Ma thèse se divise donc en deux grandes parties, avec deux études réalisées dans chaque partie. Dans la première partie (aspects méthodologiques), j’ai abordé, dans une première étude, la capacité de la méthode connectivité de sources en EEG à suivre les altérations dynamiques des réseaux cérébraux durant une tâche cognitive rapide. Puis dans une seconde étude, j’ai testé l’effet du problème de l’étalement spatial des sources sur la reconstruction des réseaux fonctionnels. Dans la deuxième partie (applications cliniques), j’ai analysé les altérations dans les réseaux cérébraux chez les patients souffrant d’un désordre de la conscience, en utilisant une analyse statique pour la première étude et une analyse dynamique pour la deuxième étude.


  • Résumé

    The human brain is a complex network. Cognitive function is guaranteed when the brain dynamically reconfigures its network organization over time. Studies have showed that most brain disorders, including neurodegenerative and mental diseases, are characterized by changes in the structural and/or functional brain networks. Thus, there is a strong demand for new, non-invasive, network-based and easy-to-use methods to identify these pathological networks. Electroencephalography (EEG) source connectivity method enables the tracking of large scale brain networks dynamics with an excellent temporal resolution. It is in this context that my thesis was carried out. My work here extends the methodological and clinical developments of our research team on functional connectivity at cortical level. The aim of my thesis work is twofold: i) to progress on the methodological aspects of the EEG source connectivity method and ii) to use this method in a clinical application related to the disorders of consciousness. My thesis is divided into two main parts, with two studies realized in each part. In the first part (methodological aspects), I approached, in a first study, the capacity of the EEG source connectivity method to track the brain network dynamic alterations during a fast cognitive task. Then in a second study, I tested the effect of the spatial leakage problem on the reconstructed functional brain networks. In the second part (clinical applications), I analyzed brain networks alterations in patients with disorders of consciousness, using static analysis in the first study and dynamic analysis in the second one.



Le texte intégral de cette thèse sera accessible librement à partir du 08-05-2021

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Bibliothèque de ressources en ligne.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.