Cogiter2018: sciences cognitives et activité électrique cérébrale

• Titre : 11e journée Cogiter, CASC, Sciences Cognitives et activité électrique cérébrale
• Thème : instrumentation EEG/MEG/intra

• Lieu:
  Amphithéâtre
  Institut des Sciences Cognitives - Marc Jeannerod
  67 boulevard Pinel
  69500 Bron
  plan openstreetmap
  infos pratiques pour l'accès

• Date : Mardi 6 novembre 2018

• public : ingénieur.e.s, chercheur/se.s, doctorant.e.s

• inscription gratuite mais obligatoire : evento

Les sciences cognitives utilisent depuis des décennies la technique de l'EEG pour étudier le décours temporel de l'activité électrique cérébrale. C'est toutefois un examen qui requiert des conditions d'acquisition maîtrisées afin de limiter les sources de bruit et de permettre des analyses toujours plus élaborées.

Pour quels usages l'EEG est-il utile aux sciences cognitives aujourd'hui ? Pour quels usages préférer la MEG ?

Peut-on utiliser les mêmes techniques d'analyse pour des signaux EEG, MEG ou intra ?

Quels sont les différents types d'appareils disponibles aujourd'hui ?

Quels sont les retours sur les nouveaux EEG ultra-portables, dédiés au jeu ?

Comment réaliser un EEG chez le bébé ?

Comment synchroniser les signaux EEG avec les informations sur l'environnement, le reste du setup expérimental ?

Venez avec vos questions, vos témoignages pour échanger sur ce sujet avec les membres du réseau.

• Pierre-Emmanuel Aguera (CRNL)
• Anne Cheylus (ISC-MJ)
• Pascal Dayre (Devlog, Irit)
• Laurence Delbarre (SCALab, Irdive)
• Justine Epinat-Duclos (ISC-MJ)
• Vincent de Gardelle (RISC)
• Vincent Férotin (RISC)
• Naïma Ghaffari (RISC)
• Marie-Claude Jahan (RISC)

9h00-9h30 - Accueil - café
9h30-9h40 - Présentation de la journée par les membres du réseau (PDF)

Évolution des techniques, usages, plans d'expérience

9h40-11h10 - Denis Schwartz (CRNL, CERMEP) et Claude Delpuech (CRNL, CERMEP) - MEG/EEG : Historique, panorama des techniques d’acquisition et d’analyse du signal, perspectives (partie 2)

11h10-11h25 - Pause - café

Session interactive

11h25-12h00 - Samuel Garcia, Alexandra Corneyllie (CRNL) - pyacq un framework d'acquisition distribué (PDF)
12h00-12h30 - Emmanuel Maby (CRNL) - Développements technologiques d’un dispositif de Neurofeedback pour la rééducation de l'attention chez les enfants TDA-H (PDF)

12h30-14h00 - Buffet

Pratiques pour l'acquisition et l'analyse

14h00-14h25 - Ana Flò (unicog, neurospin) - EEG as a tool to study infant’s cognition (PDF)
14h25-14h45 - Parvaneh Adipbour (ISC-MJ) - Exploring perceptual and cognitive processings through EEG frequency-tagging paradigms (PDF)
14h45-15h05 - Sylvain Harquel (LPNC,IRMaGe) - Couplage TMS-EEG : technique et applications (PDF)

15h05-15h20 - Pause

15h20-15h25 - Nathalie George (Centre MEEG, CENIR, UMR7225) - Présentation de la SPNC (programme 15-16 novembre 2018 , PDF)
15h25-15h40 - Anne-Sophie Dubarry (LPL) - L’EEG haute densité pour l’étude de la cognition (PDF)
15h40-16h00 - Maximilien Chaumon (Centre MEEG, CENIR, UMR7225) - Simulations de puissance statistique en MEG: Peut-on recommander un nombre d’essais ou de sujets idéal ? (PDF)

Retours d'expérience et tables rondes

16h00-16h45 - table ronde animée par Maximilien Chaumon, Lydia Yahia-cherif (plateforme MEG-EEG du Centre de Neuroimagerie de Recherche de l'ICM, Paris) - Favoriser la reproductibilité des expériences en MEEG: un rôle moteur pour les plateformes MEEG
16h45-17h - Avenir du réseau cogiter
17h-17h15 - Clôture de la journée

MEG/EEG : Historique, panorama des techniques d’acquisition et d’analyse du signal, perspectives

Après un bref historique des techniques MEG et EEG, nous présenterons les systèmes d’acquisition du signal actuels à la disposition des chercheurs avec leurs avantages et inconvénients. Les différentes techniques d’analyses du signal seront abordées : nettoyage du signal, caractérisation temps-fréquence, localisation et analyse de réseaux. Nous terminerons par une revue des développements en cours au niveau matériel et techniques d’analyses.

partie 2

pyacq un framework d'acquisition distribué (PDF)

Pyacq est un framework d’acquisition écrit en python. Il permet d’écrire avec de simples scripts des logiciels d’acquisition/visualisation/traitement temps réel sur mesure. Il est écrit avec une architecture distribuée, c’est à dire que l’on peut répartir les traitements/visualisations facilement sur plusieurs machine via des « node » reliés en tcp. Il permet l’acquisition de signaux via différents matériels généralistes (nation instrument, measurement computing, webcam) mais aussi du matériel spécifique EEG (brainvision, emotiv, …) Il intègre aussi des « node » pour l’enregistrement et des visualisations avancées (du simple oscilloscope jusqu’à la carte temps fréquence de Morlet). Une démonstration sera faite dans le contexte d’une manip EEG avec un casque emotiv.

Développements technologiques d’un dispositif de Neurofeedback pour la rééducation de l'attention chez les enfants TDA-H (PDF)

Les interfaces cerveau-machine sont des neurotechnologies qui ont pour objectif de connecter directement nos neurones à une machine. Parmi leurs applications, le Neurofeedback a pour principe de fournir un retour au patient sur une composante de son activité cérébrale afin qu’il apprenne à la moduler et à la contrôler volontairement. Historiquement, le Trouble de l'Attention avec ou sans Hyperactivité (TDA/H) est une des cibles privilégiées des approches de Neurofeedback. Ces dispositifs demandent une intégration de nombreuses technologies permettant notamment le traitement des signaux EEG en temps réel et l'interaction avec une application dans environnement ludique et engageant.

Cette présentation permettra d'aborder tous ces enjeux et de décrire le dispositif de Neurofeedback que nous avons développé, dans le cadre du projet Mind Your Brain, pour une étude préclinique sur 30 enfants et adolescents souffrant de troubles déficitaires de l'attention.

Puis dans le cadre d'une démonstration, nous proposerons à une personne volontaire d'essayer de contrôler ce dispositif qui l'opposera à une IA dans des jeux interactifs et notamment un jeu inspiré de Puissance 4.

EEG as a tool to study infant’s cognition (PDF)

The implementation of EEG in infants’ studies has opened a window to the study of cognition in young infants; nevertheless, many challenges remain open. In this talk, I will discuss the implementation of EEG for the study of infants’ cognitive development. In particular, I will first, present some practical and procedural difficulties in implementing EEG technic in young infants. Second, I will discuss some limitations in the analysis in the context of classical ERP analysis, derive from the fact that in general data is more limited and noisy than in adult studies, and evoke responses and background activity are less well-characterized in infants than in adults. Finally, I will discuss some new protocols, like frequency tagging and neural entrainment procedures.

Exploring perceptual and cognitive processings through EEG frequency-tagging paradigms (PDF)

Presenting a stimulus repeatedly at a regular timing, elicits neural responses of the same frequency in the brain, referring to frequency-tagged responses. These responses have high signal-to-noise ratio and can be recorded over relatively short stimulation period, making frequency-tagging pardigms a suitable candidate for research not only in neurotypical populations but also infants and patients. The purpose of the presentation is to describe the core stimulation paradigms that take advantage of this approach to address questions on perceptual and cognitive processings mainly in the domain of vision research in human adults and infants.

Couplage TMS-EEG : technique et applications (PDF)

Le couplage entre la stimulation magnétique transcrânienne (TMS) et l’EEG a permis de considérables avancées dans la compréhension des effets de la stimulation corticale en particulier, et dans l'approfondissement des connaissances fondamentales relatives au fonctionnement cérébral de façon plus générale. Cette technique d’imagerie bimodale permet en effet d’observer les modulations de l’activité électrique neuronale induites par la stimulation d’une aire corticale, et ce, de façon précise dans le temps. Ses applications sont multiples, de l’exploration fonctionnelle du cortex à l’étude de nouveaux biomarqueurs pertinents relatifs à certaines pathologies neurologiques et psychiatriques. Dans cet exposé, je présenterai brièvement les principes de base du couplage TMS-EEG, pour insister plus longuement sur ses aspects techniques (montage expérimental, pipelines de traitement du signal, outils disponibles) et ses applications en recherche fondamentale et clinique.

L’EEG haute densité pour l’étude de la cognition (PDF)

L’EEG haute densité est une technique qui permet l’enregistrement de l’activité bioélectrique cérébrale avec une haute résolution spatiale et temporelle. Avec la MEG, elle est de plus en plus utilisée pour l’étude des processus cognitifs, notamment au niveau des sources corticales. En raison de la mise en œuvre facile et à faible coût des enregistrements EEG, l’EEG reste souvent une méthode de choix, notamment sur certains types de population (e.g. enfants). Cette mise en œuvre a été largement optimisée et allégée pour les enregistrements hdEEG de sorte que l’on puisse recueillir 256 signaux de bonne qualité dans des conditions expérimentales relativement écologiques. Du point de vue de l’analyse des signaux, au-delà des approches « classiques » en EEG telle que l’étude des moyennes de potentiels évoqués au niveau des capteurs, l’hdEEG permet de réaliser la reconstruction de l’activité au niveau des sources corticales. Cette technique implique l’élaboration d’un modèle anatomique du participant lors de l’enregistrement (résolution du problème direct) ainsi que l’estimation des sources cérébrales (résolution du problème inverse). Ces techniques d’analyse également utilisées en MEG présentent quelques variantes, avantages et inconvénients qui seront discutés. J’illustrerai ces propos en m’appuyant sur notre expérience avec le système hdEEG EGI (Philips) au Laboratoire Parole et Langage, depuis la mise en œuvre des enregistrements jusqu’à l’analyses des données.

Simulations de puissance statistique en MEG : Peut-on recommander un nombre d’essais ou de sujets idéal ? (PDF)

La question de savoir combien de sujets et/ou d’essais inclure dans une expérience EEG ou MEG trouve à l’heure actuelle souvent sa réponse dans le savoir faire tacite de chercheurs expérimentés. Un expérimentateur débutant se verra ainsi recommander de faire une trentaine d’essais chez une vingtaine de sujets pour détecter une différence de quelques µV sur une P3… sans autre forme de justification que celle d’un savoir faire ancestral, relevant de la tradition orale, au moins autant qu’écrite. Mais cette recommandation permettrait-elle de détecter un effet à coup sûr ? Quelle taille devrait avoir l’effet en question pour être détecté ? A l’heure où le manque de puissance statistique de certaines études en neurosciences est montré du doigt, une approche plus systématique de cette question semble opportune. C’est dans cette perspective que nous avons simulé des expériences incluant un nombre contrôlé de sujets et d’essais et une source dipolaire d’amplitude, de position et d’orientation définies, plongée dans un bruit physiologique (enregistrements au repos). Conformément à nos attentes, augmenter le nombre de sujets et d’essais augmente la puissance statistique. Nos résultats suggèrent de plus que ce qui définit la détectabilité d’une source n’est pas que sa position et son orientation par rapport aux capteurs, mais aussi la variabilité entre sujets de la région corticale d’où elle provient. Nous illustrons ces effets pour des signaux provenant d’aires cérébrales choisies pour leur pertinence en neurosciences cognitives.

Maximilien Chaumon, Lydia Yahia-Cherif

Dans un contexte de remise en question de la reproductibilité de certaines études scientifiques, de nombreux outils permettant de faciliter les pratiques reproductibles voient le jour. Cette table ronde vise d'une part à présenter l'éventail d'outils disponibles et de sonder le degré de leur utilisation dans la communauté, et d'autre part, de proposer une discussion sur le rôle à jouer pour la communauté des ingénieurs en sciences de la cognition pour la promotion de ces outils. Nous parlerons d'outils tels que:
- Open Science Framework (osf.io) permettant de gérer de nombreux aspects de projets scientifiques (certains diront de A à Z).
- Docker, permettant la gestion de l'environnement logiciel pour un projet
- Git et autres outils de contrôle de versions
- les formats de données standards partageables tels que le BIDS…
La discussion ouverte visera notamment à améliorer le recensement de ces outils, en estimer le niveau d'utilisation dans notre communauté, et éventuellement à proposer des actions pour leur promotion.