Brevet FR3025037A1 — publié le 20160226

PROCÉDÉ DE LOCALISATION D'UNE ACTIVITÉ CÉRÉBRALE ASSOCIÉE À UNE TÂCHE DESCRIPTION DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne de manière générale l'estimation de l'activité électrique dans un tissu humain ou animal, et plus particulièrement la localisation d'une activité cérébrale à partir de signaux physiologiques, obtenus par magnétoencéphalographie ou par électroencéphalographie. L'invention s'applique notamment au domaine de la neuroimagerie fonctionnelle et de la commande neuronale directe. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Les méthodes de neuroimagerie fonctionnelle se divisent classiquement entre celles basées sur l'activité métabolique telles que l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), représentant la réponse hémodynamique, ou la tomographie par émission de positrons (TEP), représentant les modifications du débit sanguin, et les méthodes basées sur l'activité électrophysiologique, telles que l'électroencéphalographie (EEG), mesurant l'activité électrique cérébrale au moyen d'électrodes placées sur le scalp du sujet, l'électrocorticographie (ECoG) mesurant l'activité cérébrale au moyen d'électrodes placées directement sur la surface corticale, ou encore la magnétoencéphalographie (MEG) mesurant les champs magnétiques liés à l'activité électrique dans le cerveau. Les méthodes d'imagerie fonctionnelle EEG et MEG présentent une meilleure résolution temporelle que les méthodes IRMf et TEP. En outre, elles sont non invasives contrairement à l'électrocorticographie. Enfin, la magnétoencéphalographie est particulièrement intéressante en ce que les signaux magnétiques engendrés par les courants dans le cerveau (principalement les courants ioniques dans les dendrites lors de 3025037 2 la transmission synaptique), ne subissent pas ou peu de distorsion lorsqu'ils se propagent au travers de la boîte crânienne. Par ailleurs, l'électroencéphalographie et la magnétoencéphalographie font actuellement l'objet de recherches importantes pour leurs applications potentielles à la 5 commande neuronale directe. La commande neuronale directe ou BCI (Brain Computer Interface) permet d'établir une communication directe entre le cerveau d'un utilisateur et un dispositif externe (ordinateur, système électronique, effecteur) sans médiation par une voie musculaire. La commande neuronale directe exploite l'association d'une ou de plusieurs tâches mentales (actions imaginées par le sujet) à une ou plusieurs commandes 10 du dispositif externe. Ainsi une action de la main imaginée par le sujet pourra être associée à un déplacement d'un curseur sur l'écran d'un ordinateur ou le mouvement d'un effecteur. Cette technique est très prometteuse notamment pour des personnes atteintes de paralysie. Que ce soit dans le domaine de la neuroimagerie fonctionnelle ou dans celui de la 15 commande directe, différentes méthodes ont été mises au point pour localiser une activité cérébrale associée à une tâche (imaginée ou effectuée) à partir de signaux physiologiques acquis par une pluralité de capteurs. Ainsi, dans le cas de l'EEG, les capteurs sont des électrodes permettant d'acquérir des différences de potentiel électriques à la surface du scalp. Dans le cas de la MEG les capteurs (SQUIDs), peuvent être des magnétomètres 20 capables de mesurer l'intensité du champ magnétiques et/ou des gradiomètres planaires (ou axiaux) capables de mesurer le gradient du champ magnétique dans un plan donné. Par exemple, un équipement MEG peut combiner, en une même localisation, trois capteurs élémentaires voire plus : un magnétomètre de précision mesurant l'intensité et l'orientation du champ magnétique en un point et deux gradiomètres planaires, 25 perpendiculaires entre eux mesurant deux composantes du gradient du champ magnétique en ce point. En tout état de cause, les méthodes précitées ont pour objet de localiser les sources d'activité cérébrale à partir des signaux acquis par les différents capteurs. Plus précisément, si l'on effectue un maillage du cortex en M zones élémentaires et si l'on note x un vecteur (de taille M ) représentatif des densités de courant électrique (ou signaux source) dans les 3025037 3 différentes zones élémentaires et y un vecteur (de taille N) représentatif des signaux acquis par les différents capteurs, on a la relation matricielle : y =Ax-Fb (1) 5 où A est une matrice de taille NxM, dite matrice de transmission (lead field matrix) fonction de la zone élémentaire considérée et b est un vecteur d'échantillons de bruit de taille N . Ces M zones élémentaires sont réparties à la surface du Cortex, selon un maillage 10 prédéterminé. On estime alors le signal neuronal en M points représentatifs de ces zones élémentaires. Ces M points sont déterminés en fonction du maillage. Il peut s'agir du centre ou des sommets de chaque maille. La matrice A est généralement obtenue par simulation à partir d'une modélisation du cerveau par éléments frontières ou finis. D'une façon générale, chaque terme A(i,j) de 15 la matrice A représente le signal mesuré i correspondant à une activité électrique unitaire dans la zone élémentaire j. Ainsi, le cortex est divisé en M zones élémentaires et chaque élément du vecteur x étant représentatif de la densité de courant électrique dans un voxel, par exemple pris égal à la norme d'un vecteur de densité de courant électrique dans le voxel en question. 20 La localisation de l'activité cérébrale revient à rechercher le vecteur x (ou, à tout le moins un vecteur x, dans la mesure où le système (1) est sous-déterminé), à partir du vecteur y, c'est-à-dire à inverser la relation (1). Pour cette raison, la localisation de l'activité cérébrale à partir du vecteur de signaux y est quelquefois appelée « problème inverse » dans la littérature. Cette inversion est délicate car il existe en fait une infinité de solutions 25 en raison de la sous-détermination du système (1), le nombre de sources étant bien supérieur au nombre de capteurs. On est alors conduit à faire des hypothèses supplémentaires pour pouvoir réaliser l'inversion. Différentes solutions du problème inverse ont été proposées dans la littérature, notamment la méthode MNE (Minimum Norm Estimate), la méthode dSPM (dynamic 30 Statistical Parameter Mapping) utilisée dans la localisation de sources profondes, la 3025037 4 méthode LORETA (Low Resolution Electromagnetic Tomography), les méthodes par formation de faisceau (Beamforming) décrites notamment dans l'article de A. Fuchs intitulé « Beamforming and its application to brain connectivity ». publié dans l'ouvrage « Handbook of Brain Connectivity », V.K. Jirsa, R.A. McIntosh, Springer Verlag, Berlin, pp. 5 357-378 (2007). On trouvera par ailleurs une revue des différentes méthodes de localisation précitées dans l'article de O. Ha uk et al. intitulé « Comparison of noise-normalized minimum norm estimates of MEG analysis using multiple resolution metrics » parue dans Neuroimage, Vol. 54, 2011, pp. 1966-1974. 10 Si l'on fait l'hypothèse que le bruit est gaussien et plus précisément que les échantillons de bruit sont des variables aléatoires gaussiennes centrées indépendantes et identiquement distribuées, la solution de (1) peut être donnée par la matrice W qui minimise l'erreur quadratique : 15 e = Wy -x112 (2) L'équation (2) peut encore s'écrire sous la forme : 20 e =11Mx112 +11W br = Tr ( MRMT ) + Tr (W CWT ) (3) où M = WA - IN, , IN, est la matrice identité de taille M xM , Tr est la fonction trace, R est la matrice de covariance des signaux source, et C est la matrice de covariance du bruit. La minimisation de l'erreur quadratique e conduit à la solution : 25 W - RAT (ARAT +C) 1 (4) et donc à une estimation de la localisation de l'activité cérébrale donnée par : 3025037 5 = RAT (ARAT +C) y (5) La matrice de covariance de bruit peut s'écrire C = 02IN où 62 est la variance du bruit et IN est la matrice unité de taille NxN . De même, si les différentes sources sont 5 considérées comme indépendantes et identiquement distribuées (même puissance pour tous les dipôles), on a R = p.Im où p est la puissance du signal source dans toutes les zones élémentaires, la relation (5) peut se simplifier : = AT (AAT +/UN) l y (6) 10 où Â=o-lp est un paramètre de régularisation traduisant l'importance du bruit sur le signal source. L'expression (6) est la solution de la méthode MNE mentionnée plus haut. Quelle que soit la méthode de localisation envisagée, la précision de localisation obtenue décroit rapidement avec le rapport signal sur bruit (2 ). Pour pallier cette 15 difficulté, il a été notamment proposé dans l'article de Liu et al. intitulé « Spatiotemporal imaging of human brain activity using functional MRI constrained magnetoencephalography data : Monte Carlo simulations » publié dans Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol. 95, n° 15, pp. 8945-8950, Juillet 1998, d'exploiter des données de localisation d'IRMf pour améliorer 20 la précision de localisation de l'activité cérébrale MEG ou EEG. Toutefois, cette amélioration de la précision par hybridation de données suppose, d'une part, de disposer d'IRMf pour la même tâche, ce qui n'est pas envisageable pour la commande neuronale directe, et, d'autre part, que l'activité électrique/magnétique dans le cerveau est corrélée avec la réponse hémodynamique. De ce fait, elle introduit inévitablement un biais en 25 orientant la localisation de l'activité cérébrale MEG ou EEG vers des sources qui ont été détectées par IRMf. Le problème à la base de la présente invention est par conséquent de proposer une méthode d'estimation de l'activité cérébrale associée, à partir de signaux physiologiques, 3025037 6 en particulier de signaux magnétoencéphalographiques ou électroencéphalographiques, qui présente, dans certaines zones prédéterminées du cortex, considérées comme des zones d'intérêt, une précision améliorée par rapport à d'autres zones du maillage. Cela permet d'obtenir une estimation plus précise de l'activité neuronale, et son évolution 5 temporelle, dans les zones du cerveau destinées à faire l'objet d'un traitement particulier, par exemple accueillir des électrodes corticales. EXPOSÉ DE L'INVENTION La présente invention est définie par une méthode d'estimation de l'activité 10 électrique au sein d'un tissu d'un sujet, dans laquelle - on décompose le tissu en une pluralité de zones élémentaires et on détermine une matrice de transition reliant l'activité électrique en chaque zone à un signal physiologique autour du tissu, - on réalise l'acquisition d'une pluralité de signaux physiologiques grâce à une 15 pluralité de capteurs disposés autour du tissu, - on définit des zones élémentaires d'intérêt parmi les zones élémentaires, le nombre de zones élémentaires d'intérêt étant strictement inférieur au nombre de zones élémentaires - on établit une matrice de covariance de sources, de telle sorte que les termes de 20 sa diagonale, correspondant aux zones élémentaires d'intérêt, soient inférieurs aux autres termes de sa diagonale, - on estime l'activité électrique, en au moins une zone élémentaire, à partir des signaux physiologiques, de la matrice de covariance de sources et de la matrice de covariance de bruit. 25 Chaque zone élémentaire d'intérêt peut correspondre à une position au niveau de laquelle une électrode corticale est destinée à être apposée, le procédé permettant alors d'estimer l'activité électrique susceptible d'être mesurée par ladite électrode, ainsi que son évolution temporelle. 3025037 7 Les signaux physiologiques peuvent être mesurés par une méthode de mesure non invasive, par exemple par magnétoencéphalographie ou par électroencéphalographie. L'estimation peut être basée sur un critère MNE. La matrice de covariance de bruit peut être avantageusement calculée comme la 5 matrice de covariance des signaux physiologiques sur une fenêtre temporelle dans laquelle le sujet est au repos. L'activité électrique peut alors être estimée par la relation X = R AT(AT?AT + où C)-1 y ou x est un vecteur représentant l'activité électrique dans les différentes zones élémentaires, y est un vecteur représentant les signaux physiologiques acquis par les 10 capteurs, A est une matrice estimant le signal mesuré à chaque capteur pour des sources de puissance unitaire situées dans chaque zones élémentaires, C est la matrice de covariance de bruit et i? est la matrice de covariance de sources. La matrice i? de covariance de sources peut être établie de la façon suivante : fi(i,j) = 0 si i =j, chaque source élémentaire étant considérée comme 15 indépendante l'une de l'autre, (i, = X' lorsque la zone élémentaire i est une zone élémentaire d'intérêt R(i, = x lorsque la zone élémentaire i n'est pas une zone élémentaire d'intérêt, X et X' étant des réels strictement positifs, avec X' REVENDICATIONS1. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu d'un sujet, dans laquelle - on décompose le tissu (100, 200) en une pluralité de zones élémentaires et on détermine une matrice de transition reliant l'activité électrique en chaque zone à un signal physiologique autour du tissu, - on réalise l'acquisition (110, 210) d'une pluralité de signaux physiologiques grâce à une pluralité de capteurs disposés autour du tissu, - on estime (130, 230) une matrice de covariance de bruit ; ladite méthode étant caractérisée en ce que : - on définit (105, 205) des zones élémentaires d'intérêt parmi les zones élémentaires, le nombre de zones élémentaires d'intérêt étant strictement inférieur au nombre de zones élémentaires - on établit (145, 245) une matrice de covariance de sources, de telle sorte que les termes de sa diagonale, correspondant aux zones élémentaires d'intérêt, soient inférieurs aux autres termes de sa diagonale, - on estime (150, 250) l'activité électrique, en au moins une zone élémentaire, à partir des signaux physiologiques, de la matrice de covariance de sources et de la matrice de covariance de bruit. 2. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu selon la revendication 1, caractérisée en ce que l'estimation est basée sur un critère MNE. 3. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu selon la revendication 2, caractérisée en ce que la matrice bruit est calculée comme la matrice de covariance des signaux physiologiques sur une fenêtre temporelle dans laquelle le sujet est au repos. 3025037 22 4. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu selon la revendication 2, caractérisée en ce que l'activité électrique dans chaque zone élémentaire est estimée au moyen de : 5 x = R AT(AiiAT + C) ly où X est un vecteur représentant l'activité électrique dans les différentes zones élémentaires, y est un vecteur représentant les signaux physiologiques acquis par les capteurs, A est une matrice estimant le signal mesuré à chaque capteur pour des sources 10 de puissance unitaire situées dans chaque zones élémentaires, C est la matrice de covariance de bruit et i? est la matrice de covariance de sources. 5. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu selon l'une des revendications précédentes, selon laquelle la matrice de covariance de sources est établie 15 au moyen de : K. =0 si i #j, les sources élémentaires étant considérée comme indépendante l'une de l'autre, Rii= 2', lorsque la zone élémentaire i est une zone élémentaire d'intérêt 20 R = 2, lorsque la zone élémentaire i n'est pas une zone élémentaire d'intérêt, X et X' étant des réels strictement positifs, avec X' 6. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu selon l'une des revendications précédentes, selon laquelle l'activité électrique est associée à une tâche, 25 effectuée, imaginée ou réalisée par le sujet lorsque celui-ci reçoit un stimulus, l'activité électrique étant alors mesurée dans une période temporelle suivant ledit stimulus, la méthode comportant les étapes suivantes : 3025037 23 - on calcule (220) des coefficients de corrélation entre les différents signaux physiologiques et un signal représentatif dudit stimulus - on pondère (240) les coefficients de la matrice de covariance des signaux physiologiques, à l'aide des coefficients de corrélation, de sorte à pénaliser, en termes de 5 rapport signal sur bruit, les signaux physiologiques qui sont faiblement corrélés avec le stimulus, la pénalisation diminuant les termes de la matrice de corrélation relatifs aux signaux faiblement corrélés avec le stimulus. 7. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu selon la 10 revendication 6, selon laquelle l'estimation est basée sur un critère de type MNE, caractérisée en ce que la matrice de covariance des signaux physiologiques est une matrice de covariance de bruit, calculée sur une fenêtre temporelle où le stimulus est absent, et que l'activité électrique dans chaque zone élémentaire est estimée au moyen de : 15 -£.(t) =RAT + (0) ly(t) où X (t) est un vecteur représentant l'activité électrique au temps t dans les différentes zones élémentaires, y (t) est un vecteur représentant les signaux physiologiques acquis par les capteurs au temps t, A est une matrice estimant le signal mesuré à chaque capteur 20 pour des sources de puissance unitaire situées dans chaque zone élémentaire, e(t) est la matrice de covariance de bruit au temps t et i? est la matrice de covariance de sources. 8. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu selon la revendication 7, caractérisée en ce que les coefficients de matrice de covariance de bruit 25 pondérée sont obtenus à partir de la matrice de covariance de bruit au moyen de la relation suivante : = pour i =1,...,N, j =1,...,N,i j Cil (t) Cil (t) 1+ pour i =1,...,N 72Ê 3025037 24 où les coefficients Clé (t), i=1,...,N,j=1,...,N , sont les coefficients de la matrice de covariance de bruit pondérée, les coefficients Ci, , i=1,...,N,j=1,...,N sont les coefficients de la matrice de covariance de bruit, N est le nombre de capteurs, y est une 5 constante réelle prédéterminé et z (t), sont les coefficients de corrélation des signaux physiologiques acquis par les différents capteurs avec le signal représentatif du stimulus. 9. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu selon la 10 revendication 8, caractérisée en ce que les coefficients de corrélation z (t), i =1,...,N font l'objet d'une normalisation préalablement à la pondération des coefficients de la matrice de covariance de bruit. 10. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu selon l'une des 15 revendications 7 à 9, caractérisée en ce que les coefficients de corrélation sont obtenus en effectuant (310) une transformée temps-fréquence ou temps-échelle de chaque signal physiologique pour obtenir une pluralité de composantes fréquentielles (Yf (t)) de ce signal en fonction du temps, en calculant (320) les coefficients de Pearson (Rf (t)) entre lesdites composantes fréquentielles et le signal représentatif du stimulus, le 20 coefficient de corrélation (210) relatif à un signal physiologique étant déterminé à partir desdits coefficients de Pearson obtenus pour ce signal. 11. Méthode d'estimation de l'activité électrique au sein d'un tissu selon la revendication 10, caractérisée en ce que le coefficient de corrélation (210) relatif à un 25 signal physiologique est obtenu (330) comme la valeur extrémale des coefficients de Pearson pour les différentes composantes fréquentielles de ce signal.