Combinaison de l'électroencéphalographie et de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle pour le neurofeedback

Le neurofeedback (NF) est une technique consistant a renvoyer a un individu des informations sur son activite cerebrale en temps reel, lui permettant ainsi d'apprendre a mieux en controler certains aspects pour la reorganiser de maniere durable. Des effets specifiques sur les fonctions emotionnelles, cognitives ou comportementales du sujet sont supposes accompagner l'entrainement par NF, ce qui fait du NF une technique prometteuse pour la reeducation du cerveau de patients souffrant de troubles neurologiques ou psychiatriques et pour l'optimisation de la performance chez les sujets sains. Le NF a ete etudie comme outil de reeducation cerebrale dans un grand nombre de troubles neurologiques et psychiatriques. Pourtant, son deploiement au sein de l'arsenal therapeutique est restreint par le manque de preuves concluantes sur sa reelle efficacite. Les limitations inherentes aux modalites de mesures de l'activite cerebrale pourraient etre une des raisons a l'origine de cette efficacite debattue. En effet, la plupart des approches de NF reposent sur l'exploitation d'un seul type de modalite, l'EEG et l'IRMf etant les plus repandues. Alors que l'EEG est peu couteux et beneficie d'une haute resolution temporelle (milliseconde), sa resolution spatiale (quelques centimetres) est limitee par la conduction volumique de la tete et le nombre d'electrodes employees. De plus, la localisation de sources a partir de l'EEG est imprecise du fait qu'elle constitue un probleme inverse mal pose. De maniere complementaire, l'IRMf rend possible l'auto-regulation de regions cerebrales specifiques avec une haute resolution spatiale (millimetres) mais pâtit d'une faible resolution temporelle (seconde). La combinaison de l'EEG et de l'IRMf s'est revelee fructueuse dans l'etude des fonctions cerebrales chez l'homme, pourtant elle a rarement ete exploitee pour des applications de NF. Dans le cadre du NF, elle permet d'evaluer et de valider differents paradigmes de maniere transmodale. Mais surtout, elle ouvre un champ de possibilites pour le developpement de nouvelles approches de NF qui melangeraient les deux modalites, soit a l'etape de calibration soit pour produire un signal de NF bimodal. La combinaison de l'EEG et de l'IRMf pose de nombreux defis relatifs a la physiologie, au design experimental, a la qualite des donnees, ainsi qu'a leur analyse/integration et leur interpretation. Ces defis sont d'autant plus grands si l'EEG et l'IRMf sont destines a etre utilises simultanement pour le calcul du signal de NF, du fait de la contrainte de temps-reel et de la difficulte de definir des tâches experimentales compatibles avec les natures divergentes de l'EEG et de l'IRMf. La partie theorique de cette these vise a identifier les aspects methodologiques qui different entre le NF-EEG et le NF-IRMf ainsi qu'a examiner les motivations et les strategies pour combiner l'EEG et l'IRMf dans le cadre du NF. Parmi ces differentes strategies de combinaison, nous avons choisi de nous focaliser sur le NF-EEG-IRMf bimodal car il apparait comme une approche prometteuse et n'a quasiment pas ete etudie. La faisabilite de cette approche a recemment ete demontree, faisant ainsi place a un tout nouveau champ d'investigation. Cette these vise a repondre aux questions suivantes : quelle est la valeur ajoutee du NF bimodal par rapport au NF unimodal ; existe-t-il des mecanismes specifiques engages lorsqu'un individu apprend a controler deux signaux de NF ; comment integrer l'EEG et l'IRMf pour produire un seul feedback ? La partie experimentale de cette these se focalise donc sur le developpement et l'evaluation de methodes de NF-EEG-IRMf. Afin de conduire des experiences de NF bimodal, nous commencons par mettre en place une plateforme EEG-IRMf temps-reel. Ensuite, dans une premiere etude, nous comparons les effets du NF-EEG-IRMF, du NF-EEG et du NF-IRMf. Enfin, dans une seconde etude nous proposons et evaluons deux types de feedbacks integres pour le NF-EEG-IRMf.