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Emergences

Lettre d'information n° 36

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EEG et IRM simultanés pour un neurofeedback augmenté

Basé sur les ondes électro-encéphalographiques (EEG), le neurofeedback aide les patients à observer et réguler leur activité cérébrale lors d'exercices de rééducation. Cette technique pourrait constituer une approche thérapeutique utile pour soigner la dépression ou le trouble du déficit de l'attention. Un groupe de chercheurs espère pouvoir sensiblement améliorer le protocole de neurofeedback en enrichissant le signal EEG grâce à des informations fonctionnelles et métaboliques issues de l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Parvenir à ce couplage entre les deux signaux constitue l'objectif d'Hemisfer, un projet de recherche soutenu par le laboratoire d'excellence CominLabs *.

Basé sur les ondes électro-encéphalographiques (EEG), le neurofeedback aide les patients à observer et réguler leur activité cérébrale lors d'exercices de rééducation. Cette technique pourrait constituer une approche thérapeutique utile pour soigner la dépression ou le trouble du déficit de l'attention. Un groupe de chercheurs espère pouvoir sensiblement améliorer le protocole de neurofeedback en enrichissant le signal EEG grâce à des informations fonctionnelles et métaboliques issues de l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Parvenir à ce couplage entre les deux signaux constitue l'objectif d'Hemisfer, un projet de recherche soutenu par le laboratoire d'excellence CominLabs *.

Quand on évoque le neurofeedback, c'est l'image d'un casque parsemé d'électrodes qui vient immédiatement à l'esprit. De fait, l'électro-encéphalogramme constitue la modalité la plus répandue pour observer l'activité cérébrale d'un patient et la lui matérialiser lors de séances de rééducation. Mais ce signal pourrait être utilement complété par l'IRM fonctionnelle temps-réel. “Certes, la résolution temporelle s'avère moins bonne, mais la résolution spatiale est meilleure. L'IRM permet aussi de caractériser des activités géographiquement plus profondes dans le cerveau, alors que l'EEG va plutôt être reliée à des activités sur la périphérie,” résume Christian Barillot. Scientifique au CNRS et responsable de l'équipe VisAGeS (1),  ce  chercheur en neuro-informatique a entrepris d'associer les deux modalités.

Nous voudrions que l'ordinateur puisse apprendre comment les deux signaux se complètent, de façon à ce que quand il n'y en reste qu'un seul, en l'occurrence l'EEG, la machine soit capable de l'enrichir en utilisant son modèle d'apprentissage. Ainsi, en nous basant sur cette connaissance acquise, nous pourrions mieux interpréter l'EEG quand c'est l'unique signal enregistré.”  Ce neurofeedback hybride et temps-réel constituerait une première mondiale.

Plusieurs équipes de recherche

Toutefois, mettre au point un tel système exige des compétences de pointe dans plusieurs disciplines. Or, il se trouve qu'il existe justement à Rennes une palette d'équipes de recherche possédant une expertise reconnue dans tous les domaines clés. Associée à l'Inserm et à Inria,  VisAGeS (1) est spécialisée en neuro-informatique et neuro-imagerie. “Nous avons une forte dimension médicale. La moitié de notre équipe provient du CHU. Cela dit, nous n'avons aucune expérience en neurofeedback.

Et c'est là qu'Hybrid prend le relais. Positionnée sur l'interaction 3D avec les environnements virtuels (2), cette équipe a conçu OpenViBE. Il s'agit d'une plate-forme très populaire pour la conception, le test et l'utilisation d'interfaces cerveau-machine (ICO). OpenVIBE sert non seulement au traitement en temps réel des signaux EEG, mais également au développement d'applications sur mesure pour quantité d'usages. Cette plate-forme offre un environnement de neurofeedback bien éprouvé, déjà mis en oeuvre, par exemple par la société Mensia Technologies


Un troisième aspect concerne le traitement mathématique du signal. “L'équipe de recherche Panama (3) fournira les représentations parcimonieuses servant à la modélisation du signal et à l'apprentissage machine. Nous serons également aidés par Maureen Clerc, membre d'Athena (4), une équipe de recherche du centre Inria Sophia Antipolis-Méditerranée.” Entre autres choses, cette scientifique travaille sur la récupération d'informations issues de mesures partielles en utilisant autant que possible la connaissance a priori.

Un indice temps-réel pour le patient

Ces travaux suscitent beaucoup d'intérêt chez les médecins, remarque Christian Barillot. Ceux-ci ont parfaitement conscience des difficultés techniques, mais ils perçoivent aussi le potentiel qui existe. Certains voient bien comment ils pourraient décliner cela dans leur domaine.”  Dans le cadre d'une séance clinique, le neurofeedback augmenté pourrait “aider le patient à activer de manière endogène la zone du cerveau dont on pense qu'elle est impliquée dans une pathologie. Ce patient recevrait un indice en temps réel pour lui signifier que oui ou non il est bien concentré sur la région visée.

Deux domaines d'application ont été sélectionnés. “En premier lieu la rééducation fonctionnelle, en particulier après un accident vasculaire cérébral (AVC). Nous travaillons avec le professeur Isabelle Bonan (5),  au CHU de Rennes. Le deuxième domaine concerne la psychiatrie. Un groupe de neuropsychiatres (6) animé par le professeur Dominique Drapier souhaite expérimenter le neurofeedback pour traiter des pathologies comme le trouble du déficit de l'attention ou le trouble de l'humeur.

Toutefois, “il s'agit d'une recherche exploratoire. Nous ignorons si notre couplage de signaux fonctionnera correctement avec des données réelles. Nous ne savons pas non plus si nous parviendrons à construire ces protocoles de stimulation endogène pour les pathologies visées. La validation clinique prendra des années.


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Notes :
* Hemisfer est un projet soutenu par CominLabs, un laboratoire d'excellence (Labex) spécialisé en STIC. Les partenaires d'Hémisfer sont : VisAGeS, Hybrid, Panama, Athena, EA-4712

(1) Dirigée par Christian Barillot, VisAGeS (Inserm Unité U746) est une équipe-projet Inria, Université Rennes 1,  Inserm et CNRS, commune à l'Irisa (UMR6074).

(2) Dirigée par Anatole Lécuyer, Hybrid est une équipe-projet Inria, Université Rennes 1 et Insa Rennes, commune à l'Irisa.

(3) Dirigée par Rémi Gribonval, Panama est une équipe-projet Inria et CNRS, commune à l'Irisa.

(4) Athena est une équipe-projet du centre Inria Sophia Antipolis-Méditerranée.

(5) Isabelle Bonan est chef du service de médecine physique et de réadaptation (MPR) au CHU de Rennes.

(6) EA-4712 est une équipe de recherche Comportement et noyaux gris centraux de la Faculté de Médecine de l'Université Rennes 1.