Le prétraitement principe général

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1 Le prétraitement principe général Neuroimagerie fonctionnelle Source(s) BRUIT Sujet, environnement Système d'acquisition BRUIT Capteurs, échantillonnage Amplitude Temps Données = signal cérébral d'intérêt + BRUIT function preprocessing (datapath) % The superscript Signaux recherchés très faibles noyés dans l'activité spontanée et autre bruit Réduire le bruit pour mettre en valeur ces signaux, préparer les données à des traitements spécifiques & à l'analyse M/EEG: techniques multi-capteurs + des champs/potentiels évoqués IRMf: prétraitement spécifique (images), recalages spatio-temporels

2 Projets IRMfsoutenus par le CREx Projets IRMf 1. Projet Neurospeech Comprendre l interface motricité/langage: étude de la parole normale et pathologique par imagerie par résonance magnétique fonctionnelle(s Pinto) 2. Projet Neuroling Evaluation de la distance linguistique: Une étude d imagerie par résonance magnétique fonctionnelle de l arabe classique et dialectal (M Barkat, C Frenck-Mestre) 3. Projet Intermod The role of consciousness and top-down processes on the contribution of the auditory cortex during reading(c Pattamadilok, V Chanoine, JLAnton,BNazarian,CPallier,PBelinJZiegler) CREx: Valérie Chanoine(Traitements de données), Virginie Epting (Recrutement et Passation des sujets) LPL LPC INT

3 Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle des données Centre IRMfde la Timone (Marseille) Signal BOLD (Blood-Oxygen-Level Dependent) Images reconstruites en fin d acquisition IRMa Fieldmap IRMf Corrections spatiales Alignement des images Corrections temporelles Segmentation Normalisation Lissage Cartes d activation Niveau d activation du signal BOLD Entrée Sortie * SPM = Statistical Parametric Mapping

4 IRMf Corrections spatiales des données Corrections spatiales Correction de la distorsion due à l inhomogénéïté du champ magnétique Alignement des images Corrections Temporelles Segmentation Normalisation Lissage Fielmap Correction des mouvements de tête par transformations linéaires SPM : Realign & Unwarp

5 IRMf Alignement des images des données Corrections spatiales Alignement des images issues de diverses modalités Alignement des images IRMf corrigée IRMa Corrections temporelles + IRMa + = Segmentation Normalisation Lissage Alignement par transformations linéaires et non linéaires SPM : Coregister

6 IRMf Corrections temporelles des données Correction du décalage temporel des coupes Corrections spatiales Alignement des images 1 volume = n coupes TR Corrections Temporelles Segmentation Normalisation Coupe 0 3 Temps (s) Correction par interpolation Lissage SPM : Slice Timing

7 IRMf Segmentation des données Corrections spatiales Alignement des images Segmentation de l IRMa/ cartes probabilistes de tissus fournis par SPM IRMa GM WM CSF Corrections temporelles + Bone SoftTissue AirBack Segmentation Normalisation Lissage Image des Déformations y_* SPM : New Segment

8 IRMf Normalisation des données Corrections spatiales Alignement des images Normalisation pour insérer les images dans un espace standard IRMa coregistrée fmri corrigées Image des Déformations y_* Corrections temporelles Segmentation Normalisation Lissage Atlas MNI de SPM8 Montreal Neuroligical Institute IRMamoyennée sur 152 sujets SPM : Normalize

9 IRMf Lissage des données Lissage pour diminuer le bruit et les artéfacts Corrections spatiales IRMf normalisée Filtragespatial 3D Alignement des images Corrections temporelles + Segmentation Normalisation Lissage SPM : Smoothing

10 IRMf Scripts en ligne des données Corrections spatiales Alignement des images BLOG DU CREx Scripts et Batches SPM Corrections temporelles Segmentation Normalisation Lissage

11 Le prétraitement en MEG (~EEG) Jeu de données brutes continues Activité cérébrale liée à la tâche 248 Centre MEG La Timone Topographie des champs Sortant Entrant 248 capteurs 1s Superposition des 248 ERFs Triggers bateau théatre jambe salade A B C A Temps (s) Champ magnétique mesuré au cours du temps par les 248 capteurs, lors de la stimulation du sujet [Catsem, 240 mots visuels toutes les 3s, incluant la catégorie C nécessitant une réponse motrice(go-nogo)] Moyenne au carré 1.5 s t = 0 s : présentation du mot Réponse moyenne liée à la lecture des mots de la condition C (ERFs) - Représentation topographique du champ mesuré au niveau des capteurs(interpolation) Nettoyer & extraire les signaux liés aux stimuli

12 Exemple de prétraitement en MEG BRUIT Filtrage Capteurs défectueux Artéfacts énergétiques Artéfacts physiologiques Extraction des essais Jeu de données continues brutes Activité liée à la tâche (champ évoqué) Projets Catsem& Adys

13 Exemple de prétraitement en MEG Continuous raw data 248 channels Filtrage Offset ERF averaging LF 10 s Suppression des artéfacts énergétiques Passe-Bande Butterworth d'ordre 2 [ Hz ] two-pass BEFORE Suppression des capteurs défectueux BAD AFTER Facilement repérables AnyWave Représentation dans le domaine de la fréquence BAD

14 Exemple de prétraitement en MEG Correction des artéfacts physiologiques (ICA) Exemple données A195 1s 1-10s Effet du rejet des composantes ICA -C1 -C2 -C1 & -C2

15 Exemple de prétraitement en MEG Extraction des portions liées à la stimulation (epoching) Conditions A A B Triggers : instant de présentation du stimulus C C A B B A C

16 Exemple de prétraitement en MEG Extraction des portions liées à la stimulation (epoching) s C Extraction d'un segment de 1500 ms, localisé entre -500 ms et 1000 ms relativement à la présentation du mot Jeu de 248 portions (essais) par stimulation ( x 60 par exemple) Elimination des essais trop bruités et de ceux suivis d'une réponse erronée

17 Exemple de prétraitement en MEG En moyennant les essais par condition : champs (potentiels) évoqués = activité synchrone liée à la tâche Composantes caractéristiques (réponse visuelle primaire, traitement cognitif, réponse motrice ) Topographie des champs (capteurs) Superposition des 248 ERFs Moyenne au carré [70 90 ] ms [ ] ms [ ] ms Réponse visuelle primaire Une des réponses liée au traitement cognitif Préparation à la réponse motrice du sujet Topographies : réponses en surface assez focales, EEG