Méthodes de localisation des générateurs de l’activité électrique cérébrale à partir de signaux électro- et magnéto-encéphalographiques.

This work presents numerical evaluations of several dipole localization approaches from electroencephalographic (EEG) and magnetoencephalographic (MEG) recordings. First of all, the intrinsic accuracy of realistic modeling with the boundary element method (collocation) was systematically evaluated. Using a linear interpolation of the potential on each mesh triangle rather than a constant interpolation provided only a slight improvement of the EEG inverse problem with the same computing cost. Next, the localization bias introduced by the classical spherical model was then quantified. This bias was found to range from 2.5 mm in the upper part of the head to 8 mm in the lower part of the head. Then it was shown that, contrarily to spherical models, realistic models could retrieve dipole orientation with less than 20◦ error, even for radial orientations and noisy data. Several techniques for combining EEG and MEG in a single inverse problem were finally evaluated on simulated data with spatially correlated noise. All these coupling techniques were found to provide a better or equal localization accuracy compared to the best of either modality, even when using few electrodes. Combining MEG and EEG with a realistic model and the boundary element method thus produces a robust method for localizing brain electrical activity.Cette thèse présente des évaluations par simulation numérique de plusieurs approches de localisation des générateurs de l’activité électrique cérébrale modélisés par des dipôles de courant équivalents à partir de données électroencéphalographiques (EEG) et magnétoencéphalographiques (MEG). Nous avons tout d’abord évalué systématiquement la précision intrinsèque des modèles à géométrie réaliste avec la méthode des intégrales de surface (collocation). Nous avons montré que l’utilisation d’une interpolation linéaire plutôt que constante du potentiel sur chaque triangle du maillage ne permettait qu’une légère amélioration de la précision lors de la résolution du problème direct EEG pour un temps de calcul identique. Ensuite, nous avons quantifié le biais de localisation introduit par l’utilisation du modèle sphérique classique en MEG. Nous avons trouvé un biais allant de 2.5 mm en haut de la tête à 8 mm en bas de la tête. Nous avons également mis en évidence que les modèles réalistes, contrairement aux modèles sphériques, permettent de retrouver l’orientation des sources (avec une erreur inférieure à 20◦) même lorsqu’elles sont radiales et même en présence de bruit. Enfin, différentes méthodes de couplage des données MEG et EEG dans un même problème inverse ont également été évaluées sur des données simulées avec un bruit réaliste corrélé spatialement. Nous avons montré que ce couplage permettait d’aboutir à une précision supérieure ou égale à la meilleure des deux modalités, et ce même avec un petit nombre d’électrodes. Le couplage MEG/EEG dans un modèle réaliste avec la méthode des intégrales de surface permet donc une localisation plus robuste de l’activité électrique cérébrale

Méthodes de localisation des générateurs de l’activité électrique cérébrale à partir de signaux électro- et magnéto-encéphalographiques.

This work presents numerical evaluations of several dipole localization approaches from electroencephalographic (EEG) and magnetoencephalographic (MEG) recordings. First of all, the intrinsic accuracy of realistic modeling with the boundary element method (collocation) was systematically evaluated. Using a linear interpolation of the potential on each mesh triangle rather than a constant interpolation provided only a slight improvement of the EEG inverse problem with the same computing cost. Next, the localization bias introduced by the classical spherical model was then quantified. This bias was found to range from 2.5 mm in the upper part of the head to 8 mm in the lower part of the head. Then it was shown that, contrarily to spherical models, realistic models could retrieve dipole orientation with less than 20◦ error, even for radial orientations and noisy data. Several techniques for combining EEG and MEG in a single inverse problem were finally evaluated on simulated data with spatially correlated noise. All these coupling techniques were found to provide a better or equal localization accuracy compared to the best of either modality, even when using few electrodes. Combining MEG and EEG with a realistic model and the boundary element method thus produces a robust method for localizing brain electrical activity.Cette thèse présente des évaluations par simulation numérique de plusieurs approches de localisation des générateurs de l’activité électrique cérébrale modélisés par des dipôles de courant équivalents à partir de données électroencéphalographiques (EEG) et magnétoencéphalographiques (MEG). Nous avons tout d’abord évalué systématiquement la précision intrinsèque des modèles à géométrie réaliste avec la méthode des intégrales de surface (collocation). Nous avons montré que l’utilisation d’une interpolation linéaire plutôt que constante du potentiel sur chaque triangle du maillage ne permettait qu’une légère amélioration de la précision lors de la résolution du problème direct EEG pour un temps de calcul identique. Ensuite, nous avons quantifié le biais de localisation introduit par l’utilisation du modèle sphérique classique en MEG. Nous avons trouvé un biais allant de 2.5 mm en haut de la tête à 8 mm en bas de la tête. Nous avons également mis en évidence que les modèles réalistes, contrairement aux modèles sphériques, permettent de retrouver l’orientation des sources (avec une erreur inférieure à 20◦) même lorsqu’elles sont radiales et même en présence de bruit. Enfin, différentes méthodes de couplage des données MEG et EEG dans un même problème inverse ont également été évaluées sur des données simulées avec un bruit réaliste corrélé spatialement. Nous avons montré que ce couplage permettait d’aboutir à une précision supérieure ou égale à la meilleure des deux modalités, et ce même avec un petit nombre d’électrodes. Le couplage MEG/EEG dans un modèle réaliste avec la méthode des intégrales de surface permet donc une localisation plus robuste de l’activité électrique cérébrale

Méthodes de localisation des générateurs de l'activité électrique cérébrale à partir de signaux électro-et magnéto-encéphalographiques

Cette thèse présente des évaluations par simulation numérique de plusieurs approches de localisation des générateurs de l'activité électrique cérébrale modélises par des dipôles de courant équivalents a partir de données électro-encéphalographiques (EEG) et magnéto-encéphalographiques (MEG). Nous avons tout d'abord évalue systématiquement la précision intrinsèques des modèles a géométrie réaliste avec la méthode des intégrales de surface (collocation). Nous avons montre que l'utilisation d'une interpolation linéaire plutôt que constante du potentiel sur chaque triangle du maillage ne permettait qu'une légère amélioration de la précision lors de la résolution du problème direct EEG pour un temps de calcul identique. Ensuite, nous avons quantifie le biais de localisation introduit par l'utilisation du modèle sphérique classique en MEG. Nous avons trouve un biais allant de 2.5 mm en haut de la tête a 8 mm en bas de la tête. Nous avons également mis en évidence que les modèles réalistes, contrairement aux modèles sphériques, - permettent de retrouver l'orientation des sources (avec une erreur inferieure a 20 degrés) même lorsqu'elles sont radiales et même en présence de bruit. Enfin, différentes méthodes de couplage des données MEG et EEG dans un même problème inverse ont également été évaluées sur des données simulées avec un bruit réaliste corrèle spatialement. Nous avons montre que ce couplage permettait d'aboutir a une précision supérieure ou égale a la meilleure des deux modalités, et ce même avec un petit nombre d'électrodes. Le couplage MEG/EEG dans un modèle réaliste avec la méthode des intégrales de surface permet donc une localisation plus robuste de l'activité électrique cérébrale.This work presents numerical evaluations of several dipole localization approaches from electroencephalographic (EEG) and magnetoencephalographic (MEG) recordings. First of all, the intrinsic accuracy of realistic modeling with the boundary element method (collocation) was systematically evaluated. Using a linear interpolation of the potential on each mesh triangle rather than a constant interpolation provided only a slight improvement of the EEG inverse problem with the same computing cost. Next, the localization bias introduced by the classical spherical model was then quantified. This bias was found to range from 2.5 mm in the upper part of the head to 8 mm in the lower part of the head. Then it was shown that, contrarily to spherical models, realistic models could retrieve dipole orientation with less than 20 degree error, even for radial orientations and noisy data. Several techniques for combining EEG and MEG in a single inverse problem were finally evaluated on simulated data with spatially correlated noise. All these coupling techniques were found to provide better or equal localization accuracy compared to the best of either modality, even when using few electrodes. Combining MEG and EEG with a realistic model and the boundary element method thus produces a robust method for localizing brain electrical activity.VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF

Fast realistic modeling in bioelectromagnetism using lead-field interpolation. Hum. Brain Mapp. 14, 48–63. Conflict of Interest Statement: The authors declare that the research was conducted in the absence of any commercial or financial relationships that

Abstract: The practical use of realistic models in bioelectromagnetism is limited by the time-consuming amount of numerical calculations. We propose a method leading to much higher speed than currently available, and compatible with any kind of numerical methods (boundary elements (BEM), finite elements, finite differences). Illustrated with the BEM for EEG and MEG, it applies to ECG and MCG as well. The principle is two-fold. First, a Lead-Field matrix is calculated (once for all) for a grid of dipoles covering the brain volume. Second, any forward solution is interpolated from the pre-calculated Lead-Fields corresponding to grid dipoles near the source. Extrapolation is used for shallow sources falling outside the grid. Three interpolation techniques were tested: trilinear, second-order Bézier (Bernstein polynomials), and 3D spline. The trilinear interpolation yielded the highest speed gain, with factors better than ϫ10,000 for a 9,000-triangle BEM model. More accurate results could be obtained with the Bézier interpolation (speed gain ϳ1,000), which, combined with a 8-mm step grid, lead to intrinsic localization and orientation errors of only 0.2 mm and 0.2 degrees. Further improvements in MEG could be obtained by interpolating only the contribution of secondary currents. Cropping grids by removing shallow points lead to a much better estimation of the dipole orientation in EEG than when solving the forward problem classically, providing an efficient alternative to locally refined models. This method would show special usefulness when combining realistic models with stochastic inverse procedures (simulated annealing, genetic algorithms) requiring many forward calculations