Brain decoding: toward real-time reconstruction of visual perception

In the past five years, the use of generative and foundational AI systems has greatly improved the decoding of brain activity. Visual perception, in particular, can now be decoded from functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) with remarkable fidelity. This neuroimaging technique, however, suffers from a limited temporal resolution ($\approx$0.5 Hz) and thus fundamentally constrains its real-time usage. Here, we propose an alternative approach based on magnetoencephalography (MEG), a neuroimaging device capable of measuring brain activity with high temporal resolution ($\approx$5,000 Hz). For this, we develop an MEG decoding model trained with both contrastive and regression objectives and consisting of three modules: i) pretrained embeddings obtained from the image, ii) an MEG module trained end-to-end and iii) a pretrained image generator. Our results are threefold: Firstly, our MEG decoder shows a 7X improvement of image-retrieval over classic linear decoders. Second, late brain responses to images are best decoded with DINOv2, a recent foundational image model. Third, image retrievals and generations both suggest that MEG signals primarily contain high-level visual features, whereas the same approach applied to 7T fMRI also recovers low-level features. Overall, these results provide an important step towards the decoding - in real time - of the visual processes continuously unfolding within the human brain.Comment: 16 pages, 8 figures, preprin

Mental Task Evaluation for Hybrid NIRS-EEG Brain-Computer Interfaces

Based on recent electroencephalography (EEG) and near-infrared spectroscopy (NIRS) studies that showed that tasks such as motor imagery and mental arithmetic induce specific neural response patterns, we propose a hybrid brain-computer interface (hBCI) paradigm in which EEG and NIRS data are fused to improve binary classification performance. We recorded simultaneous NIRS-EEG data from nine participants performing seven mental tasks (word generation, mental rotation, subtraction, singing and navigation, and motor and face imagery). Classifiers were trained for each possible pair of tasks using (1) EEG features alone, (2) NIRS features alone, and (3) EEG and NIRS features combined, to identify the best task pairs and assess the usefulness of a multimodal approach. The NIRS-EEG approach led to an average increase in peak kappa of 0.03 when using features extracted from one-second windows (equivalent to an increase of 1.5% in classification accuracy for balanced classes). The increase was much stronger (0.20, corresponding to an 10% accuracy increase) when focusing on time windows of high NIRS performance. The EEG and NIRS analyses further unveiled relevant brain regions and important feature types. This work provides a basis for future NIRS-EEG hBCI studies aiming to improve classification performance toward more efficient and flexible BCIs

Uncovering the structure of clinical EEG signals with self-supervised learning

Objective. Supervised learning paradigms are often limited by the amount of labeled data that is available. This phenomenon is particularly problematic in clinically-relevant data, such as electroencephalography (EEG), where labeling can be costly in terms of specialized expertise and human processing time. Consequently, deep learning architectures designed to learn on EEG data have yielded relatively shallow models and performances at best similar to those of traditional feature-based approaches. However, in most situations, unlabeled data is available in abundance. By extracting information from this unlabeled data, it might be possible to reach competitive performance with deep neural networks despite limited access to labels. Approach. We investigated self-supervised learning (SSL), a promising technique for discovering structure in unlabeled data, to learn representations of EEG signals. Specifically, we explored two tasks based on temporal context prediction as well as contrastive predictive coding on two clinically-relevant problems: EEG-based sleep staging and pathology detection. We conducted experiments on two large public datasets with thousands of recordings and performed baseline comparisons with purely supervised and hand-engineered approaches. Main results. Linear classifiers trained on SSL-learned features consistently outperformed purely supervised deep neural networks in low-labeled data regimes while reaching competitive performance when all labels were available. Additionally, the embeddings learned with each method revealed clear latent structures related to physiological and clinical phenomena, such as age effects. Significance. We demonstrate the benefit of SSL approaches on EEG data. Our results suggest that self-supervision may pave the way to a wider use of deep learning models on EEG data.Peer reviewe

Self-supervised representation learning from electroencephalography signals

Peer reviewe

Apprentissage profond pour la mise en application de l’EEG en conditions réelles

Au cours des dernières décennies, les avancées révolutionnaires en neuroimagerie ont permis de considérablement améliorer notre compréhension du cerveau. Aujourd'hui, avec la disponibilité croissante des dispositifs personnels de neuroimagerie portables, tels que l'EEG mobile " à bas prix ", une nouvelle ère s’annonce où cette technologie n'est plus limitée aux laboratoires de recherche ou aux contextes cliniques. Les applications de l’EEG dans le " monde réel " présentent cependant leur lot de défis, de la rareté des données étiquetées à la qualité imprévisible des signaux et leur résolution spatiale limitée. Dans cette thèse, nous nous appuyons sur le domaine de l'apprentissage profond afin de transformer cette modalité d'imagerie cérébrale centenaire, purement clinique et axée sur la recherche, en une technologie pratique qui peut bénéficier à l'individu au quotidien. Tout d'abord, nous étudions comment les données d’EEG non étiquetées peuvent être mises à profit via l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer la performance d’algorithmes d'apprentissage entraînés sur des tâches cliniques courantes. Nous présentons trois approches auto-supervisées qui s'appuient sur la structure temporelle des données elles-mêmes, plutôt que sur des étiquettes souvent difficiles à obtenir, pour apprendre des représentations pertinentes aux tâches cliniques étudiées. Par le biais d'expériences sur des ensembles de données à grande échelle d'enregistrements de sommeil et d’examens neurologiques, nous démontrons l'importance des représentations apprises, et révélons comment les données non étiquetées peuvent améliorer la performance d’algorithmes dans un scénario semi-supervisé. Ensuite, nous explorons des techniques pouvant assurer la robustesse des réseaux de neurones aux fortes sources de bruit souvent présentes dans l’EEG hors laboratoire. Nous présentons le Filtrage Spatial Dynamique, un mécanisme attentionnel qui permet à un réseau de dynamiquement concentrer son traitement sur les canaux EEG les plus instructifs tout en minimisant l’apport des canaux corrompus. Des expériences sur des ensembles de données à grande échelle, ainsi que des données du monde réel démontrent qu'avec l'EEG à peu de canaux, notre module attentionnel gère mieux la corruption qu'une approche automatisée de traitement du bruit, et que les cartes d'attention prédites reflètent le fonctionnement du réseau de neurones. Enfin, nous explorons l'utilisation d'étiquettes faibles afin de développer un biomarqueur de la santé neurophysiologique à partir d'EEG collecté dans le monde réel. Pour ce faire, nous transposons à ces données d'EEG le principe d'âge cérébral, originellement développé avec l'imagerie par résonance magnétique en laboratoire et en clinique. À travers l'EEG de plus d'un millier d'individus enregistré pendant un exercice d'attention focalisée ou le sommeil nocturne, nous démontrons non seulement que l'âge peut être prédit à partir de l'EEG portable, mais aussi que ces prédictions encodent des informations contenues dans des biomarqueurs de santé cérébrale, mais absentes dans l'âge chronologique. Dans l’ensemble, cette thèse franchit un pas de plus vers l’utilisation de l’EEG pour le suivi neurophysiologique en dehors des contextes de recherche et cliniques traditionnels, et ouvre la porte à de nouvelles applications plus flexibles de cette technologie.Our understanding of the brain has improved considerably in the last decades, thanks to groundbreaking advances in the field of neuroimaging. Now, with the invention and wider availability of personal wearable neuroimaging devices, such as low-cost mobile EEG, we have entered an era in which neuroimaging is no longer constrained to traditional research labs or clinics. "Real-world'' EEG comes with its own set of challenges, though, ranging from a scarcity of labelled data to unpredictable signal quality and limited spatial resolution. In this thesis, we draw on the field of deep learning to help transform this century-old brain imaging modality from a purely clinical- and research-focused tool, to a practical technology that can benefit individuals in their day-to-day life. First, we study how unlabelled EEG data can be utilized to gain insights and improve performance on common clinical learning tasks using self-supervised learning. We present three such self-supervised approaches that rely on the temporal structure of the data itself, rather than onerously collected labels, to learn clinically-relevant representations. Through experiments on large-scale datasets of sleep and neurological screening recordings, we demonstrate the significance of the learned representations, and show how unlabelled data can help boost performance in a semi-supervised scenario. Next, we explore ways to ensure neural networks are robust to the strong sources of noise often found in out-of-the-lab EEG recordings. Specifically, we present Dynamic Spatial Filtering, an attention mechanism module that allows a network to dynamically focus its processing on the most informative EEG channels while de-emphasizing any corrupted ones. Experiments on large-scale datasets and real-world data demonstrate that, on sparse EEG, the proposed attention block handles strong corruption better than an automated noise handling approach, and that the predicted attention maps can be interpreted to inspect the functioning of the neural network. Finally, we investigate how weak labels can be used to develop a biomarker of neurophysiological health from real-world EEG. We translate the brain age framework, originally developed using lab and clinic-based magnetic resonance imaging, to real-world EEG data. Using recordings from more than a thousand individuals performing a focused attention exercise or sleeping overnight, we show not only that age can be predicted from wearable EEG, but also that age predictions encode information contained in well-known brain health biomarkers, but not in chronological age. Overall, this thesis brings us a step closer to harnessing EEG for neurophysiological monitoring outside of traditional research and clinical contexts, and opens the door to new and more flexible applications of this technology

Apprentissage profond pour la mise en application de l’EEG en conditions réelles

Our understanding of the brain has improved considerably in the last decades, thanks to groundbreaking advances in the field of neuroimaging. Now, with the invention and wider availability of personal wearable neuroimaging devices, such as low-cost mobile EEG, we have entered an era in which neuroimaging is no longer constrained to traditional research labs or clinics. "Real-world'' EEG comes with its own set of challenges, though, ranging from a scarcity of labelled data to unpredictable signal quality and limited spatial resolution. In this thesis, we draw on the field of deep learning to help transform this century-old brain imaging modality from a purely clinical- and research-focused tool, to a practical technology that can benefit individuals in their day-to-day life. First, we study how unlabelled EEG data can be utilized to gain insights and improve performance on common clinical learning tasks using self-supervised learning. We present three such self-supervised approaches that rely on the temporal structure of the data itself, rather than onerously collected labels, to learn clinically-relevant representations. Through experiments on large-scale datasets of sleep and neurological screening recordings, we demonstrate the significance of the learned representations, and show how unlabelled data can help boost performance in a semi-supervised scenario. Next, we explore ways to ensure neural networks are robust to the strong sources of noise often found in out-of-the-lab EEG recordings. Specifically, we present Dynamic Spatial Filtering, an attention mechanism module that allows a network to dynamically focus its processing on the most informative EEG channels while de-emphasizing any corrupted ones. Experiments on large-scale datasets and real-world data demonstrate that, on sparse EEG, the proposed attention block handles strong corruption better than an automated noise handling approach, and that the predicted attention maps can be interpreted to inspect the functioning of the neural network. Finally, we investigate how weak labels can be used to develop a biomarker of neurophysiological health from real-world EEG. We translate the brain age framework, originally developed using lab and clinic-based magnetic resonance imaging, to real-world EEG data. Using recordings from more than a thousand individuals performing a focused attention exercise or sleeping overnight, we show not only that age can be predicted from wearable EEG, but also that age predictions encode information contained in well-known brain health biomarkers, but not in chronological age. Overall, this thesis brings us a step closer to harnessing EEG for neurophysiological monitoring outside of traditional research and clinical contexts, and opens the door to new and more flexible applications of this technology.Au cours des dernières décennies, les avancées révolutionnaires en neuroimagerie ont permis de considérablement améliorer notre compréhension du cerveau. Aujourd'hui, avec la disponibilité croissante des dispositifs personnels de neuroimagerie portables, tels que l'EEG mobile " à bas prix ", une nouvelle ère s’annonce où cette technologie n'est plus limitée aux laboratoires de recherche ou aux contextes cliniques. Les applications de l’EEG dans le " monde réel " présentent cependant leur lot de défis, de la rareté des données étiquetées à la qualité imprévisible des signaux et leur résolution spatiale limitée. Dans cette thèse, nous nous appuyons sur le domaine de l'apprentissage profond afin de transformer cette modalité d'imagerie cérébrale centenaire, purement clinique et axée sur la recherche, en une technologie pratique qui peut bénéficier à l'individu au quotidien. Tout d'abord, nous étudions comment les données d’EEG non étiquetées peuvent être mises à profit via l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer la performance d’algorithmes d'apprentissage entraînés sur des tâches cliniques courantes. Nous présentons trois approches auto-supervisées qui s'appuient sur la structure temporelle des données elles-mêmes, plutôt que sur des étiquettes souvent difficiles à obtenir, pour apprendre des représentations pertinentes aux tâches cliniques étudiées. Par le biais d'expériences sur des ensembles de données à grande échelle d'enregistrements de sommeil et d’examens neurologiques, nous démontrons l'importance des représentations apprises, et révélons comment les données non étiquetées peuvent améliorer la performance d’algorithmes dans un scénario semi-supervisé. Ensuite, nous explorons des techniques pouvant assurer la robustesse des réseaux de neurones aux fortes sources de bruit souvent présentes dans l’EEG hors laboratoire. Nous présentons le Filtrage Spatial Dynamique, un mécanisme attentionnel qui permet à un réseau de dynamiquement concentrer son traitement sur les canaux EEG les plus instructifs tout en minimisant l’apport des canaux corrompus. Des expériences sur des ensembles de données à grande échelle, ainsi que des données du monde réel démontrent qu'avec l'EEG à peu de canaux, notre module attentionnel gère mieux la corruption qu'une approche automatisée de traitement du bruit, et que les cartes d'attention prédites reflètent le fonctionnement du réseau de neurones. Enfin, nous explorons l'utilisation d'étiquettes faibles afin de développer un biomarqueur de la santé neurophysiologique à partir d'EEG collecté dans le monde réel. Pour ce faire, nous transposons à ces données d'EEG le principe d'âge cérébral, originellement développé avec l'imagerie par résonance magnétique en laboratoire et en clinique. À travers l'EEG de plus d'un millier d'individus enregistré pendant un exercice d'attention focalisée ou le sommeil nocturne, nous démontrons non seulement que l'âge peut être prédit à partir de l'EEG portable, mais aussi que ces prédictions encodent des informations contenues dans des biomarqueurs de santé cérébrale, mais absentes dans l'âge chronologique. Dans l’ensemble, cette thèse franchit un pas de plus vers l’utilisation de l’EEG pour le suivi neurophysiologique en dehors des contextes de recherche et cliniques traditionnels, et ouvre la porte à de nouvelles applications plus flexibles de cette technologie

Apprentissage profond pour la mise en application de l’EEG en conditions réelles

Our understanding of the brain has improved considerably in the last decades, thanks to groundbreaking advances in the field of neuroimaging. Now, with the invention and wider availability of personal wearable neuroimaging devices, such as low-cost mobile EEG, we have entered an era in which neuroimaging is no longer constrained to traditional research labs or clinics. "Real-world'' EEG comes with its own set of challenges, though, ranging from a scarcity of labelled data to unpredictable signal quality and limited spatial resolution. In this thesis, we draw on the field of deep learning to help transform this century-old brain imaging modality from a purely clinical- and research-focused tool, to a practical technology that can benefit individuals in their day-to-day life. First, we study how unlabelled EEG data can be utilized to gain insights and improve performance on common clinical learning tasks using self-supervised learning. We present three such self-supervised approaches that rely on the temporal structure of the data itself, rather than onerously collected labels, to learn clinically-relevant representations. Through experiments on large-scale datasets of sleep and neurological screening recordings, we demonstrate the significance of the learned representations, and show how unlabelled data can help boost performance in a semi-supervised scenario. Next, we explore ways to ensure neural networks are robust to the strong sources of noise often found in out-of-the-lab EEG recordings. Specifically, we present Dynamic Spatial Filtering, an attention mechanism module that allows a network to dynamically focus its processing on the most informative EEG channels while de-emphasizing any corrupted ones. Experiments on large-scale datasets and real-world data demonstrate that, on sparse EEG, the proposed attention block handles strong corruption better than an automated noise handling approach, and that the predicted attention maps can be interpreted to inspect the functioning of the neural network. Finally, we investigate how weak labels can be used to develop a biomarker of neurophysiological health from real-world EEG. We translate the brain age framework, originally developed using lab and clinic-based magnetic resonance imaging, to real-world EEG data. Using recordings from more than a thousand individuals performing a focused attention exercise or sleeping overnight, we show not only that age can be predicted from wearable EEG, but also that age predictions encode information contained in well-known brain health biomarkers, but not in chronological age. Overall, this thesis brings us a step closer to harnessing EEG for neurophysiological monitoring outside of traditional research and clinical contexts, and opens the door to new and more flexible applications of this technology.Au cours des dernières décennies, les avancées révolutionnaires en neuroimagerie ont permis de considérablement améliorer notre compréhension du cerveau. Aujourd'hui, avec la disponibilité croissante des dispositifs personnels de neuroimagerie portables, tels que l'EEG mobile " à bas prix ", une nouvelle ère s’annonce où cette technologie n'est plus limitée aux laboratoires de recherche ou aux contextes cliniques. Les applications de l’EEG dans le " monde réel " présentent cependant leur lot de défis, de la rareté des données étiquetées à la qualité imprévisible des signaux et leur résolution spatiale limitée. Dans cette thèse, nous nous appuyons sur le domaine de l'apprentissage profond afin de transformer cette modalité d'imagerie cérébrale centenaire, purement clinique et axée sur la recherche, en une technologie pratique qui peut bénéficier à l'individu au quotidien. Tout d'abord, nous étudions comment les données d’EEG non étiquetées peuvent être mises à profit via l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer la performance d’algorithmes d'apprentissage entraînés sur des tâches cliniques courantes. Nous présentons trois approches auto-supervisées qui s'appuient sur la structure temporelle des données elles-mêmes, plutôt que sur des étiquettes souvent difficiles à obtenir, pour apprendre des représentations pertinentes aux tâches cliniques étudiées. Par le biais d'expériences sur des ensembles de données à grande échelle d'enregistrements de sommeil et d’examens neurologiques, nous démontrons l'importance des représentations apprises, et révélons comment les données non étiquetées peuvent améliorer la performance d’algorithmes dans un scénario semi-supervisé. Ensuite, nous explorons des techniques pouvant assurer la robustesse des réseaux de neurones aux fortes sources de bruit souvent présentes dans l’EEG hors laboratoire. Nous présentons le Filtrage Spatial Dynamique, un mécanisme attentionnel qui permet à un réseau de dynamiquement concentrer son traitement sur les canaux EEG les plus instructifs tout en minimisant l’apport des canaux corrompus. Des expériences sur des ensembles de données à grande échelle, ainsi que des données du monde réel démontrent qu'avec l'EEG à peu de canaux, notre module attentionnel gère mieux la corruption qu'une approche automatisée de traitement du bruit, et que les cartes d'attention prédites reflètent le fonctionnement du réseau de neurones. Enfin, nous explorons l'utilisation d'étiquettes faibles afin de développer un biomarqueur de la santé neurophysiologique à partir d'EEG collecté dans le monde réel. Pour ce faire, nous transposons à ces données d'EEG le principe d'âge cérébral, originellement développé avec l'imagerie par résonance magnétique en laboratoire et en clinique. À travers l'EEG de plus d'un millier d'individus enregistré pendant un exercice d'attention focalisée ou le sommeil nocturne, nous démontrons non seulement que l'âge peut être prédit à partir de l'EEG portable, mais aussi que ces prédictions encodent des informations contenues dans des biomarqueurs de santé cérébrale, mais absentes dans l'âge chronologique. Dans l’ensemble, cette thèse franchit un pas de plus vers l’utilisation de l’EEG pour le suivi neurophysiologique en dehors des contextes de recherche et cliniques traditionnels, et ouvre la porte à de nouvelles applications plus flexibles de cette technologie

Apprentissage profond pour la mise en application de l’EEG en conditions réelles

Our understanding of the brain has improved considerably in the last decades, thanks to groundbreaking advances in the field of neuroimaging. Now, with the invention and wider availability of personal wearable neuroimaging devices, such as low-cost mobile EEG, we have entered an era in which neuroimaging is no longer constrained to traditional research labs or clinics. "Real-world'' EEG comes with its own set of challenges, though, ranging from a scarcity of labelled data to unpredictable signal quality and limited spatial resolution. In this thesis, we draw on the field of deep learning to help transform this century-old brain imaging modality from a purely clinical- and research-focused tool, to a practical technology that can benefit individuals in their day-to-day life. First, we study how unlabelled EEG data can be utilized to gain insights and improve performance on common clinical learning tasks using self-supervised learning. We present three such self-supervised approaches that rely on the temporal structure of the data itself, rather than onerously collected labels, to learn clinically-relevant representations. Through experiments on large-scale datasets of sleep and neurological screening recordings, we demonstrate the significance of the learned representations, and show how unlabelled data can help boost performance in a semi-supervised scenario. Next, we explore ways to ensure neural networks are robust to the strong sources of noise often found in out-of-the-lab EEG recordings. Specifically, we present Dynamic Spatial Filtering, an attention mechanism module that allows a network to dynamically focus its processing on the most informative EEG channels while de-emphasizing any corrupted ones. Experiments on large-scale datasets and real-world data demonstrate that, on sparse EEG, the proposed attention block handles strong corruption better than an automated noise handling approach, and that the predicted attention maps can be interpreted to inspect the functioning of the neural network. Finally, we investigate how weak labels can be used to develop a biomarker of neurophysiological health from real-world EEG. We translate the brain age framework, originally developed using lab and clinic-based magnetic resonance imaging, to real-world EEG data. Using recordings from more than a thousand individuals performing a focused attention exercise or sleeping overnight, we show not only that age can be predicted from wearable EEG, but also that age predictions encode information contained in well-known brain health biomarkers, but not in chronological age. Overall, this thesis brings us a step closer to harnessing EEG for neurophysiological monitoring outside of traditional research and clinical contexts, and opens the door to new and more flexible applications of this technology.Au cours des dernières décennies, les avancées révolutionnaires en neuroimagerie ont permis de considérablement améliorer notre compréhension du cerveau. Aujourd'hui, avec la disponibilité croissante des dispositifs personnels de neuroimagerie portables, tels que l'EEG mobile " à bas prix ", une nouvelle ère s’annonce où cette technologie n'est plus limitée aux laboratoires de recherche ou aux contextes cliniques. Les applications de l’EEG dans le " monde réel " présentent cependant leur lot de défis, de la rareté des données étiquetées à la qualité imprévisible des signaux et leur résolution spatiale limitée. Dans cette thèse, nous nous appuyons sur le domaine de l'apprentissage profond afin de transformer cette modalité d'imagerie cérébrale centenaire, purement clinique et axée sur la recherche, en une technologie pratique qui peut bénéficier à l'individu au quotidien. Tout d'abord, nous étudions comment les données d’EEG non étiquetées peuvent être mises à profit via l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer la performance d’algorithmes d'apprentissage entraînés sur des tâches cliniques courantes. Nous présentons trois approches auto-supervisées qui s'appuient sur la structure temporelle des données elles-mêmes, plutôt que sur des étiquettes souvent difficiles à obtenir, pour apprendre des représentations pertinentes aux tâches cliniques étudiées. Par le biais d'expériences sur des ensembles de données à grande échelle d'enregistrements de sommeil et d’examens neurologiques, nous démontrons l'importance des représentations apprises, et révélons comment les données non étiquetées peuvent améliorer la performance d’algorithmes dans un scénario semi-supervisé. Ensuite, nous explorons des techniques pouvant assurer la robustesse des réseaux de neurones aux fortes sources de bruit souvent présentes dans l’EEG hors laboratoire. Nous présentons le Filtrage Spatial Dynamique, un mécanisme attentionnel qui permet à un réseau de dynamiquement concentrer son traitement sur les canaux EEG les plus instructifs tout en minimisant l’apport des canaux corrompus. Des expériences sur des ensembles de données à grande échelle, ainsi que des données du monde réel démontrent qu'avec l'EEG à peu de canaux, notre module attentionnel gère mieux la corruption qu'une approche automatisée de traitement du bruit, et que les cartes d'attention prédites reflètent le fonctionnement du réseau de neurones. Enfin, nous explorons l'utilisation d'étiquettes faibles afin de développer un biomarqueur de la santé neurophysiologique à partir d'EEG collecté dans le monde réel. Pour ce faire, nous transposons à ces données d'EEG le principe d'âge cérébral, originellement développé avec l'imagerie par résonance magnétique en laboratoire et en clinique. À travers l'EEG de plus d'un millier d'individus enregistré pendant un exercice d'attention focalisée ou le sommeil nocturne, nous démontrons non seulement que l'âge peut être prédit à partir de l'EEG portable, mais aussi que ces prédictions encodent des informations contenues dans des biomarqueurs de santé cérébrale, mais absentes dans l'âge chronologique. Dans l’ensemble, cette thèse franchit un pas de plus vers l’utilisation de l’EEG pour le suivi neurophysiologique en dehors des contextes de recherche et cliniques traditionnels, et ouvre la porte à de nouvelles applications plus flexibles de cette technologie