Inter-Brain Synchronization during Social Interaction

During social interaction, both participants are continuously active, each modifying their own actions in response to the continuously changing actions of the partner. This continuous mutual adaptation results in interactional synchrony to which both members contribute. Freely exchanging the role of imitator and model is a well-framed example of interactional synchrony resulting from a mutual behavioral negotiation. How the participants' brain activity underlies this process is currently a question that hyperscanning recordings allow us to explore. In particular, it remains largely unknown to what extent oscillatory synchronization could emerge between two brains during social interaction. To explore this issue, 18 participants paired as 9 dyads were recorded with dual-video and dual-EEG setups while they were engaged in spontaneous imitation of hand movements. We measured interactional synchrony and the turn-taking between model and imitator. We discovered by the use of nonlinear techniques that states of interactional synchrony correlate with the emergence of an interbrain synchronizing network in the alpha-mu band between the right centroparietal regions. These regions have been suggested to play a pivotal role in social interaction. Here, they acted symmetrically as key functional hubs in the interindividual brainweb. Additionally, neural synchronization became asymmetrical in the higher frequency bands possibly reflecting a top-down modulation of the roles of model and imitator in the ongoing interaction

Approche multirésolution de la reconstruction de l'activité électrique cérébrale en EEG/MEG

Dans le cadre de l'imagerie fonctionnelle électrique cérébrale MEG/EEG1 le problème de reconstruction de l'activité des sources sous-jacentes appartient à la famille des problèmes mal posés et n'admet pas de solution unique. Nous présentons une méthode itérative multirésolution de recherche de l'activité électrique des neurones sur la surface corticale. Cette méthode consiste en une focalisation itérative sur les zones où l'activité est détectée à l'étape précédente. La recherche des sources se fait à densité de sources croissante à chaque itération, en re-distribuant un nombre constant de sources, avec une résolution croissante sur la surface du cortex. La méthode d'estimation est basée sur une approche bayésienne de régularisation introduite dans [1] qui permet la prise en compte d'informations de nature hétérogènes. Ces contraintes spatio-temporelles sont définies localement grâce à une modélisation par champ de Markov. Elles permettent de réaliser une reconstruction régularisée de l'activité électrique cérébrale sur la surface corticale tout en autorisant l'apparition de discontinuités. Ces contraintes sont basées sur une description réaliste et fine de l'anatomie du cerveau

Séparation auto-adaptative de sources de kurtosis de signes différents

Dans cet article on analyse la stabilité locale d'un algorithme auto-adaptatif capable de séparer des sources statistiquement indépendantes dont les kurtosis sont de signes différents, l'un d'entre eux pouvant être très positif. Cet algorithme s'interprète comme l'optimisation par un gradient relatif modifié d'un critère de séparation. Par rappport aux kurtosis des sources, on montre qu'il admet un domaine de stabilité complémentaire de ceux, plus classiques, découlant de l'optimisation du même critère par un gradient relatif. Après avoir illustré ses performances sur des signaux synthétiques, on l'utilise pour séparer une source épileptique des autres contributions cérébrales sur des signaux réels d'EEG

Classification methods for ongoing EEG and MEG signals

Classification algorithms help predict the qualitative properties of a subject's mental state by extracting useful information from the highly multivariate non-invasive recordings of his brain activity. In particular, applying them to Magneto-encephalography (MEG) and electro-encephalography (EEG) is a challenging and promising task with prominent practical applications to e.g. Brain Computer Interface (BCI). In this paper, we first review the principles of the major classification techniques and discuss their application to MEG and EEG data classification. Next, we investigate the behavior of classification methods using real data recorded during a MEG visuomotor experiment. In particular, we study the influence of the classification algorithm, of the quantitative functional variables used in this classifier, and of the validation method. In addition, our findings suggest that by investigating the distribution of classifier coefficients, it is possible to infer knowledge and construct functional interpretations of the underlying neural mechanisms of the performed tasks. Finally, the promising results reported here (up to 97% classification accuracy on 1-second time windows) reflect the considerable potential of MEG for the continuous classification of mental state

Etude de l'intégration fonctionnelle cérébrale à l'aide du problème inverse en magnétoencéphalographie

Le sujet de cette thèse est l'étude de l'intégration fonctionnelle cérébrale en neuroimagerie bioélectrique. L'arrière plan théorique de l'étude des interactions cérébrales est introduit et replacé dans le contexte du problème inverse en magnétoencéphalographie (MEG) et électroencéphalographie (EEG). L'objectif de cette approche est d'avancer clairement les hypothèses neurobiologiques afin de préciser les contraintes que doivent respecter les outils méthodologiques utilisés pour reconstruire l'activité cérébrale et ses modes d'interaction. Certaines méthodes de la littérature sont présentées et discutées, tant pour l'estimation des interactions fonctionnelles cérébrales que pour le problème inverse en MEG/EEG. Un cadre méthodologique complet est proposé pour l'étude de l'intégration fonctionnelle cérébrale. Celui-ci passe par l'estimation des sources significativement corrélées avec les signaux étudiés correspondant à une tâche donnée. Les statistiques utilisées à cette fin sont fondées sur la méthode des données de remplacement. A l'origine introduite pour l'étude dynamique non-linéaire, celle-ci a été adaptée au problème inverse. Ces méthodes sont évaluées sur la base de données simulées et de données réelles acquises en MEG. Les protocoles expérimentaux investigués traitent de l'estimation des représentations corticales des doigts dans le cortex somatosensoriel primaire, des réseaux synchrones engagés dans la perception visuelle d'un stimulus dynamique, en vision normale et en condition de rivalité binoculaire. Enfin, l'étude de signaux intercritiques recueillis chez des patients épileptiques permet de s'intéresser à la notion de réseau épileptogène. Les résultats obtenus mettent en évidence des interactions cortico-corticales très largement distribuées dans le cerveau. La MEG et l'EEG semblent donc être des outils relativement bien adaptés pour étudier l'intégration fonctionnelle cérébrale de façon non-invasive. Pour cette raison, nous pensons que des études semblables au travail présenté dans ce manuscrit sont amenées à se développer dans les prochaines années.This PhD work deals with the study of functional integration between distant brain areas using the inverse problem in magnetoencephalography (MEG) and electroencephalography (EEG). The theoretical framework for the study of brain interactions is introduced and put in the context of the inverse problem in MEG/EEG. This approach aims at clarifying the neurobiological requirements that methodological tools must respect for an accurate estimation of cerebral activity and its modes of interaction. Some of the methods available in the literature dealing with the estimation of functional interactions and the source localisation are introduced and discussed. Besides, we propose a complete methodological framework for studying the functional integration in MEG/EEG. This needs to estimate sources significantly correlated with the measured signals during a given task. For this, the statistics we use are based on the surrogate data method. This method has been introduced to reveal non-linearities in time series and has become a very popular tool. We adapt it to the inverse problem in MEG/EEG. The developed methods are evaluated on the basis of bath simulated data and real MEG data. The investigated experimental protocols concern the estimation of cortical representations of fingers in the primary somatosensory cortex, and the estimation of synchronous networks involved during the visual perception of a dynamical stimulus (standard stimulation and binocular rivalry). Finally, the study of interictal signals measured on epileptic patients allow us to investigate the notion of epileptic network. The results of this work show the evidence of cortico-cortical interactions largely distributed in the whole brain, as neurobiological knowledge largely suggests. Thus, the MEG/EEG seems to be relatively well adapted to the non-invasive study of functional integration. For this reason, we believe that more and more studies, similar to our work, will be performed in the future.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF

Tomographic Imaging with Limited View Angle Using an Expansion on A Set of Eigenfunctions Adapted to Space-Limited Objects

In many radiation imaging applications, such as X-ray computerized tomography or nuclear medicine, tomographic systems have been recently developped, which image an object from an angulary restricted number of projections. It is well known that in such a case, some Fourier components are missing {1}, and thus analytical reconstructions, such as Fourier synthesis can no longer be used. But, the algebraic methods allow to take advantage of "a priori" informations on the object, in order to recover the missing data. Many authors have proposed different reconstruction techniques, that combine limited projection data with a priori object information through iterative revisions in both image and transform spaces {2-3}. These methods in general consume much computer time.</jats:p

APPROCHE SPATIO-TEMPORELLE DU PROBLEME INVERSE EN MAGNETOENCEPHALOGRAPHIE ET ELECTROENCEPHALOGRAPHIE (APPLICATION A L'IDENTIFICATION DU RESEAU EPILEPTOGENE)

ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF

Experimental study for parallelization of simulated annealing applied to tomographic reconstruction of binary images

In the early 80's, Smith and Barrett [1] have introduced Simulated Annealing techniques (SA) in the domain of tomographic image reconstruction. Since, this technique has been tested in various domains of Medical Imaging [2]-[3]. The main advantage of SA is to theoritically converge to the global minimum of a cost or energy function. In reconstruction imaging, this cost function contains two terms : one term which represents the mean squared error between the measured and estimated data, and another term, which acts as regulazrization and translates a priori information. In another approach, Geman and Geman have showed that SA converges to the Maximum A Posteriori solution in a bayesian estimation [4].</jats:p