1. Introduction

Bienvenue ! Dans ce tutoriel, nous découvrons les ondes cérébrales et la manière dont nous pouvons les utiliser pour comprendre le cerveau et le comportement.

Hans Berger a inventé le terme électroencéphalogramme en 1929, lorsqu'il a décrit les changements de potentiels électriques enregistrés à l'aide de capteurs placés sur la tête d'une personne. Il a identifié deux types d'ondes cérébrales, qu'il a nommées ondes alpha et bêta simplement en raison de l'ordre dans lequel il les a enregistrées. De telles ondes avaient été enregistrées chez d'autres mammifères, mais Berger les décrivait chez l'homme pour la première fois !

Depuis lors, la méthode d'électroencéphalographie est devenue un outil clé en neurosciences, a contribué à faire évoluer notre compréhension des ondes cérébrales (que les chercheurs appellent oscillations neuronales) et a permis de caractériser des états du cerveau tels que la fatigue et la vigilance.

Dans ce bref tutoriel, nous aborderons les points suivants :

• Que sont les oscillations neuronales ?

• Comment pouvons-nous mesurer les oscillations neuronales ?

• Que pouvons-nous faire avec les oscillations neuronales ?

• Application pratique à l'aide des appareils et logiciels Emotiv.

2. Qu'est-ce que l'EEG ?

L'électroencéphalographie (EEG) est une méthode non invasive et passive de mesure de l'activité électrique de notre cerveau. Des électrodes/capteurs/canaux sont placés sur le cuir chevelu pour enregistrer l'activité électrique générée par des populations de cellules cérébrales, appelées neurones.

Fig. 1 – Les neurones produisent une activité électrique qui peut être détectée avec un appareil EEG [Siuly, et al. (2016)].

2.1. Systèmes EEG

Il existe de nombreux appareils EEG sur le marché qui peuvent être utilisés pour enregistrer un EEG. Les appareils EEG peuvent comporter :

• Un seul capteur ou jusqu'à 256 électrodes – Plus d'électrodes permet d'obtenir une résolution spatiale de l'information plus élevée sur le cuir chevelu.

• Électrodes humides ou sèches – Les électrodes humides utilisent un gel électrolytique ou une solution saline pour améliorer la conductance entre le cuir chevelu et le capteur. Les électrodes sèches peuvent être en métal ou en polymères conducteurs qui nécessitent un contact direct avec le cuir chevelu.

• Électrodes actives ou passives – Les systèmes d'électrodes passives conduisent simplement le signal jusqu'à l'appareil où il est amplifié. Les systèmes d'électrodes actives amplifient le signal au niveau de chaque électrode avant qu'il n'atteigne l'appareil pour amplification. Cela réduit le bruit électrique environnemental dans le signal.

• Appareils filaires ou sans fil qui transmettent les données via Bluetooth.

Fig. 2 – Un système EEG sans fil à faible densité.

Fig. 3 – Un système EEG filaire à haute densité d'électrodes.

2.2. Quand utiliser l'EEG ?

Chaque méthode de neuroimagerie peut aider à répondre à différentes questions de recherche.

La plus grande force de l'EEG est de pouvoir mesurer l'activité neuronale à l'échelle de la milliseconde, ce qui permet de mesurer les processus préconscients.

Fig. 4 – Résolution spatiale vs temporelle de différents outils de neuroimagerie.

Il est particulièrement adapté pour répondre à des questions telles que « à quelles parties de ma vidéo les participants ont-ils prêté le plus d'attention ? »

L'EEG enregistre principalement l'activité des couches externes du cerveau (c'est-à-dire qu'il a une faible résolution spatiale). Avec un seul capteur, il est impossible d'identifier la source de l'activité. L'enregistrement avec un grand nombre de canaux peut permettre de reconstruire mathématiquement la source, mais reste limité pour identifier les sources profondes. L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est plus adaptée pour répondre à des questions telles que « Quelle partie du cerveau est liée aux changements d'attention ? »

2.3. Du capteur à l'EEG brut ?

Une fois qu'un appareil EEG est positionné sur la tête, l'activité cérébrale est mesurée au niveau d'un capteur unique comme la différence d'amplitude entre ce capteur et un capteur de référence. Dans la plupart des systèmes EEG, cela est appelé l'électrode CMS (common mode sense). Un capteur supplémentaire, le DRL (driven right leg), aide à réduire les interférences au niveau du CMS.

Fig. 5 – Schéma fonctionnel simplifié de la transmission du signal EEG.

Dans les systèmes équipés d'électrodes actives et passives, le signal est ensuite amplifié et filtré par un filtre passe-bas. Le filtrage passe-bas est une étape qui supprime de votre signal les éventuelles interférences électriques de l'environnement, comme par exemple l'alimentation secteur.

Ces étapes se déroulent dans le matériel lui-même avant que le signal EEG brut ne puisse être visualisé sur votre écran d'ordinateur.

2.4. Terminologie de base

Convention de dénomination standard 10-20

Les capteurs gauches portent généralement des numéros impairs et les capteurs droits des numéros pairs.

Note 1 : il s'agit de simples conventions de dénomination et l'emplacement du capteur EEG n'indique pas la source de l'activité.

Note 2 : des étapes supplémentaires, telles que la reconstruction mathématique de la source, doivent être entreprises pour déterminer l'origine de l'activité sur un seul canal.

3. Que sont les oscillations neuronales ?

Les ondes cérébrales, souvent appelées oscillations neuronales, sont des motifs rythmiques produits par un neurone unique ou un groupe de neurones.

La raison pour laquelle le cerveau produit ces différents types d'oscillations n'est pas encore claire, bien qu'il existe de nombreuses théories. Les chercheurs utilisent différentes tâches pour caractériser ces activités oscillatoires et cherchent à percer les mystères du cerveau grâce à ces motifs rythmiques.

3.1. Quelques propriétés d'une oscillation

Cette figure montre la mesure d'un signal électrique régulier :

Fig. 6 – Résolution spatiale vs temporelle de différents outils de neuroimagerie.

Sur la gauche (axe y), nous pouvons tracer l'amplitude de l'enregistrement électrique, et sur l'axe horizontal (axe x), le temps. L'amplitude du signal varie en intensité de manière régulière autour d'un point central. Un cycle est également appelé une oscillation.

Le nombre de cycles par seconde est appelé la fréquence de l'onde et s'exprime en Hertz (Hz). Ainsi, 1 cycle par seconde = 1 Hz. Les amplitudes sont généralement mesurées en microvolts (µV).

Dans le cerveau, on observe des ondes dont la fréquence varie de 0,2 Hz (ondes très lentes) à 80 Hz ou plus (ondes très rapides). Une activité à haute fréquence allant jusqu'à 500 Hz, associée à des crises d'épilepsie, peut également être enregistrée dans le cerveau.

Différents types d'oscillations cérébrales sont caractérisés en fonction de leur fréquence. Celles-ci sont appelées bandes de fréquences et peuvent être associées à différents états cérébraux :

Fig. 7 – Ondes cérébrales dans un EEG typique.

3.2. Pourquoi les différentes bandes de fréquences sont-elles importantes ?

1. Identifier des motifs cérébraux normaux ou anormaux
   Les oscillations neuronales sont importantes pour détecter les crises d'épilepsie et diagnostiquer l'épilepsie en neurologie.

2. Interfaces cerveau-ordinateur (BCI)
   La quantité d'oscillations bêta, gamma et mu est souvent utilisée pour entraîner des dispositifs externes (par exemple, déplacer un fauteuil roulant par la pensée).

3. Neurofeedback
   Il s'agit d'une forme d'entraînement cérébral dans laquelle vous pouvez visualiser vos ondes cérébrales (par exemple, les oscillations gamma) et réaliser des tâches cognitives pour augmenter la quantité d'oscillations gamma dans votre cerveau.

4. Neuromarketing
   Les bandes de fréquences alpha et bêta peuvent être utilisées pour déterminer quelle partie d'une publicité suscite le plus ou le moins d'intérêt.

3.3. Types d'analyses de données EEG

Le plus souvent, les chercheurs mènent des analyses soit dans le domaine temporel, soit dans le domaine fréquentiel.

1. Analyse dans le domaine temporel

   Mesure généralement l'amplitude de la tension à des moments d'intérêt après l'apparition d'un stimulus. C'est ce qu'on appelle les potentiels évoqués (ERP).

2. Analyse dans le domaine fréquentiel

   Mesure généralement la quantité d'oscillations neuronales dans différentes bandes de fréquences sur une fenêtre temporelle définie ou en lien avec l'apparition d'un événement.

Nous présentons ensuite un aperçu de l'analyse dans le domaine fréquentiel.

3.4. Traitement

Une fois que vous avez effectué un enregistrement EEG, vous nettoyez généralement les données avant d'analyser les oscillations.

1. Filtrage
   Une technique pour éliminer le bruit environnemental à haute et basse fréquence dans les données.

2. Suppression des artefacts
   Les mouvements physiques et les clignements d'yeux peuvent provoquer des artefacts importants (pics > 50 µV dans l'EEG). Ceux-ci peuvent être supprimés afin de ne pas influencer nos résultats. Certains chercheurs utilisent des méthodes sophistiquées pour corriger ces artefacts afin de préserver les données.

Une fois les données traitées, le signal peut être converti dans le domaine fréquentiel afin de quantifier la quantité de chaque type d'onde cérébrale.

Fig. 8 – Artefact de clignement d'yeux dans l'EEG brut.

3.5. Transformation de Fourier rapide (FFT)

La transformation de Fourier est la conversion mathématique du signal EEG du « domaine temporel » (image A) vers le « domaine fréquentiel » (image B).

Dans le domaine fréquentiel, nous pouvons quantifier la part de chaque type d'oscillation dans notre enregistrement. C'est ce qu'on appelle la « puissance » de la bande de fréquence, qui peut être représentée sous forme de spectre de puissance (Image B).

Fig. 9A – EEG brut dans le domaine temporel.

Fig. 9B – Spectre de puissance après FFT (domaine fréquentiel).

3.6. Puissance de bande

La puissance d'une bande de fréquence (par exemple, la bande Alpha) obtenue à partir d'une transformation de Fourier indique la quantité présente pour chaque bande de fréquence. Les unités de puissance de bande sont généralement exprimées en µV2/Hz. Le plus souvent, l'amplitude ou le spectre de puissance d'une FFT sont affichés en décibels (dB), une unité logarithmique. Le décibel est une unité de rapport entre une puissance mesurée (P) et une puissance de référence (Pr) comme suit :

Une fois cette unité de mesure obtenue pour les événements d'intérêt, les puissances de bande peuvent être comparées pour comprendre les effets expérimentaux sur les ondes cérébrales.

4. De la théorie à la pratique

Ensuite, nous allons nous intéresser à l'effet de suppression de l'alpha.

Il s'agit d'un phénomène signalé pour la première fois par Hans Berger, dans lequel on observe une diminution significative de la quantité d'oscillations alpha (puissance alpha) lorsque les yeux d'une personne sont ouverts, par rapport au moment où ils sont fermés.

Fig. 10 – Une augmentation des oscillations alpha peut être observée lorsque les yeux sont fermés.

Tout d'abord, en utilisant EmotivPRO Builder, nous avons conçu une expérience simple. Dans cette expérience, on demande simplement au participant de garder les yeux ouverts pendant 2 minutes tout en fixant l'écran, puis fermés pendant 2 minutes. Il entend un signal sonore au bout des 2 minutes pour lui indiquer d'ouvrir les yeux.

Vous pouvez suivre la vidéo ci-dessous pour créer votre propre expérience de suppression de l'alpha ou lancer notre expérience à partir du lien disponible ici :

4.1. Ajustement de l'appareil et qualité de l'EEG

Pour en savoir plus sur le fonctionnement de notre indicateur de qualité de contact (EQ), cliquez ici. Vous trouverez plus d'informations sur l'ajustement spécifique à votre casque ici :

• Type EPOC

• Type Insight

4.2. Traitement et transformation des données EEG

Maintenant que vous disposez de vos données, vous pouvez les transformer dans le domaine fréquentiel à l'aide d'Emotiv Analyzer. Suivez les étapes de la vidéo.

4.3. Interprétation des données

Une fois le traitement avec l'Analyzer terminé, téléchargez le fichier zip. Pour chaque enregistrement, vous disposerez d'un fichier csv contenant les puissances de bande et d'un fichier image que vous pourrez utiliser pour réaliser vos propres analyses statistiques.

Fig. 11 – Puissances de bande.

Dans nos résultats, nous pouvons constater l'augmentation de la puissance Alpha lorsque les yeux étaient fermés (orange) par rapport au moment où ils étaient ouverts (bleu).

C'est la fin de notre tutoriel ! Vous possédez maintenant les bases 🙂

Vous trouverez des liens pour des lectures plus approfondies dans la section des ressources.

5. Ressources

LECTURE APPROFONDIE

Donoghue et al. 2022 Considérations méthodologiques pour l'étude des oscillations neurales

GLOSSAIRE DE LA TERMINOLOGIE EEG

Kane et al. 2017 (ici)

CODE OPEN SOURCE

Si vous êtes à l'aise avec la programmation en Python, nous avons mis à disposition des scripts Python que vous pouvez utiliser pour obtenir les valeurs de puissance alpha, étiquetées selon les segments yeux ouverts et yeux fermés. Retrouvez le code et des exemples de fichiers de données de suppression de l'alpha ici : https://osf.io/9bvgh/

MANUELS Emotiv

Manuel d'EmotivPRO Builder
Manuel d'EmotivPRO
Manuel d'EmotivPRO Analyzer

7. Références

Donoghue, T., Schaworonkow, N. and Voytek, B., 2022. Methodological considerations for studying neural oscillations. European journal of neuroscience, 55(11-12), pp.3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361

Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. and van Putten, M.J., 2017. A revised glossary of terms most commonly used by clinical electroencephalographers and updated proposal for the report format of the EEG findings. Revision 2017. Clinical neurophysiology practice, 2, p.170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002

Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Electroencephalogram (EEG) and Its Background. In: EEG Signal Analysis and Classification. Health Information Science. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1