Les bases des oscillations neuronales
Roshini Randeniya
1 oct. 2025
Partager :
1. Introduction
Bienvenue ! Dans ce tutoriel, nous allons apprendre sur les ondes cérébrales et comment nous pouvons les utiliser pour comprendre le cerveau et le comportement.
Hans Berger a inventé le terme électroencéphalogramme en 1929, lorsqu'il a décrit des changements dans les 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 appelées ondes alpha et ondes 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 avait décrites chez les humains pour la première fois !
Depuis lors, la méthode d'électroencéphalographie est devenue un outil clé en neuroscience et a aidé à faire évoluer notre compréhension des ondes cérébrales (que les chercheurs appellent oscillations neuronales) et a aidé à caractériser les états du cerveau tels que la fatigue et l'éveil.
Dans ce bref tutoriel, nous allons aborder les points suivants :
Qu'est-ce que les oscillations neuronales ?
Comment pouvons-nous mesurer les oscillations neuronales ?
Que pouvons-nous faire avec les oscillations neuronales ?
Application pratique utilisant des dispositifs et des 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 dispositifs EEG sur le marché qui peuvent être utilisés pour enregistrer un EEG. Les dispositifs EEG peuvent aller de :
Un seul capteur ou jusqu'à 256 électrodes – Plus d'électrodes donneraient une résolution spatiale plus élevée des informations sur le cuir chevelu.
Électrodes humides ou sèches – Les électrodes humides utilisent un gel électrolytique ou une solution saline pour améliorer la conductivité 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.
Électrode active ou passive – Les systèmes d'électrodes passives conduisent simplement le signal vers l'appareil où il est amplifié. Les systèmes d'électrodes actives amplifient le signal à chaque électrode avant qu'il n'atteigne l'appareil pour amplification. Cela réduit le bruit électrique environnemental dans le signal.
Dispositifs filaires ou sans fil qui transmettent des données via Bluetooth.
Fig. 2 – Un système EEG sans fil, à faible densité.
Fig. 3 – Un système EEG à électrodes hautes densités filaires.
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 qu'il peut mesurer l'activité neuronale à une échelle de millisecondes, ce qui peut mesurer des processus pré-conscients.
Fig. 4 – Résolution spatiale vs temporelle des différents outils de neuroimagerie.
Il est le mieux adapté à des questions telles que « quelles parties de ma vidéo les participants ont-ils le plus regardées ? »
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. Enregistrer avec un grand nombre de canaux peut permettre de reconstruire mathématiquement la source, mais il est toujours limité dans l'identification des sources profondes. L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est mieux adaptée pour répondre à des questions telles que « Quelle partie du cerveau est liée aux changements d'attention ? »
2.3. Capteur à EEG brut ?
Une fois qu'un appareil EEG est installé sur la tête, l'activité cérébrale est mesurée sur un seul capteur comme la différence d'amplitude entre ce capteur et un capteur de référence. Dans la plupart des systèmes EEG, cela s'appelle l'électrode de sens commun (CMS). Un capteur supplémentaire, la jambe droite entraînée (DRL), aide à réduire toute interférence au CMS.
Fig. 5 – Schéma simplifié de la transmission du signal EEG.
Dans les systèmes avec des électrodes actives et passives, le signal est ensuite amplifié et filtré en passe-bas. Le filtrage en passe-bas est une étape qui supprimera les éventuelles interférences électriques provenant de l'environnement dans votre signal, par exemple, la puissance des lignes principales.
Ces étapes se produisent dans le matériel lui-même avant que le signal EEG brut puisse être visualisé sur votre écran d'ordinateur.
2.4. Quelques notions de base
Convention de nomenclature standard 10-20
Les capteurs gauches sont généralement numérotés impairs et les capteurs droits sont généralement numérotés pairs.
Note 1 : ce ne sont que des conventions de nommage et la source de l'emplacement des capteurs EEG n'est pas un indicateur de la source de l'activité.
Note 2 : des étapes supplémentaires telles que la reconstruction mathématique de la source doivent être entreprises pour déterminer la source de l'activité à un seul canal.
3. Qu'est-ce que les oscillations neuronales ?
Les ondes cérébrales, souvent appelées oscillations neuronales, sont des motifs rythmiques produits par un seul neurone ou un groupe de neurones.
On ne sait pas encore pourquoi le cerveau produit ces différents types d'oscillations, bien qu'il existe de nombreuses théories. Les chercheurs utilisent différentes tâches pour caractériser ces activités oscillatoires et visent à comprendre les mystères du cerveau en utilisant ces motifs rythmiques.
3.1. Quelques propriétés d'une oscillation
Cette figure montre une mesure d'un signal électrique régulier :
Fig. 6 – Résolution spatiale vs temporelle des différents outils de neuroimagerie.
À gauche (axe des ordonnées), nous pouvons tracer l'amplitude de l'enregistrement électrique et sur l'axe horizontal (axe des abscisses) le temps. L'amplitude du signal variera régulièrement 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 l'unité est le Hertz (Hz). Donc, 1 cycle par seconde = 1 Hz. Les amplitudes sont généralement mesurées en microvolts (µV).
Dans le cerveau, nous voyons des ondes avec des fréquences variant de 0,2 Hz (ondes très lentes) à 80 Hz ou plus (ondes très rapides). Une activité à haute fréquence jusqu'à 500 Hz associée aux crises peut également avoir été enregistrée dans le cerveau.
Différents types d'oscillations cérébrales sont caractérisés en fonction de leur fréquence. Ceux-ci sont connus sous le nom de bandes de fréquence et peuvent être liés à différents états cérébraux :
Fig. 7 – Ondes cérébrales dans un EEG typique.
3.2. Pourquoi les différentes bandes de fréquence sont-elles importantes ?
Identifier les motifs cérébraux normaux vs anormaux
Les oscillations neuronales sont importantes pour la détection des crises et le diagnostic de l'épilepsie en neurologie.Interfaces cerveau-ordinateur (BCI)
La quantité d'oscillations bêta, gamma et mu est souvent utilisée pour entraîner des dispositifs à distance (par exemple, déplacer un fauteuil roulant par la pensée).Neurofeedback
C'est une forme d'entraînement cérébral où vous pouvez visualiser vos ondes cérébrales (par exemple, les oscillations gamma) et participer à des tâches cognitives pour améliorer la quantité d'oscillations gamma dans votre cerveau.Neuromarketing
Les bandes de fréquence alpha et bêta peuvent être utilisées pour déterminer quelle partie d'une publicité est plus ou moins engageante.
3.3. Types d'analyse des données EEG
Le plus souvent, les chercheurs effectuent des analyses dans le domaine temporel ou dans le domaine de fréquence.
Analyse dans le domaine temporel
Mesure typiquement l'amplitude de la tension à des points temporels d'intérêt après l'apparition d'un stimulus. Ce sont ce qu'on appelle des potentiels évoqués (ERPs).
Analyse dans le domaine de fréquence
Mesure typiquement la quantité d'oscillations neuronales dans différentes bandes de fréquence dans une fenêtre temporelle définie ou par rapport à l'apparition d'un événement.
Ensuite, nous fournissons un aperçu de l'analyse dans le domaine de fréquence.
3.4. Traitement
Une fois que vous avez effectué un enregistrement EEG, vous nettoyez typiquement les données avant de donner un sens aux oscillations.
Filtrage
Une technique pour supprimer les bruits environnementaux de haute et basse fréquence dans les données.Suppression des artefacts
Les mouvements physiques, les clignements d'yeux peuvent tous provoquer de grands artefacts (> 50 µV dans l'EEG). Ceux-ci peuvent être supprimés afin qu'ils n'influencent pas nos résultats. Certains chercheurs utilisent des méthodes sophistiquées pour corriger ces artefacts afin de préserver les données.
Après que les données ont été traitées, le signal peut maintenant être converti en domaine de fréquence afin que nous puissions quantifier la quantité de chaque type d'ondes cérébrales.
Fig. 8 – Artefact de clignement d'œil dans un EEG brut.
3.5. Transformée de Fourier rapide (FFT)
Une transformée de Fourier est la conversion mathématique du signal EEG du « domaine temporel » (image A) au « domaine de fréquence » (image B).
Dans le domaine de fréquence, nous pouvons quantifier combien de chaque type d'oscillation se trouvait dans notre enregistrement. Cela correspond généralement à la « puissance » de la bande de fréquence et peut être affiché sous forme de spectre de puissance (Image B).
Fig. 9A – EEG brut dans le domaine temporel.
Fig. 9B – Spectre de puissance après FFT (domaine de fréquence).
3.6. Puissance des bandes
La puissance d'une bande de fréquence (par exemple, bande alpha) obtenue à partir d'une transformée de Fourier nous dit combien il y a de chaque bande de fréquence. Les unités de puissance des bandes sont généralement en µV2/Hz. La plupart du temps, les amplitudes ou les spectres de puissance provenant d'une FFT sont affichés en unités logarithmiques en décibels (dB). 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 des bandes peuvent être comparées pour comprendre les effets expérimentaux sur les ondes cérébrales.
4. De la théorie à la pratique
Ensuite, nous allons examiner l'effet de suppression alpha.
C'est un phénomène d'abord rapporté par Hans Berger, dans lequel nous voyons une diminution significative de la quantité d'oscillations alpha (puissance alpha) lorsque les yeux de quelqu'un sont ouverts par rapport à quand ils sont fermés.
Fig. 10 – Une augmentation des oscillations alpha peut être observée lorsque les yeux sont ouverts.
Tout d'abord, en utilisant EmotivPRO Builder, nous avons conçu une expérience simple. Dans cette expérience, un participant est simplement invité à garder les yeux ouverts pendant 2 minutes tout en se concentrant sur l'écran, puis fermés pendant 2 minutes. Ils entendraient une cloche à la fin de 2 minutes pour signaler l'ouverture de leurs yeux.
Vous pouvez suivre la vidéo ci-dessous pour réaliser votre propre expérience de suppression alpha ou vous pouvez exécuter notre expérience à partir du lien ici :
4.1. Ajustement des dispositifs et qualité de l'EEG
En savoir plus sur le fonctionnement de notre porte EQ ici. Trouvez plus d'infos sur l'ajustement des dispositifs spécifiques à votre casque ici :
Type EPOC
Type Insight
4.2. Traitement et transformation des données EEG
Maintenant que vous avez vos données, vous pouvez les transformer en domaine de fréquence en utilisant Emotiv Analyzer. Suivez les étapes dans la vidéo.
4.3. Interprétation des données
Une fois l'Analyzer terminé, téléchargez le fichier zip. Pour chaque enregistrement, vous aurez un fichier csv avec les puissances de bandes et un fichier image que vous pouvez utiliser pour réaliser votre propre analyse statistique.
Fig. 11 – Puissances des bandes.
Dans notre sortie, nous pouvons voir l'augmentation de la puissance alpha lorsque les yeux étaient fermés (orange) par rapport à quand ils étaient ouverts (bleu).
C'est la fin de notre tutoriel ! Vous êtes maintenant équipé des bases 🙂
Vous pouvez trouver des liens pour une lecture plus avancée dans la section des ressources.
5. Ressources
LECTURE AVANCÉE
Donoghue et al. 2022 Considérations méthodologiques pour l'étude des oscillations neuronales
GLOSSAIRE DES TERMES EEG
Kane et al. 2017 (ici)
CODE OPEN SOURCE
Si vous êtes à l'aise avec la programmation python, nous avons mis à disposition des scripts python que vous pouvez utiliser pour obtenir des valeurs de puissance alpha, étiquetées par segments les yeux ouverts et fermés. Trouvez le code et des fichiers de données sur la suppression alpha ici : https://osf.io/9bvgh/
MANUELS EMOTIV
Manuel EmotivPRO Builder
Manuel EmotivPRO
Manuel EmotivPRO Analyzer
7. Références
Donoghue, T., Schaworonkow, N. et Voytek, B., 2022. Considérations méthodologiques pour l'étude des oscillations neuronales. Revue européenne de neurosciences, 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. et van Putten, M.J., 2017. Un glossaire révisé des termes les plus couramment utilisés par les électroencéphalographistes cliniques et proposition mise à jour pour le format de rapport des résultats EEG. Révision 2017. Pratique de la neurophysiologie clinique, 2, p.170. doi : 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Électroencéphalogramme (EEG) et ses antécédents. Dans : Analyse et classification des signaux EEG. Santé Information Science. Springer, Cham. doi : https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
1. Introduction
Bienvenue ! Dans ce tutoriel, nous allons apprendre sur les ondes cérébrales et comment nous pouvons les utiliser pour comprendre le cerveau et le comportement.
Hans Berger a inventé le terme électroencéphalogramme en 1929, lorsqu'il a décrit des changements dans les 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 appelées ondes alpha et ondes 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 avait décrites chez les humains pour la première fois !
Depuis lors, la méthode d'électroencéphalographie est devenue un outil clé en neuroscience et a aidé à faire évoluer notre compréhension des ondes cérébrales (que les chercheurs appellent oscillations neuronales) et a aidé à caractériser les états du cerveau tels que la fatigue et l'éveil.
Dans ce bref tutoriel, nous allons aborder les points suivants :
Qu'est-ce que les oscillations neuronales ?
Comment pouvons-nous mesurer les oscillations neuronales ?
Que pouvons-nous faire avec les oscillations neuronales ?
Application pratique utilisant des dispositifs et des 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 dispositifs EEG sur le marché qui peuvent être utilisés pour enregistrer un EEG. Les dispositifs EEG peuvent aller de :
Un seul capteur ou jusqu'à 256 électrodes – Plus d'électrodes donneraient une résolution spatiale plus élevée des informations sur le cuir chevelu.
Électrodes humides ou sèches – Les électrodes humides utilisent un gel électrolytique ou une solution saline pour améliorer la conductivité 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.
Électrode active ou passive – Les systèmes d'électrodes passives conduisent simplement le signal vers l'appareil où il est amplifié. Les systèmes d'électrodes actives amplifient le signal à chaque électrode avant qu'il n'atteigne l'appareil pour amplification. Cela réduit le bruit électrique environnemental dans le signal.
Dispositifs filaires ou sans fil qui transmettent des données via Bluetooth.
Fig. 2 – Un système EEG sans fil, à faible densité.
Fig. 3 – Un système EEG à électrodes hautes densités filaires.
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 qu'il peut mesurer l'activité neuronale à une échelle de millisecondes, ce qui peut mesurer des processus pré-conscients.
Fig. 4 – Résolution spatiale vs temporelle des différents outils de neuroimagerie.
Il est le mieux adapté à des questions telles que « quelles parties de ma vidéo les participants ont-ils le plus regardées ? »
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. Enregistrer avec un grand nombre de canaux peut permettre de reconstruire mathématiquement la source, mais il est toujours limité dans l'identification des sources profondes. L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est mieux adaptée pour répondre à des questions telles que « Quelle partie du cerveau est liée aux changements d'attention ? »
2.3. Capteur à EEG brut ?
Une fois qu'un appareil EEG est installé sur la tête, l'activité cérébrale est mesurée sur un seul capteur comme la différence d'amplitude entre ce capteur et un capteur de référence. Dans la plupart des systèmes EEG, cela s'appelle l'électrode de sens commun (CMS). Un capteur supplémentaire, la jambe droite entraînée (DRL), aide à réduire toute interférence au CMS.
Fig. 5 – Schéma simplifié de la transmission du signal EEG.
Dans les systèmes avec des électrodes actives et passives, le signal est ensuite amplifié et filtré en passe-bas. Le filtrage en passe-bas est une étape qui supprimera les éventuelles interférences électriques provenant de l'environnement dans votre signal, par exemple, la puissance des lignes principales.
Ces étapes se produisent dans le matériel lui-même avant que le signal EEG brut puisse être visualisé sur votre écran d'ordinateur.
2.4. Quelques notions de base
Convention de nomenclature standard 10-20
Les capteurs gauches sont généralement numérotés impairs et les capteurs droits sont généralement numérotés pairs.
Note 1 : ce ne sont que des conventions de nommage et la source de l'emplacement des capteurs EEG n'est pas un indicateur de la source de l'activité.
Note 2 : des étapes supplémentaires telles que la reconstruction mathématique de la source doivent être entreprises pour déterminer la source de l'activité à un seul canal.
3. Qu'est-ce que les oscillations neuronales ?
Les ondes cérébrales, souvent appelées oscillations neuronales, sont des motifs rythmiques produits par un seul neurone ou un groupe de neurones.
On ne sait pas encore pourquoi le cerveau produit ces différents types d'oscillations, bien qu'il existe de nombreuses théories. Les chercheurs utilisent différentes tâches pour caractériser ces activités oscillatoires et visent à comprendre les mystères du cerveau en utilisant ces motifs rythmiques.
3.1. Quelques propriétés d'une oscillation
Cette figure montre une mesure d'un signal électrique régulier :
Fig. 6 – Résolution spatiale vs temporelle des différents outils de neuroimagerie.
À gauche (axe des ordonnées), nous pouvons tracer l'amplitude de l'enregistrement électrique et sur l'axe horizontal (axe des abscisses) le temps. L'amplitude du signal variera régulièrement 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 l'unité est le Hertz (Hz). Donc, 1 cycle par seconde = 1 Hz. Les amplitudes sont généralement mesurées en microvolts (µV).
Dans le cerveau, nous voyons des ondes avec des fréquences variant de 0,2 Hz (ondes très lentes) à 80 Hz ou plus (ondes très rapides). Une activité à haute fréquence jusqu'à 500 Hz associée aux crises peut également avoir été enregistrée dans le cerveau.
Différents types d'oscillations cérébrales sont caractérisés en fonction de leur fréquence. Ceux-ci sont connus sous le nom de bandes de fréquence et peuvent être liés à différents états cérébraux :
Fig. 7 – Ondes cérébrales dans un EEG typique.
3.2. Pourquoi les différentes bandes de fréquence sont-elles importantes ?
Identifier les motifs cérébraux normaux vs anormaux
Les oscillations neuronales sont importantes pour la détection des crises et le diagnostic de l'épilepsie en neurologie.Interfaces cerveau-ordinateur (BCI)
La quantité d'oscillations bêta, gamma et mu est souvent utilisée pour entraîner des dispositifs à distance (par exemple, déplacer un fauteuil roulant par la pensée).Neurofeedback
C'est une forme d'entraînement cérébral où vous pouvez visualiser vos ondes cérébrales (par exemple, les oscillations gamma) et participer à des tâches cognitives pour améliorer la quantité d'oscillations gamma dans votre cerveau.Neuromarketing
Les bandes de fréquence alpha et bêta peuvent être utilisées pour déterminer quelle partie d'une publicité est plus ou moins engageante.
3.3. Types d'analyse des données EEG
Le plus souvent, les chercheurs effectuent des analyses dans le domaine temporel ou dans le domaine de fréquence.
Analyse dans le domaine temporel
Mesure typiquement l'amplitude de la tension à des points temporels d'intérêt après l'apparition d'un stimulus. Ce sont ce qu'on appelle des potentiels évoqués (ERPs).
Analyse dans le domaine de fréquence
Mesure typiquement la quantité d'oscillations neuronales dans différentes bandes de fréquence dans une fenêtre temporelle définie ou par rapport à l'apparition d'un événement.
Ensuite, nous fournissons un aperçu de l'analyse dans le domaine de fréquence.
3.4. Traitement
Une fois que vous avez effectué un enregistrement EEG, vous nettoyez typiquement les données avant de donner un sens aux oscillations.
Filtrage
Une technique pour supprimer les bruits environnementaux de haute et basse fréquence dans les données.Suppression des artefacts
Les mouvements physiques, les clignements d'yeux peuvent tous provoquer de grands artefacts (> 50 µV dans l'EEG). Ceux-ci peuvent être supprimés afin qu'ils n'influencent pas nos résultats. Certains chercheurs utilisent des méthodes sophistiquées pour corriger ces artefacts afin de préserver les données.
Après que les données ont été traitées, le signal peut maintenant être converti en domaine de fréquence afin que nous puissions quantifier la quantité de chaque type d'ondes cérébrales.
Fig. 8 – Artefact de clignement d'œil dans un EEG brut.
3.5. Transformée de Fourier rapide (FFT)
Une transformée de Fourier est la conversion mathématique du signal EEG du « domaine temporel » (image A) au « domaine de fréquence » (image B).
Dans le domaine de fréquence, nous pouvons quantifier combien de chaque type d'oscillation se trouvait dans notre enregistrement. Cela correspond généralement à la « puissance » de la bande de fréquence et peut être affiché sous forme de spectre de puissance (Image B).
Fig. 9A – EEG brut dans le domaine temporel.
Fig. 9B – Spectre de puissance après FFT (domaine de fréquence).
3.6. Puissance des bandes
La puissance d'une bande de fréquence (par exemple, bande alpha) obtenue à partir d'une transformée de Fourier nous dit combien il y a de chaque bande de fréquence. Les unités de puissance des bandes sont généralement en µV2/Hz. La plupart du temps, les amplitudes ou les spectres de puissance provenant d'une FFT sont affichés en unités logarithmiques en décibels (dB). 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 des bandes peuvent être comparées pour comprendre les effets expérimentaux sur les ondes cérébrales.
4. De la théorie à la pratique
Ensuite, nous allons examiner l'effet de suppression alpha.
C'est un phénomène d'abord rapporté par Hans Berger, dans lequel nous voyons une diminution significative de la quantité d'oscillations alpha (puissance alpha) lorsque les yeux de quelqu'un sont ouverts par rapport à quand ils sont fermés.
Fig. 10 – Une augmentation des oscillations alpha peut être observée lorsque les yeux sont ouverts.
Tout d'abord, en utilisant EmotivPRO Builder, nous avons conçu une expérience simple. Dans cette expérience, un participant est simplement invité à garder les yeux ouverts pendant 2 minutes tout en se concentrant sur l'écran, puis fermés pendant 2 minutes. Ils entendraient une cloche à la fin de 2 minutes pour signaler l'ouverture de leurs yeux.
Vous pouvez suivre la vidéo ci-dessous pour réaliser votre propre expérience de suppression alpha ou vous pouvez exécuter notre expérience à partir du lien ici :
4.1. Ajustement des dispositifs et qualité de l'EEG
En savoir plus sur le fonctionnement de notre porte EQ ici. Trouvez plus d'infos sur l'ajustement des dispositifs spécifiques à votre casque ici :
Type EPOC
Type Insight
4.2. Traitement et transformation des données EEG
Maintenant que vous avez vos données, vous pouvez les transformer en domaine de fréquence en utilisant Emotiv Analyzer. Suivez les étapes dans la vidéo.
4.3. Interprétation des données
Une fois l'Analyzer terminé, téléchargez le fichier zip. Pour chaque enregistrement, vous aurez un fichier csv avec les puissances de bandes et un fichier image que vous pouvez utiliser pour réaliser votre propre analyse statistique.
Fig. 11 – Puissances des bandes.
Dans notre sortie, nous pouvons voir l'augmentation de la puissance alpha lorsque les yeux étaient fermés (orange) par rapport à quand ils étaient ouverts (bleu).
C'est la fin de notre tutoriel ! Vous êtes maintenant équipé des bases 🙂
Vous pouvez trouver des liens pour une lecture plus avancée dans la section des ressources.
5. Ressources
LECTURE AVANCÉE
Donoghue et al. 2022 Considérations méthodologiques pour l'étude des oscillations neuronales
GLOSSAIRE DES TERMES EEG
Kane et al. 2017 (ici)
CODE OPEN SOURCE
Si vous êtes à l'aise avec la programmation python, nous avons mis à disposition des scripts python que vous pouvez utiliser pour obtenir des valeurs de puissance alpha, étiquetées par segments les yeux ouverts et fermés. Trouvez le code et des fichiers de données sur la suppression alpha ici : https://osf.io/9bvgh/
MANUELS EMOTIV
Manuel EmotivPRO Builder
Manuel EmotivPRO
Manuel EmotivPRO Analyzer
7. Références
Donoghue, T., Schaworonkow, N. et Voytek, B., 2022. Considérations méthodologiques pour l'étude des oscillations neuronales. Revue européenne de neurosciences, 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. et van Putten, M.J., 2017. Un glossaire révisé des termes les plus couramment utilisés par les électroencéphalographistes cliniques et proposition mise à jour pour le format de rapport des résultats EEG. Révision 2017. Pratique de la neurophysiologie clinique, 2, p.170. doi : 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Électroencéphalogramme (EEG) et ses antécédents. Dans : Analyse et classification des signaux EEG. Santé Information Science. Springer, Cham. doi : https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
1. Introduction
Bienvenue ! Dans ce tutoriel, nous allons apprendre sur les ondes cérébrales et comment nous pouvons les utiliser pour comprendre le cerveau et le comportement.
Hans Berger a inventé le terme électroencéphalogramme en 1929, lorsqu'il a décrit des changements dans les 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 appelées ondes alpha et ondes 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 avait décrites chez les humains pour la première fois !
Depuis lors, la méthode d'électroencéphalographie est devenue un outil clé en neuroscience et a aidé à faire évoluer notre compréhension des ondes cérébrales (que les chercheurs appellent oscillations neuronales) et a aidé à caractériser les états du cerveau tels que la fatigue et l'éveil.
Dans ce bref tutoriel, nous allons aborder les points suivants :
Qu'est-ce que les oscillations neuronales ?
Comment pouvons-nous mesurer les oscillations neuronales ?
Que pouvons-nous faire avec les oscillations neuronales ?
Application pratique utilisant des dispositifs et des 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 dispositifs EEG sur le marché qui peuvent être utilisés pour enregistrer un EEG. Les dispositifs EEG peuvent aller de :
Un seul capteur ou jusqu'à 256 électrodes – Plus d'électrodes donneraient une résolution spatiale plus élevée des informations sur le cuir chevelu.
Électrodes humides ou sèches – Les électrodes humides utilisent un gel électrolytique ou une solution saline pour améliorer la conductivité 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.
Électrode active ou passive – Les systèmes d'électrodes passives conduisent simplement le signal vers l'appareil où il est amplifié. Les systèmes d'électrodes actives amplifient le signal à chaque électrode avant qu'il n'atteigne l'appareil pour amplification. Cela réduit le bruit électrique environnemental dans le signal.
Dispositifs filaires ou sans fil qui transmettent des données via Bluetooth.
Fig. 2 – Un système EEG sans fil, à faible densité.
Fig. 3 – Un système EEG à électrodes hautes densités filaires.
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 qu'il peut mesurer l'activité neuronale à une échelle de millisecondes, ce qui peut mesurer des processus pré-conscients.
Fig. 4 – Résolution spatiale vs temporelle des différents outils de neuroimagerie.
Il est le mieux adapté à des questions telles que « quelles parties de ma vidéo les participants ont-ils le plus regardées ? »
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. Enregistrer avec un grand nombre de canaux peut permettre de reconstruire mathématiquement la source, mais il est toujours limité dans l'identification des sources profondes. L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est mieux adaptée pour répondre à des questions telles que « Quelle partie du cerveau est liée aux changements d'attention ? »
2.3. Capteur à EEG brut ?
Une fois qu'un appareil EEG est installé sur la tête, l'activité cérébrale est mesurée sur un seul capteur comme la différence d'amplitude entre ce capteur et un capteur de référence. Dans la plupart des systèmes EEG, cela s'appelle l'électrode de sens commun (CMS). Un capteur supplémentaire, la jambe droite entraînée (DRL), aide à réduire toute interférence au CMS.
Fig. 5 – Schéma simplifié de la transmission du signal EEG.
Dans les systèmes avec des électrodes actives et passives, le signal est ensuite amplifié et filtré en passe-bas. Le filtrage en passe-bas est une étape qui supprimera les éventuelles interférences électriques provenant de l'environnement dans votre signal, par exemple, la puissance des lignes principales.
Ces étapes se produisent dans le matériel lui-même avant que le signal EEG brut puisse être visualisé sur votre écran d'ordinateur.
2.4. Quelques notions de base
Convention de nomenclature standard 10-20
Les capteurs gauches sont généralement numérotés impairs et les capteurs droits sont généralement numérotés pairs.
Note 1 : ce ne sont que des conventions de nommage et la source de l'emplacement des capteurs EEG n'est pas un indicateur de la source de l'activité.
Note 2 : des étapes supplémentaires telles que la reconstruction mathématique de la source doivent être entreprises pour déterminer la source de l'activité à un seul canal.
3. Qu'est-ce que les oscillations neuronales ?
Les ondes cérébrales, souvent appelées oscillations neuronales, sont des motifs rythmiques produits par un seul neurone ou un groupe de neurones.
On ne sait pas encore pourquoi le cerveau produit ces différents types d'oscillations, bien qu'il existe de nombreuses théories. Les chercheurs utilisent différentes tâches pour caractériser ces activités oscillatoires et visent à comprendre les mystères du cerveau en utilisant ces motifs rythmiques.
3.1. Quelques propriétés d'une oscillation
Cette figure montre une mesure d'un signal électrique régulier :
Fig. 6 – Résolution spatiale vs temporelle des différents outils de neuroimagerie.
À gauche (axe des ordonnées), nous pouvons tracer l'amplitude de l'enregistrement électrique et sur l'axe horizontal (axe des abscisses) le temps. L'amplitude du signal variera régulièrement 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 l'unité est le Hertz (Hz). Donc, 1 cycle par seconde = 1 Hz. Les amplitudes sont généralement mesurées en microvolts (µV).
Dans le cerveau, nous voyons des ondes avec des fréquences variant de 0,2 Hz (ondes très lentes) à 80 Hz ou plus (ondes très rapides). Une activité à haute fréquence jusqu'à 500 Hz associée aux crises peut également avoir été enregistrée dans le cerveau.
Différents types d'oscillations cérébrales sont caractérisés en fonction de leur fréquence. Ceux-ci sont connus sous le nom de bandes de fréquence et peuvent être liés à différents états cérébraux :
Fig. 7 – Ondes cérébrales dans un EEG typique.
3.2. Pourquoi les différentes bandes de fréquence sont-elles importantes ?
Identifier les motifs cérébraux normaux vs anormaux
Les oscillations neuronales sont importantes pour la détection des crises et le diagnostic de l'épilepsie en neurologie.Interfaces cerveau-ordinateur (BCI)
La quantité d'oscillations bêta, gamma et mu est souvent utilisée pour entraîner des dispositifs à distance (par exemple, déplacer un fauteuil roulant par la pensée).Neurofeedback
C'est une forme d'entraînement cérébral où vous pouvez visualiser vos ondes cérébrales (par exemple, les oscillations gamma) et participer à des tâches cognitives pour améliorer la quantité d'oscillations gamma dans votre cerveau.Neuromarketing
Les bandes de fréquence alpha et bêta peuvent être utilisées pour déterminer quelle partie d'une publicité est plus ou moins engageante.
3.3. Types d'analyse des données EEG
Le plus souvent, les chercheurs effectuent des analyses dans le domaine temporel ou dans le domaine de fréquence.
Analyse dans le domaine temporel
Mesure typiquement l'amplitude de la tension à des points temporels d'intérêt après l'apparition d'un stimulus. Ce sont ce qu'on appelle des potentiels évoqués (ERPs).
Analyse dans le domaine de fréquence
Mesure typiquement la quantité d'oscillations neuronales dans différentes bandes de fréquence dans une fenêtre temporelle définie ou par rapport à l'apparition d'un événement.
Ensuite, nous fournissons un aperçu de l'analyse dans le domaine de fréquence.
3.4. Traitement
Une fois que vous avez effectué un enregistrement EEG, vous nettoyez typiquement les données avant de donner un sens aux oscillations.
Filtrage
Une technique pour supprimer les bruits environnementaux de haute et basse fréquence dans les données.Suppression des artefacts
Les mouvements physiques, les clignements d'yeux peuvent tous provoquer de grands artefacts (> 50 µV dans l'EEG). Ceux-ci peuvent être supprimés afin qu'ils n'influencent pas nos résultats. Certains chercheurs utilisent des méthodes sophistiquées pour corriger ces artefacts afin de préserver les données.
Après que les données ont été traitées, le signal peut maintenant être converti en domaine de fréquence afin que nous puissions quantifier la quantité de chaque type d'ondes cérébrales.
Fig. 8 – Artefact de clignement d'œil dans un EEG brut.
3.5. Transformée de Fourier rapide (FFT)
Une transformée de Fourier est la conversion mathématique du signal EEG du « domaine temporel » (image A) au « domaine de fréquence » (image B).
Dans le domaine de fréquence, nous pouvons quantifier combien de chaque type d'oscillation se trouvait dans notre enregistrement. Cela correspond généralement à la « puissance » de la bande de fréquence et peut être affiché sous forme de spectre de puissance (Image B).
Fig. 9A – EEG brut dans le domaine temporel.
Fig. 9B – Spectre de puissance après FFT (domaine de fréquence).
3.6. Puissance des bandes
La puissance d'une bande de fréquence (par exemple, bande alpha) obtenue à partir d'une transformée de Fourier nous dit combien il y a de chaque bande de fréquence. Les unités de puissance des bandes sont généralement en µV2/Hz. La plupart du temps, les amplitudes ou les spectres de puissance provenant d'une FFT sont affichés en unités logarithmiques en décibels (dB). 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 des bandes peuvent être comparées pour comprendre les effets expérimentaux sur les ondes cérébrales.
4. De la théorie à la pratique
Ensuite, nous allons examiner l'effet de suppression alpha.
C'est un phénomène d'abord rapporté par Hans Berger, dans lequel nous voyons une diminution significative de la quantité d'oscillations alpha (puissance alpha) lorsque les yeux de quelqu'un sont ouverts par rapport à quand ils sont fermés.
Fig. 10 – Une augmentation des oscillations alpha peut être observée lorsque les yeux sont ouverts.
Tout d'abord, en utilisant EmotivPRO Builder, nous avons conçu une expérience simple. Dans cette expérience, un participant est simplement invité à garder les yeux ouverts pendant 2 minutes tout en se concentrant sur l'écran, puis fermés pendant 2 minutes. Ils entendraient une cloche à la fin de 2 minutes pour signaler l'ouverture de leurs yeux.
Vous pouvez suivre la vidéo ci-dessous pour réaliser votre propre expérience de suppression alpha ou vous pouvez exécuter notre expérience à partir du lien ici :
4.1. Ajustement des dispositifs et qualité de l'EEG
En savoir plus sur le fonctionnement de notre porte EQ ici. Trouvez plus d'infos sur l'ajustement des dispositifs spécifiques à votre casque ici :
Type EPOC
Type Insight
4.2. Traitement et transformation des données EEG
Maintenant que vous avez vos données, vous pouvez les transformer en domaine de fréquence en utilisant Emotiv Analyzer. Suivez les étapes dans la vidéo.
4.3. Interprétation des données
Une fois l'Analyzer terminé, téléchargez le fichier zip. Pour chaque enregistrement, vous aurez un fichier csv avec les puissances de bandes et un fichier image que vous pouvez utiliser pour réaliser votre propre analyse statistique.
Fig. 11 – Puissances des bandes.
Dans notre sortie, nous pouvons voir l'augmentation de la puissance alpha lorsque les yeux étaient fermés (orange) par rapport à quand ils étaient ouverts (bleu).
C'est la fin de notre tutoriel ! Vous êtes maintenant équipé des bases 🙂
Vous pouvez trouver des liens pour une lecture plus avancée dans la section des ressources.
5. Ressources
LECTURE AVANCÉE
Donoghue et al. 2022 Considérations méthodologiques pour l'étude des oscillations neuronales
GLOSSAIRE DES TERMES EEG
Kane et al. 2017 (ici)
CODE OPEN SOURCE
Si vous êtes à l'aise avec la programmation python, nous avons mis à disposition des scripts python que vous pouvez utiliser pour obtenir des valeurs de puissance alpha, étiquetées par segments les yeux ouverts et fermés. Trouvez le code et des fichiers de données sur la suppression alpha ici : https://osf.io/9bvgh/
MANUELS EMOTIV
Manuel EmotivPRO Builder
Manuel EmotivPRO
Manuel EmotivPRO Analyzer
7. Références
Donoghue, T., Schaworonkow, N. et Voytek, B., 2022. Considérations méthodologiques pour l'étude des oscillations neuronales. Revue européenne de neurosciences, 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. et van Putten, M.J., 2017. Un glossaire révisé des termes les plus couramment utilisés par les électroencéphalographistes cliniques et proposition mise à jour pour le format de rapport des résultats EEG. Révision 2017. Pratique de la neurophysiologie clinique, 2, p.170. doi : 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Électroencéphalogramme (EEG) et ses antécédents. Dans : Analyse et classification des signaux EEG. Santé Information Science. Springer, Cham. doi : https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
Solutions
Soutien
Société
© 2025 EMOTIV, Tous droits réservés.
Vos choix de confidentialité (paramètres des cookies)
*Avertissement – Les produits EMOTIV sont destinés à être utilisés uniquement pour des applications de recherche et un usage personnel. Nos produits ne sont pas vendus en tant que Dispositifs Médicaux tels que définis dans la directive européenne 93/42/EEC. Nos produits ne sont pas conçus ou destinés à être utilisés pour le diagnostic ou le traitement des maladies.
Remarque sur les traductions : Les versions non anglaises de ce site Web ont été traduites pour votre commodité à l'aide de l'intelligence artificielle. Bien que nous nous efforçons d'être précis, les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des nuances qui diffèrent du texte original. Pour les informations les plus précises, veuillez vous référer à la version anglaise de ce site.
Solutions
Soutien
Société
© 2025 EMOTIV, Tous droits réservés.
Vos choix de confidentialité (paramètres des cookies)
*Avertissement – Les produits EMOTIV sont destinés à être utilisés uniquement pour des applications de recherche et un usage personnel. Nos produits ne sont pas vendus en tant que Dispositifs Médicaux tels que définis dans la directive européenne 93/42/EEC. Nos produits ne sont pas conçus ou destinés à être utilisés pour le diagnostic ou le traitement des maladies.
Remarque sur les traductions : Les versions non anglaises de ce site Web ont été traduites pour votre commodité à l'aide de l'intelligence artificielle. Bien que nous nous efforçons d'être précis, les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des nuances qui diffèrent du texte original. Pour les informations les plus précises, veuillez vous référer à la version anglaise de ce site.
Solutions
Soutien
Société
© 2025 EMOTIV, Tous droits réservés.
Vos choix de confidentialité (paramètres des cookies)
*Avertissement – Les produits EMOTIV sont destinés à être utilisés uniquement pour des applications de recherche et un usage personnel. Nos produits ne sont pas vendus en tant que Dispositifs Médicaux tels que définis dans la directive européenne 93/42/EEC. Nos produits ne sont pas conçus ou destinés à être utilisés pour le diagnostic ou le traitement des maladies.
Remarque sur les traductions : Les versions non anglaises de ce site Web ont été traduites pour votre commodité à l'aide de l'intelligence artificielle. Bien que nous nous efforçons d'être précis, les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des nuances qui diffèrent du texte original. Pour les informations les plus précises, veuillez vous référer à la version anglaise de ce site.