WO2009136021A1 - Procede et systeme non invasif de detection et d'evaluation de l'activite electrophysiologique neuronale - Google Patents

Procede et systeme non invasif de detection et d'evaluation de l'activite electrophysiologique neuronale Download PDF

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WO2009136021A1
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electrophysiological
interest
measurement points
detecting
invasive
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Sylvain Baillet
Line Garnero
Florence Gombert
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Centre National De La Recherche Scientifique -Cnrs-
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    • A61B5/242—Detecting biomagnetic fields, e.g. magnetic fields produced by bioelectric currents
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    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
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    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
    • A61B5/372—Analysis of electroencephalograms

Definitions

  • the invention relates to a method and a non-invasive system for detecting and evaluating neuronal electrophysiological sources by exploring a multiplicity of points belonging to an area of interest.
  • the present invention relates to the field of acquisition and treatment, by non-invasive brain imaging, of electrophysiological signals, particularly for the aid to therapeutic decision and medical diagnosis. More particularly, the invention relates to a method and a non-invasive system for detecting and evaluating neuronal activity in patients with neurological diseases with clear electrophysiological signature, such as epilepsy, neurodegenerative diseases , Alzheimer's, Parkinson's, etc.
  • the purpose of the analysis of cerebral electrophysiological signals is to identify brain regions involved in normal or pathological electrophysiological activity. It is known from the state of the art, various tools for collecting and analyzing electrical signals corresponding to the neuronal electrophysiological activity of a patient.
  • the first of these consists in the invasive implantation of intracranial electrodes, for example in regions suspected of epileptogenesis.
  • This type of implantation requires a delicate, risky and potentially traumatic surgical procedure for patients. It involves placing electrodes in the brain very precisely to record the activity of regions suspected to be the site of pathological electrophysiological activity.
  • the risk of implantation-related infections and subdural hematomas is important. The patient stays implanted for long periods observation periods in specialized clinical services and the economic costs of this type of protocol are considerable.
  • the imaging technique requires the registration of the MEG or EEG recordings with a structural image of the cortical anatomy that can be obtained in a second step by means of a Magnetic Resonance Imaging (MRI) examination.
  • MRI Magnetic Resonance Imaging
  • This operation has many sources of errors and inaccuracies (of the order of a centimeter maximum). Or 1 small variations in the relative position of measurement points vis-à-vis anatomical area of interest lead to large variations in the estimate of the neural currents to be matched.
  • the present invention aims at overcoming the drawbacks of the state of the art by proposing a method and a non-invasive system for detecting and evaluating the neuronal electrophysiological activity which are at the fast, complete and accurate.
  • Another objective is to provide the clinician with reliable and representative information of brain activity in the environment of a region of interest in order to integrate the variability of the results in his final diagnosis.
  • the invention proposes a step of estimating the electrophysiological potentials in a region of interest located around a predefined anatomical target so as to integrate the uncertainty on the measurements due to the repositioning errors. relative cortical anatomy and MEG or EEG surface recordings.
  • the subject of the invention is a non-invasive method for detecting and evaluating neuronal electrophysiological activity comprising a step of non-invasive acquisition of anatomical and electrophysiological data in a region of analysis, a step of identifying at least one electrophysiological source and a step of selecting at least one main measurement point.
  • This method further comprises a step of estimating electrical potentials at a plurality of measurement points secondary areas belonging to an area of interest around the main measurement point.
  • the instability of the measurements related to the positioning of the main measuring point is compensated by the plurality of secondary measurement points which make it possible to obtain an estimate of the deep signals that is representative of the environment in the area of the earth. interest.
  • the selection step consists in choosing the implantation of virtual electrodes, defining the main measurement points, as a function of the electro-physiological data acquired during the preceding steps;
  • the estimation step includes a classification phase of the secondary measurement points, in particular as a function of the electrophysiological data acquired during the preceding steps.
  • This classification is advantageous because it provides the user with two different signals and therefore representative of the environment in the area of interest;
  • the classification is furthermore carried out by a decomposition into singular values.
  • the classification is carried out by a classification to the nearest neighbor in the sense of the K-average algorithm;
  • the method comprises a phase of calculating the electrophysiological potentials representative of each of the classes
  • the area of interest corresponds substantially to a cube of 1 cm 3 centered on the main measurement point.
  • the invention also relates to a non-invasive system for detecting and evaluating neuronal electrophysiological activity comprising apparatus for acquiring anatomical and electrophysiological data. in an analysis region, a module for identifying at least one electrophysiological source and a module for selecting at least one main measurement point, further comprising a module for estimating electrical potentials in a plurality of secondary measurement points belonging to an area of interest located around the main measurement point.
  • the electrical potential estimation module comprises means for classifying the secondary measurement points (52) according to two classes; the module for estimating electrical potentials comprises means for calculating the electrophysiological potentials representative of each of the classes.
  • FIG. 1 a diagrammatic representation of an exemplary embodiment of a system for implementing the method for detecting and evaluating the neuronal electrophysiological activity according to the invention
  • FIG. 2 a flowchart of the method according to the invention.
  • FIGS. 4a, 4b, 4c and 4d four graphs representing the electrophysiological signals measured by intracranial electrodes or estimated by means of the method according to the invention.
  • the system comprises a magnetic resonance imaging apparatus 2a, hereinafter MRI, and a magnetoencephalograph 2b, hereinafter MEG, for acquiring electrophysiological data.
  • MRI magnetic resonance imaging apparatus
  • MEG magnetoencephalograph
  • These two devices 2a, 2b are connected to a processing unit 3 consisting of a direct problem solving module 4, a problem solving module 5 on the entire mesh of the cortex and an estimation module 6 of the Electro-physiological potentials within an area of interest 8.
  • the processing unit is furthermore advantageously connected to a display screen 9 for the representation of the electrophysiological signals obtained by means of the method according to the invention.
  • the method for detecting and evaluating the neuronal electrophysiological activity illustrated in FIG. 2 comprises a first step 10 for acquiring physiological data making it possible to model an analysis region 12, for example the entire cortex. brain of a patient. This modeling step is performed using the T1-weighted anatomical MRI 2a. The data is stored and the MRI of the patient is segmented so as to perform a surface mesh of the cerebral cortex.
  • three first markers such as vitamin A pellets, are placed on the patient's skull before the MRI to allow the registration of the head with the MEG 2b system for further processing.
  • the second step 20 of the method according to the invention is to perform a magnetoencephalographic examination of the patient.
  • This MEG examination consists of acquiring and digitizing surface electromagnetic data collected using an MEG 2a device composed of a plurality of sensors positioned on the cortical surface of the patient.
  • the magnetoencephalographic examination is carried out using a MEG CTF ⁇ / SM MedTech system, the number of MEG sensors is equal to 151 and the sampling frequency of 1250 Hz.
  • any recording made on an equivalent MEG instrument, or even by an EEG system incorporating a plurality of scalp electrodes may be suitable for the analysis proposed by the invention.
  • the MEG or EEG examination consists of recording the brain activity of the subject either at rest, with eyes open or closed, or during an experimental paradigm aimed at exploring certain specific functions of the brain such as perception, the language , memory, attention, etc.
  • the duration of the recording must be sufficient to ensure the acquisition of at least one electrophysiological event of interest for the study, in this case at least one epileptic point.
  • Three second markers such as coils, located at the same positions as for the MRI, for example on the nasion, the left ear and the right ear, can mark the position of the MEG sensors relative to the anatomy of the patient.
  • the third step of the method according to the invention consists in identifying the electrophysiological sources of the analyzed region.
  • a first phase 30a of the method consists in performing a registration of the data from the two MRI 2a and MEG 2b measurement systems. This registration is performed by superposition of the first and second markers. Alternatively, there are registration systems with a greater number of reference points using a complete scanning of the scalp by a three-dimensional locating system of Isotrak / Polhemus type or equivalent.
  • the electrophysiological data recorded during the first 10 and the second 20 step are used during a resolution phase of the direct problem 30b.
  • the direct problem solving module 4 makes it possible to model the magnetic and potential fields collected on the scalp and generated by a configuration of known sources.
  • a third phase 30c of the step of estimating the position 30 of the electro-physiological sources consists, in agreement with the direct model, of reconstructing and identifying in time and space the generators, or electronic sources. physiological, at the origin of the electrophysiological signals collected on the surface by the MEG 2b system.
  • This step 30c identifies the electrophysiological sources of the signals recorded outside the head by the MEG sensors.
  • This reverse problem solving technique is described in particular in the document “S. Baillet, J. C. Mosher, R. M. Leahy,” Electromagnetic brain mapping “, IEEE Signal Proc. Mag., 18 (6), 14-30, Nov. 2001 ".
  • This problem can advantageously be posed when the sources are to be detected on the surface of the cortex obtained by treatment of the MRI examination of the subject according to step 10 and after relative repositioning of the MRI and functional MEG or EEG anatomical information according to the invention. step 30a.
  • - B is the data matrix containing the MEG or EEG surface measurements whose number of lines corresponds to the number of sensors and whose number of columns corresponds to the number of temporal samples of the recordings;
  • G is the gain matrix that is given by the direct problem according to the procedure of step 30b;
  • J is the unknown matrix of cortical sources whose respective amplitudes are to be estimated.
  • ⁇ represents the noise present in the recordings.
  • ⁇ is a parameter that weights the weight of the regularizing term in relation to the fit of the model to the data.
  • the treatment unit identified the electrophysiological sources of cortical origin of the MEG or EEG recordings.
  • the method according to the invention then consists, during a fourth step 40, in allowing the investigator to select the position of the main measurement points 42 whose electrical potentials created by the corresponding electro-physiological neuronal sources are estimated.
  • this technical aspect allows the investigator to access a virtual electrodes implantation scheme 44 of depth comprising at least one virtual sensor corresponding to a main measurement point 42.
  • the method proposes to visualize on the display screen 9, the electro-physiological data acquired during the steps 10, 20 and 30 and to visualize the electrophysiological activities collected according to the implantation of virtual depth electrodes 44.
  • the position of the main measurement points 42 can be determined according to the usual clinical assessment of the patient which leads to the development of a pattern of implantation of depth electrodes.
  • the regions likely to be at the origin of a pathological brain activity are targeted by the clinician as a priority and will be subject to a virtual implantation of electrodes according to the principles of the invention.
  • the investigator can determine the anatomical location of regions of pre-established interest in the context of the object of the experimental study (occipital cortex and vision, hippocampus and memory, etc. .).
  • the process according to the invention therefore provides a step of estimating the electrophysiological potentials 50 in a multitude of secondary measurement points 52 covering an area of interest 8 around the main measurement point. 42 and whose dimensions cover the uncertainties relating to the geometric registration between the MEG / EEG and MRI examinations.
  • the area of interest 8 corresponds to a cube of 1 cm side centered at the main measurement point 42 and the interior volume of this area of interest 8 is sampled in 1000 Secondary measurement points 52.
  • the dimensions of the area of interest 8 and sampling in this area of interest 8 can be defined directly by the investigator.
  • the dimensions of the area of interest 8 are related to both the repositioning uncertainty between the MRI and functional MEG / EEG anatomical examinations and the distance between two consecutive measurement points as defined by the investigator .
  • the volume of the region of interest can be limited by the distance separating two consecutive electrodes for the material that will be used in fine by the neuro-chirugian during the operation.
  • a region that is too small will not make it possible to correctly grasp the measurement of the uncertainties linked to a particular estimate of the neural currents.
  • the dimensions of the area of interest result from a tradeoff between the relevance of the measurements and the level of measurement of the uncertainties on the particular estimate.
  • the area of interest 8 can advantageously be represented by a cube of about 1 cm side, which easily encompasses the geometric registration uncertainties already mentioned.
  • the method comprises a first estimation phase 50a of the electrophysiological potentials at each of the secondary measurement points 52 and a second phase 50b consisting in distributing the estimated electrophysiological potentials within the zone of interest 8 according to two distinct and antagonistic classes so as to provide clinicians with two different signals that are representative of the environment within area of interest 8 and that incorporate the variability of results inherent in the experimental context of the measurements.
  • the method according to the invention thus makes it possible to establish an estimate having a high degree of reliability compared to a method which would present only a single signal.
  • the classification is performed according to a singular value decomposition, and a classification to the nearest neighbors by the K-average method, called kmeans.
  • the singular value decomposition is a mathematical method which consists of the decomposition of a matrix of measurements M on orthonormal vector bases, said singular, left U and right V weighted by singular values arranged on the diagonal of a singular matrix S, such that M ⁇ Us V, where V is the transposed matrix of V.
  • the singular value decomposition is used here for the purpose of updating. trends in the spatial distribution of the electrophysiological potentials in each of the secondary measurement points 52 in the area of interest 8. If this area of interest 8 is a cube of one centimeter on the side, it can then be decomposed into 1000 points of Secondary measures 52. Each row of the measurement matrix M is thus made up of time steps of one of these secondary potentials 52. The number of columns of the measurement matrix M corresponds to the number of temporal samples specific to the data collected.
  • the singular vectors in the matrix U represent a base of orthonormal time series, and thus decorrelated.
  • the corresponding singular values therefore indicate the contributions in terms of relative power in the set of original measurements.
  • the method then consists in recovering the first two components of the matrix U having the highest relative powers and multiplying them by the first two respective singular values S, in order to extract the two measurements from the matrix of measurements M. the most representative.
  • the method then consists in calculating the time correlation ratio between:
  • the same method is applied for the second component of the matrix U.
  • the two time series of the matrix of measurements M having the maximum correlation rate with the first and second components are then extracted. These two time series are used to initialize a classification step 52b of the time series of the measurement matrix M according to two classes in order to provide a compact representation of the variability of the measurements within the predefined area of interest 8.
  • the classification of the time series is carried out according to the principle of K-means, or k-means, preferably for K equal to two classes.
  • the classification of the time series could alternatively be carried out by any time series classification approach.
  • the measurement used to classify the time series of the measurement matrix M is based on the temporal correlation between the series of measurements and those of the two seeds.
  • the method then provides, in a step 60, to represent the two signals corresponding to the representative electrophysiological potentials of each class on the display screen, so that the investigator can take into account instability and variability of results in the analysis of experimental measurements.
  • FIG. 3 represents a parcel of cortex and a zone of interest 8, in this case a cube of one centimeter of side centered at a main measurement point 42 defined by a virtual electrode 44 of depth. . It is interesting to observe the correlation of the potentials estimated in this area of interest 8 with respect to the original deep signal measured with a real intracranial electrode. Two distinct areas of color appear clearly: a first zone whose activity is not very correlated with the actual measurement (dark colors) and a second zone strongly correlated (light colors).
  • FIG. 4a represents the electrophysiological potential measured 62 by an invasive intracranial electrode at a main measurement point
  • FIGS. 4b and 4c represent the estimated electrophysiological potentials 64 and 66 in a zone of interest 8.
  • Figure 4d showing a superposition of the measured signal 62 of Figure 4a with the estimated signal 64 of Figure 4b, that the significant events are still detected and that the amplitude of the invasive and estimated signals are consistent.
  • the invention is not limited to the embodiments described and shown. It is also possible to provide several steps of acquisition of electrophysiological data before the registration of these data. In addition, the geometry of the area of interest 8 may be different from that presented.
  • this zone of interest 8 could possibly take into account the physiological data acquired during the first MRI step.

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Abstract

L'invention se rapporte à un procédé et un système non invasif de détection et d'évaluation de sources électro-physiologiques neuronales par l'exploration d'une multiplicité de points appartenant à une zone d'intérêt. Les techniques non invasives posent problèmes quant à l'instabilité de l'estimation vis-à-vis de la position des points de mesures et des erreurs de recalage géométrique avec des examens anatomiques complémentaires, ce qui peut générer des erreurs importantes. La présente invention vise à proposer un procédé et un système non invasif de détection et d'évaluation de l'activité électro-physiologique neuronale profonde qui soit à la fois rapide, complet et précis. À ce titre, l'invention vise un procédé non invasif de détection et d'évaluation de l'activité électro-physiologique neuronale comportant une étape d'acquisition (10,20) non invasive de données anatomiques et électro¬ physiologiques dans une région d'analyse (12), une étape d'identification (30) d'au moins une source électro-physiologique et une étape de sélection (40) d'au moins un point de mesure principal (42), caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape d'estimation (50) des potentiels électriques en une pluralité de points de mesure secondaires (52) appartenant à une zone d'intérêt (8) située autour du point de mesure principal (42).

Description

PROCEDE ET SYSTEME NON INVASIF DE DETECTION ET D'EVALUATION DE L'ACTIVITE ELECTROPHYSIOLOGIQUE
NEURONALE
DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION
[001] L'invention se rapporte à un procédé et un système non invasif de détection et d'évaluation de sources électro-physiologiques neuronales par l'exploration d'une multiplicité de points appartenant à une zone d'intérêt.
[002] La présente invention concerne le domaine de l'acquisition et du traitement, par imagerie cérébrale non invasive, de signaux électrophysiologiques, notamment pour l'aide à la décision thérapeutique et au diagnostic médical. Plus particulièrement, l'invention concerne un procédé et un système non invasif de détection et d'évaluation de l'activité neuronale chez les patients atteints de maladies neurologiques à signature électro- physiologique claire, telles que l'épilepsie, les maladies neuro-dégénératives, la maladie d'Alzheimer, de Parkinson, etc.
ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE
[003] L'analyse des signaux électro-physiologiques cérébraux a pour objet l'identification des régions cérébrales impliquées dans une activité électro- physiologique normale ou pathologique. Il est connu de l'état de la technique, différents outils permettant de recueillir et d'analyser des signaux électriques correspondant à l'activité électro-physiologique neuronale d'un patient.
[004] La première d'entre elles consiste en l'implantation invasive d'électrodes intracrâniennes, par exemple dans des régions suspectées d'épiléptogénèse. Ce type d'implantation requiert une intervention chirurgicale délicate, risquée et potentiellement traumatisante pour les patients. Il s'agit en effet de placer très précisément des électrodes dans le cerveau pour enregistrer l'activité de régions suspectées d'être le terrain d'une activité électrophysiologique pathologique. Le risque d'infections et d'hématomes sous-duraux liés à l'implantation est important. Le patient reste implanté pendant de longues périodes d'observation dans les services cliniques spécialisés et les coûts économiques de ce type de protocole sont considérables.
[005] En outre, il arrive que l'implantation ne permette pas d'identifier de manière certaine les régions cérébrales à traiter car l'échantillonnage spatial offert par cette technique est limité à quelques dizaines de points de mesures dans le volume cérébral.
[006] II existe également d'autres méthodes, celles-ci non invasives, utilisant des techniques d'ÉlectroEncéphaloGrahie (EEG) ou de MagnétoEncéphaloGraphie (MEG) et permettant d'obtenir une résolution spatiale adéquate (de l'ordre du centimètre) pour l'étude fonctionnelle du cerveau. Ces techniques d'observation de surface nécessitent, après l'acquisition des signaux électro-physiologiques, l'utilisation d'outils mathématiques permettant, par résolution du problème direct et du problème inverse, de localiser et de reconstruire à partir des observations de surface acquises en certains points, l'activité électrique cérébrale générée au sein d'une zone d'intérêt pouvant s'étendre jusqu'au cerveau entier. Ces techniques présentent l'avantage d'une excellente résolution temporelle tout en permettant d'analyser les phénomènes électro-physiologiques neuronaux sans nécessiter d'intervention chirurgicale. Un tel procédé est notamment décrit dans le document de brevet n° FR 2 893 434.
[007] Cependant, ces techniques non invasives posent également certains problèmes techniques relatifs à la mise en correspondance entre la détection des activités neuronales et leur origine anatomique précise. En effet, la technique d'imagerie nécessite le recalage des enregistrements MEG ou EEG avec une image structurale de l'anatomie corticale pouvant être obtenue dans un deuxième temps grâce à un examen d'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM). Cette opération comporte de nombreuses sources d'erreurs et d'imprécisions (de l'ordre du centimètre au maximum). Or1 de faibles variations de la position relative des points de mesure vis-à-vis de la zone d'intérêt anatomique visée entraînent de fortes variations de l'estimation des courants neuronaux devant lui correspondre.
[008] Ces inconvénients ont plus particulièrement pour effet, lors de ces mesures non invasives, de générer des imprécisions et une instabilité numérique propre aux divers modèles mathématiques utilisés en amont. Dès lors, ces procédés d'estimation ne permettent pas d'obtenir des résultats suffisamment fiables pour s'affranchir, dans le contexte clinique, de l'analyse par électrodes intracrâniennes.
EXPOSE DE L'INVENTION [009] La présente invention vise à pallier les inconvénients de l'état de la technique en proposant un procédé et un système non invasif de détection et d'évaluation de l'activité électro-physiologique neuronale qui soient à la fois rapides, complets et précis.
[001O] Un autre objectif est de fournir au clinicien des informations fiables et représentatives de l'activité cérébrale dans l'environnement d'une région d'intérêt afin d'intégrer la variabilité des résultats dans son diagnostic final.
[0011] Pour ce faire, l'invention propose une étape d'estimation des potentiels électro-physiologiques dans une région d'intérêt située autour d'une cible anatomique prédéfinie de façon à intégrer l'incertitude sur les mesures dues aux erreurs de repositionnement relatif de l'anatomie corticale et des enregistrements de surface MEG ou EEG.
[0012] Plus précisément, l'invention a pour objet un procédé non invasif de détection et d'évaluation de l'activité électro-physiologique neuronale comportant une étape d'acquisition non invasive de données anatomiques et électro-physiologiques dans une région d'analyse, une étape d'identification d'au moins une source électro-physiologique et une étape de sélection d'au moins un point de mesure principal. Ce procédé comporte en outre une étape d'estimation des potentiels électriques en une pluralité de points de mesure secondaires appartenant à une zone d'intérêt située autour du point de mesure principal.
[0013] Ainsi, l'instabilité des mesures liée au positionnement du point de mesure principal est compensée par la pluralité de points de mesure secondaires qui permettent d'obtenir une estimation des signaux profonds complète et représentative de l'environnement dans la zone d'intérêt.
[0014] Selon des caractéristiques particulières :
- l'étape de sélection consiste à choisir l'implantation d'électrodes virtuelles, définissant les points de mesure principaux, en fonction des données électro-physiologiques acquises au cours des étapes précédentes ;
- l'étape d'estimation comporte une phase de classification des points de mesure secondaires notamment en fonction des données électrophysiologiques acquises au cours des étapes précédents. Cette classification est avantageuse car elle permet de fournir à l'utilisateur deux signaux différents et donc représentatifs de l'environnement dans la zone d'intérêt ;
- la classification est réalisée en outre par une décomposition en valeurs singulières. - la classification est réalisée par une classification au plus proche voisin au sens de l'algorithme des K-moyenne ;
- le procédé comporte une phase de calcul des potentiels électrophysiologiques représentatifs de chacune des classes ;
- la zone d'intérêt correspond sensiblement à un cube de 1 cm3 centré sur le point de mesure principal.
[0015] L'invention concerne également un système non invasif de détection et d'évaluation de l'activité électro-physiologique neuronale comportant des appareils pour l'acquisition de données anatomiques et électro-physiologiques dans une région d'analyse, un module d'identification d'au moins une source électro-physiologique et un module de sélection d'au moins un point de mesure principal, comportant, en outre, un module d'estimation des potentiels électriques en une pluralité de points de mesure secondaires appartenant à une zone d'intérêt située autour du point de mesure principal.
[0016] Selon des caractéristiques particulières :
- le module d'estimation des potentiels électriques comporte des moyens de classification des points de mesure secondaires (52) selon deux classes ; - le module d'estimation des potentiels électriques comporte des moyens de calcul des potentiels électro-physiologiques représentatifs de chacune des classes.
BREVE DESCRIPTION DES FIGURES [0017] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront à la lecture qui suit d'un exemple de réalisation détaillé, en référence aux figures annexées qui représentent respectivement :
- la figure 1 , une représentation schématique d'un exemple de réalisation d'un système pour la mise en œuvre du procédé de détection et d'évaluation de l'activité électro-physiologique neuronale selon l'invention;
- la figure 2, un organigramme du procédé selon l'invention ;
- la figure 3, une représentation numérique d'une parcelle de cortex et d'une zone d'intérêt ; et - les figures 4a, 4b 4c et 4d, quatre graphiques représentant les signaux électro-physiologiques mesurés par des électrodes intracrâniennes ou estimés par le biais du procédé selon l'invention. DESCRIPTION DETAILLEE D'UN MODE DE REALISATION
[0018] Un exemple de réalisation d'un système pour la mise en œuvre du procédé de détection et d'évaluation de l'activité électro-physiologique neuronale selon l'invention va maintenant être décrit en référence à l'organigramme de la figure 1.
[0019] Le système comprend un appareil d'imagerie par résonance magnétique 2a, ci-après IRM, ainsi qu'un magnétoencéphalographe 2b, ci- après MEG, pour l'acquisition de données électro-physiologiques. Ces deux appareils 2a,2b sont reliés à une unité de traitement 3 constituée d'un module de résolution du problème direct 4, un module de résolution du problème inverse 5 sur l'ensemble du maillage du cortex et un module d'estimation 6 des potentiels électro-physiologiques au sein d'une zone d'intérêt 8. L'unité de traitement est en outre avantageusement reliée à un écran de visualisation 9 pour Ia représentation des signaux électro-physiologiques obtenus grâce au procédé selon l'invention.
[002O] Le procédé de détection et d'évaluation de l'activité électrophysiologique neuronale illustré par la figure 2 comporte une première étape 10 d'acquisition de données physiologiques permettant de modéliser une région d'analyse 12, par exemple l'ensemble du cortex cérébral d'un patient. Cette étape de modélisation est réalisée par le biais de l'IRM 2a anatomique pondérée en T1. Les données sont stockées et l'examen IRM du patient est segmenté de sorte à réaliser un maillage surfacique du cortex cérébral.
[0021] Par ailleurs, trois premiers marqueurs, tels que des pastilles de vitamine A, sont posés sur le crâne du patient avant l'IRM afin de permettre le recalage de la tête avec le système MEG 2b pour la suite du traitement.
[0022] La seconde étape 20 du procédé selon l'invention consiste à réaliser un examen magnétoencéphalographique, du patient. Cet examen MEG consiste en l'acquisition et la numérisation des données électromagnétiques de surface recueillies à l'aide d'un appareil MEG 2a composé d'une pluralité de capteurs positionnés sur la surface corticale du patient. Selon un mode de réalisation préféré, l'examen magnétoencéphalographique est effectué à l'aide d'un système MEG CTFΛ/SM MedTech, le nombre de capteurs MEG est égal à 151 et la fréquence d'échantillonnage de 1250 Hz. De façon alternative, tout enregistrement réalisé sur un instrument MEG équivalent, voire par un système EEG intégrant une pluralité d'électrodes de scalp peut se prêter à l'analyse proposée par l'invention.
[0023] L'examen MEG ou EEG consiste en l'enregistrement de l'activité cérébrale du sujet soit au repos, yeux ouverts ou fermés, soit durant un paradigme expérimental visant à explorer certaines fonctions particulières du cerveau telles que la perception, le langage, la mémoire, l'attention, etc. La durée de l'enregistrement doit être suffisante pour assurer l'acquisition d'au moins un événement électrophysiologique d'intérêt pour l'étude, en l'occurrence au minimum une pointe épileptique.
[0024] Trois seconds marqueurs, tels que des bobines, situées aux mêmes positions que pour l'IRM, par exemple sur le nasion, l'oreille gauche et l'oreille droite, permettent de marquer la position des capteurs MEG relativement à l'anatomie du patient.
[0025] La troisième étape 30 du procédé selon l'invention consiste à identifier les sources électro-physiologiques de la région analysée. Tout d'abord, une première phase 30a du procédé consiste à réaliser un recalage des données provenant des deux systèmes de mesure IRM 2a et MEG 2b. Ce recalage est effectué par superposition des premiers et seconds marqueurs. Alternativement, il existe des systèmes de recalage avec un nombre de points de repère plus important faisant appel à une numérisation complète du scalp par un système de localisation en trois dimensions de type Isotrak/Polhemus ou équivalent. [0026] Ensuite, les données électro-physiologiques enregistrées lors de la première 10 et de la deuxième 20 étape, sont utilisées lors d'une phase de résolution du problème direct 30b. Ainsi, le module de résolution du problème direct 4 permet de modéliser les champs magnétiques et potentiels recueillis sur le scalp et engendrés par une configuration de sources connues. Il fournit une matrice de gain liant mathématiquement les sources aux capteurs MEG. Ce problème peut, avantageusement, être résolu à l'aide du logiciel BrainStorm de visualisation et traitement des données MEG/EEG (voir par exemple le site internet http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/).
[0027] Une troisième phase 30c de l'étape d'estimation de la position 30 des sources électro-physiologiques consiste, en accord avec le modèle direct, à reconstruire et identifier dans le temps et l'espace les générateurs, ou sources électro-physiologiques, à l'origine des signaux électro-physiologiques recueillis en surface par le système MEG 2b.
[0028] Cette étape 30c, réalisée par le module de résolution du problème inverse 5, permet d'identifier les sources électro-physiologiques des signaux enregistrés à l'extérieur de la tête par les capteurs MEG. Cette technique de résolution du problème inverse est notamment décrite dans Ie document « S. Baillet, J. C. Mosher, R.M. Leahy, « Electromagnetic brain mapping », IEEE Signal Proc. Mag., 18(6), 14-30, Nov. 2001 ». Ce problème peut, avantageusement, être posé lorsque les sources sont à détecter à la surface du cortex obtenue par traitement de l'examen IRM du sujet selon l'étape 10 et après repositionnement relatif des informations anatomiques IRM et fonctionnelles MEG ou EEG selon l'étape 30a.
[0029] Selon un exemple de réalisation particulier, il est par exemple possible d'utiliser la méthode, dite de norme minimale pondérée, visant à identifier la configuration de sources neuronales d'origine corticale dont l'énergie globale est minimale parmi toutes les configurations modélisant les données de surface MEG/EEG de manière équivalente. [0030] En MEG, la modélisation du problème direct s'écrit de la façon suivante :
B = GJ+ε, où
- B est la matrice de données contenant les mesures de surface MEG ou EEG dont le nombre de lignes correspond au nombre de capteurs et dont le nombre de colonnes correspond au nombre d'échantillons temporels des enregistrements ;
- G est la matrice de gain qui est donnée par le problème direct selon la procédure de l'étape 30b ;
J est la matrice inconnue des sources corticales dont on cherche à estimer les amplitudes respectives ; et
ε représente le bruit présent dans les enregistrements.
[0031] Beaucoup de méthodes d'estimation de la matrice des sources corticales J à partir de la matrice de données B contenant les mesures de surface MEG ou EEG et de la matrice de gain G ont été publiées à ce jour mais un faible nombre d'entre elles se sont révélées praticables sur des enregistrements physiologiques réels ; ces derniers étant entachés de bruit et de perturbations rendant fragiles les méthodes d'estimation les plus sophistiquées. L'estimation de la matrice des sources corticales J peut avantageusement être abordée selon le principe très général de l'estimation régularisée dont le principe, dans le cas de l'estimateur de norme minimale pondérée ainsi que dans l'étape 30c, consiste à minimiser une fonction de la matrice des sources corticales J du type :
Figure imgf000011_0001
- |[B - G./|| représente l'écart entre les mesures et leur modèle produit par la matrice des sources corticales J via la matrice de gain G ; J||2 assure la régularité de la reconstruction et la robustesse aux perturbations présentes dans les mesures ; et
Le terme λ est un paramètre qui pondère le poids du terme régularisant par rapport ,à l'ajustement du modèle aux données.
[0032] L'avantage à minimiser cette erreur est que le problème de l'estimation de la matrice des sources corticales J possède une solution unique prenant une forme analytique, qui peut donc être calculée de manière explicite.
[0033] D'autres méthodes de calcul du problème direct sont présentées dans la publication
[0034] Mosher, J. C; Leahy, R. M. & Lewis, P. S. EEG and MEG: forward solutions for inverse methods. IEEE Trans Biomed Eng, 1999, 46, 245-259. Par ailleurs, concernant l'apport du recalage géométrique entre IRM et MEG ou EEG, il est également possible de se référer à la publication
[0035] DaIe A, Sereno M (1993) Improved localization of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI surface reconstruction: a linear approach. J. Cognitive Newoscience 5, 162-176.
[0036] À l'issu de ces trois premières étapes 10, 20 et 30 l'unité de traitement a identifié les sources électro-physiologiques d'origine corticale des enregistrements MEG ou EEG. Le procédé selon l'invention consiste alors, lors d'une quatrième étape 40, à permettre à l'investigateur de sélectionner la position des points de mesure principaux 42 dont les potentiels électriques créés par les sources électro-physiologiques neuronales correspondantes sont estimés. De façon avantageuse, ce versant technique permet à l'investigateur d'accéder à un schéma d'implantation d'électrodes virtuelles 44 de profondeur comprenant au moins un capteur virtuel correspondant à un point de mesure principal 42. En effet, le procédé propose de visualiser sur l'écran de visualisation 9, les données électro-physiologiques acquises au cours des étapes 10, 20 et 30 et de visualiser les activités électro-physiologiques recueillies selon l'implantation d'électrodes de profondeur virtuelles 44.
[0037] Dans le contexte clinique, la position des points de mesure principaux 42 peut être déterminée selon le bilan clinique habituel du patient qui mène à l'élaboration d'un schéma d'implantation d'électrodes de profondeur. Ainsi les régions susceptibles d'être à l'origine d'une activité cérébrale pathologique sont elles visées en priorité par le clinicien et feront elles l'objet d'une implantation virtuelle d'électrodes selon les principes de l'invention. Dans le contexte de l'exploration du cerveau sain, l'investigateur peut déterminer la localisation anatomique de régions présentant un intérêt établi a priori dans le contexte de l'objet de l'étude expérimentale (cortex occipital et vision, hippocampe et mémoire, etc.).
[0038] Les incertitudes liées à la manipulation expérimentale, et notamment celles dues aux erreurs de positionnement relatif des données anatomiques IRM et fonctionnelles MEG ou EEG acquises séparément peuvent entraîner de fortes variations, mal maîtrisées a priori, de l'estimation des potentiels électro-physiologiques en chaque point de mesure principal 42. Le procédé selon l'invention prévoit donc une étape d'estimation des potentiels électro- physiologiques 50 en une multitude de points de mesure secondaires 52 couvrant une zone d'intérêt 8 autour du point de mesure principal 42 et dont les dimensions couvrent les incertitudes relatives au recalage géométrique entre les examens MEG/EEG et IRM.
[0039] Selon un mode de réalisation non limitatif, la zone d'intérêt 8 correspond à un cube de 1 cm de côté centré au niveau du point de mesure principal 42 et le volume intérieur de cette zone d'intérêt 8 est échantillonné en 1000 points de mesure secondaires 52. Toutefois, selon un mode de réalisation alternatif, les dimensions de la zone d'intérêt 8 et l'échantillonnage en cette zone d'intérêt 8 peuvent être définis directement par l'investigateur. [0040] les dimensions de la zone d'intérêt 8 sont liées à la fois à l'incertitude de repositionnement entre les examens anatomiques IRM et fonctionnel MEG/EEG et à la distance séparant deux points de mesure consécutifs tels que définis par l'investigateur. Dans le cadre clinique, et s'il s'agit par exemple de simuler une implantation d'électrodes profondes chez un patient, le volume de la région d'intérêt peut être limité par la distance séparant deux électrodes consécutives pour le matériel qui sera utilisé in fine par le neuro-chirugien lors de l'opération.
[0041] Toutefois plus le volume de la région d'intérêt est important, plus faible sera la pertinence des mesures au sein de ce volume car elles seront d'autant moins représentatives de l'incertitude sur l'estimation des courants neuronaux en un point particulier du cortex. À l'inverse, une région trop petite ne permettra pas d'appréhender correctement la mesure des incertitudes liées à une estimation particulière des courants neuronaux. Aussi, les dimensions de la zone d'intérêt résultent d'un compromis entre la pertinence des mesures et le niveau de la mesure des incertitudes sur l'estimation particulière. Ainsi, peut-on estimer que la zone d'intérêt 8 peut-être avantageusement représentée par un cube d'environ 1 cm de côté, ce qui englobe aisément les incertitudes de recalage géométrique déjà évoquées.
[0042] Le procédé comprend une première phase d'estimation 50a des potentiels électro-physiologiques en chacun des points de mesure secondaires 52 et une deuxième phase 50b consistant à répartir les potentiels électro-physiologiques estimés au sein de la zone d'intérêt 8 selon deux classes distinctes et antagonistes de sorte à fournir aux cliniciens deux signaux différents qui soient représentatifs de l'environnement au sein de la zone d'intérêt 8 et qui intègrent la variabilité des résultats inhérente au contexte expérimental des mesures. Le procédé selon l'invention permet ainsi d'établir une estimation présentant un fort degré de fiabilité en comparaison à un procédé qui ne présenterait qu'un signal unique. [0043] Selon un mode de réalisation préféré de l'invention, la classification est réalisée selon une décomposition en valeur singulière, et une classification aux plus proches voisins par la méthode des K-moyenne, dite kmeans.
[0044] La décomposition en valeur singulière est un procédé mathématique qui consiste en la décomposition d'une matrice de mesures M sur des bases de vecteurs orthonormés, dits singuliers, à gauche U et à droite V pondérés par des valeurs singulières disposées sur la diagonale d'une matrice singulière S, tel que M≈ U.s. V , où V est la matrice transposée de V.
[0045] Une approche alternative consiste à utiliser une analyse en composantes indépendantes.
[0046] La décomposition en valeur singulière est utilisée ici dans le but de mettre à jour des. tendances dans la répartition spatiale des potentiels électrophysiologiques en chacun des points de mesure secondaires 52 dans la zone d'intérêt 8. Si cette zone d'intérêt 8 est un cube d'un centimètre de coté, elle peut alors être décomposée en 1000 points de mesure secondaires 52. Chaque ligne de la matrice de mesures M est donc constituée de décours temporel d'un de ces potentiels secondaires 52. Le nombre de colonne de la matrice de mesures M correspond au nombre d'échantillons temporels spécifiques aux données recueillies.
[0047] Suite à la décomposition de la matrice de mesures M, les vecteurs singuliers dans la matrice U représentent une base de séries temporelles orthonormées, et donc décorrélées. Les valeurs singulières correspondantes indiquent donc les contributions en termes de puissance relative dans l'ensemble des mesures originales.
[0048] Le procédé consiste ensuite à récupérer les deux premières composantes de la matrice U présentant les puissances relatives les plus élevées et à les multiplier par les deux premières valeurs singulières S respectives, afin d'extraire les deux mesures de la matrice de mesures M les plus représentatives. [0049] Le procédé consiste ensuite à calculer le taux de corrélation temporel entre :
- la composante de la matrice U présentant la puissance relative la plus élevée et donc la plus représentative de l'ensemble des mesures de la matrice de mesures M ; et
- les séries temporelles des points de mesure secondaires de la matrice de mesures M.
[005O] Le même procédé est appliqué pour la deuxième composante de la matrice U. Les deux séries temporelles de la matrice de mesures M présentant le taux de corrélation maximum avec la première et la deuxième composante sont alors extraites. Ces deux séries temporelles servent à initialiser une étape de classification 52b des séries temporelles de la matrice de mesures M selon deux classes afin de proposer une représentation compacte de Ia variabilité des mesures au sein de la zone d'intérêt 8 prédéfinie.
[0051] Selon un procédé préféré de l'invention, la classification des séries temporelles s'opère selon le principe des K-moyennes, ou k-means, de préférence pour K égal à deux classes. La classification des séries temporelles pourrait alternativement être réalisée par toute approche de classification de séries temporelles. La mesure utilisée pour classer les séries temporelles de la matrice de mesures M est basée sur la corrélation temporelle entre les séries de mesures et celles des deux graines.
[0052] Une fois les séries temporelles de la matrice de mesures M classées selon l'une des deux classes, une décomposition en valeurs singulières est à nouveau appliquée aux séries temporelles des mesures de chaque classe. Ainsi deux décours temporels représentatifs de la variabilité des mesures originales sont présentés au sein de la région d'intérêt 8. [0053] De façon avantageuse, le procédé prévoit ensuite, lors d'une étape 60, de représenter les deux signaux correspondant aux potentiels électrophysiologiques représentatifs de chaque classe sur l'écran de visualisation, de façon à ce que l'investigateur puisse tenir compte de l'instabilité et de la variabilité des résultats dans l'analyse des mesures expérimentales.
[0054] La figure 3 représente une parcelle de cortex et une zone d'intérêt 8, en l'occurrence un cube d'un centimètre de côté centré au niveau d'un point de mesure principale 42 défini par une électrode virtuelle 44 de profondeur. Il est intéressant d'observer la corrélation des potentiels estimés dans cette zone d'intérêt 8 vis-à-vis du signal profond original mesuré à l'aide d'une électrode intracrânienne réelle. Deux zones de couleurs distinctes apparaissent clairement : une première zone dont l'activité est peu corrélée à la mesure réelle (couleurs sombres) et une deuxième zone fortement corrélée (couleurs claires).
[0055] Les résultats expérimentaux obtenus sur un patient atteint d'une forme d'épilepsie montre une bonne estimation des signaux de type « pointe >> caractéristiques du syndrome épileptique Ces résultats sont illustrés par les figures 4a, 4b, 4c et 4d. La figure 4a représente le potentiel électrophysiologique mesuré 62 par une électrode intracrânienne invasive en un point de mesure principal, tandis que les figures 4b et 4c représentent les potentiels électro-physiologiques estimés 64 et 66 dans une zone d'intérêt 8. Il est intéressant de noter sur la figure 4d, représentant une superposition du signal mesuré 62 de la figure 4a avec le signal estimé 64 de la figure 4b, que les événements marquants sont toujours détectés et que l'amplitude des signaux invasifs et estimés sont concordants. Ces résultats ont été confirmés à plus grande échelle, chez plusieurs patients.
L'invention n'est pas limitée aux exemples de réalisation décrits et représentés. Il est également possible de prévoir plusieurs étapes d'acquisition de données électro-physiologiques avant le recalage de ces données. [0056] En outre, la géométrie de la zone d'intérêt 8 peut être différente de celle présentée.
[0057] Selon une variante, la géométrie de cette zone d'intérêt 8 pourrait éventuellement tenir compte des données physiologiques acquises durant la première étape 10 d'IRM.
[0058] Bien que l'utilisation de données MEG ait plus particulièrement été décrite, l'invention s'applique, par principe même, tout autant à l'analyse de données EEG.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé non invasif de détection et d'évaluation de l'activité électro- physiologique neuronale comportant une étape d'acquisition (10,20) non invasive de données anatomiques et électro-physiologiques dans une région d'analyse (12), une étape d'identification (30) d'au moins une source électro-physiologique et une étape de sélection (40) d'au moins un point de mesure principal (42), caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape d'estimation (50) des potentiels électriques en une pluralité de points de mesure secondaires (52) appartenant à une zone d'intérêt (8) située autour du point de mesure principal (42).
2. Procédé selon la revendication 1 , dans lequel l'étape de sélection (40) consiste à choisir l'implantation d'électrodes virtuelles (44) définissant les points de mesure principaux (42), notamment en fonction des données électro-physiologiques acquises au cours des étapes précédentes (10,20,30).
3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel l'étape d'estimation (50) comporte une phase de classification (50b) des points de mesure secondaires (52) en fonction des données électrophysiologiques acquises au cours des étapes précédentes (10,20,30).
4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la classification (50b) est réalisée en outre par une décomposition en valeurs singulières.
5. Procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel la classification (50b) est réalisée par une classification au plus proche voisin au sens de l'algorithme des K-moyenne.
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, comportant une phase de calcul (50c) des potentiels électro-physiologiques représentatifs de chacune des classes.
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la zone d'intérêt (8) correspond sensiblement à un cube de 1cm3 centré sur le point de mesure principal (42).
8. Système non invasif de détection et d'évaluation de l'activité électro- physiologique neuronale comportant des appareils pour l'acquisition de données anatomiques et électro-physiologiques dans une région d'analyse (12), un module d'identification d'au moins une source électrophysiologique et un module de sélection d'au moins un point de mesure principal (42), caractérisé en ce qu'il comporte en outre un module d'estimation des potentiels électriques en une pluralité de points de mesure secondaires (52) appartenant à une zone d'intérêt (8) située autour du point de mesure principal (42).
9. Système selon la revendication 8, dans lequel le module d'estimation des potentiels électriques comporte des moyens de classification des points de mesure secondaires (52) selon deux classes.
10. Système selon la revendication 9, dans lequel le module d'estimation des potentiels électriques comporte des moyens de calcul des potentiels électro-physiologiques représentatifs de chacune des classes.
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