Solution logicielle pour la localisation de l'activité cérébrale à partir de mesures MEG/EEG conjointes

Potiez, Yann (2009). Solution logicielle pour la localisation de l'activité cérébrale à partir de mesures MEG/EEG conjointes. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Si l’instrumentation a progressé, les méthodes de localisation de l’activité cérébrale sont encore du domaine de la recherche. Dans le cadre de la neuro-imagerie, le travail de ce mémoire permet de calculer et visualiser des estimations de l’activité cérébrale en fonction des mesures EEG (électroencéphalographie) et MEG (magnétoencéphalographie). Ces deux technologies mesurent respectivement le potentiel électrique sur le crâne et le champs magnétique produit par la matière grise en activité. Les deux modalités (EEG MEG) se modélisent de la même façon avec, d’un côté l’espace des sources, représentant le cortex, et d’un autre côté l’espace des mesures enregistrées par des capteurs. Ces deux espaces ne sont pas indépendants et sont reliés par ce que l’on appelle une matrice de gain. Une difficulté majeure est d’obtenir une matrice de gain fiable qui modélise le processus bioélectromagnétique de la tête. L’activation des sources vers les capteurs transite par la matrice de gain dans le processus nommé le problème direct. Vice et versa, à partir des mesures cette matrice servira à estimer l’activité cérébrale dans le problème inverse. Ce mémoire utilise une modélisation des tissus biologiques de la tête en utilisant la méthode BEM (Boundary Elements Method) pour le calcul de la matrice de gain. Un logiciel MATLAB, programmé en s’inspirant du langage objet, utilise deux méthodes de résolution du problème inverse. Un simulateur y est aussi intégré. Au travers de ce travail, il sera détaillé des solutions pour reconstruire l’activité cérébrale en fonction des mesures EEG, MEG ou les deux combinées.

Titre traduit

Software solution for the location of the brain activity from combined MEG / EEG measures

Résumé traduit

Whereas the instrumentation has progressed, methods to localize the brain activity are still in the research state. In a neuro-imaging environnement, this master proposes a software solution to compute and to localize the brain activity from EEG and MEG measures. These two technologies measure the electrical potential on the scalp and the magnetic field produced by the gray matter, respectively. EEG and MEG could be modeled in the same way with first, the source space represented by the cortex and, second, the data space. These two spaces are not independent and are linked by the gain matrix. The major difficulty is to obtain a reliable gain matrix that takes into account correctly the bio-electromagnetic processes of the brain. The modeling of thoses processes and the computation of the gain matrix are done by solving the forward problem. In the present work we compute the forward problem with the BEM approach that consist in modeling the head like several conductive areas delimited by surfaces of the head biological tissues. Then, from the measurement and the related gain matrix, it is possible to estimate the cerebral activity by solving the inverse problem. The MatLab program that was developed in this work uses two different methods to solve the inverse problem. A simulator is also integrated in this program which allows to generate some measurement and to verify the gain matrix.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise en génie électrique." Bibliogr : f. [120]-121.
Mots-clés libres:	Cerveau Localisation cérébrale Logiciels. Magnétoencéphalographie. Électroencéphalographie. activite, bem, brainentropy, brainsuite, brainvisa, capteur, cerebral, foccus, imagerie, inverse, matlab, neuro-imagerie, probleme
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Lina, Jean-Marc
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie électrique
Date de dépôt:	18 août 2010 19:54
Dernière modification:	17 janv. 2017 01:56
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/75

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