Analyse quantitative de l’électroencéphalogramme en sommeil paradoxal

Poulin, Samuel (2022). Analyse quantitative de l’électroencéphalogramme en sommeil paradoxal. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

L’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) durant le sommeil paradoxal (REM) est une problématique dans tous les domaines nécessitant cette analyse que ce soit pour l’étude du trouble comportemental en sommeil paradoxal (TCSP) ou l’étude des micro-états par exemple. Le problème majeur rencontré en REM demeure l’omniprésence des mouvements oculaires rapides (MOR) dans l’EEG et ceux-ci masquent l’activité cérébrale sous-jacente. Ce mémoire offre une méthode afin de corriger automatiquement les artéfacts oculaires (AO) présents sur l’EEG à l’aide d’une analyse par composantes indépendantes (ICA). De plus, un détecteur de mouvement oculaire rapide semi-automatique sera implémenté en sommeil paradoxal afin d’augmenter la précision du correcteur ainsi qu’offrir un outil essentiel pour l’analyse du REM pour les patients RBD (REM Sleep Behaviour Disorder). Finalement, l’analyse des techniques permettant d’identifier les micro-états durant le sommeil paradoxal complétera cette analyse quantitative. Ces topographies caractéristiques visibles sur le scalpe sont une représentation de l’activité cérébrale sous-jacente, donc il est primordial de nettoyer la trace d’activité oculaire sur l’EEG de REM afin de ne pas biaiser ces micro-états. Ce mémoire offre donc un algorithme permettant de corriger tout en préservant l’activité thêta et même l’augmenter un peu en REM ainsi que réduire l’activité delta associée aux mouvements oculaires. Un détecteur semiautomatique permet de faire une première passe très rapidement et ainsi grandement accélérer la détection des experts pour ensuite présenter les micro-états en sommeil paradoxal. Ces outils permettront d’analyser l’intégralité du sommeil paradoxal, mais surtout découvrir le procédé réalisé par le cerveau lors de ces micro-états. Tous ces outils seront disponibles via l’application Snooz développée au Centre d'études avancées en médecine du sommeil (CÉAMS) permettant aux chercheurs et aux cliniciens d’effectuer des analyses numériques sur le sommeil grâce aux outils qui seront accessibles. Cette plateforme permettra aussi aux intéressés d’implémenter leurs propres outils sur le sommeil.

Titre traduit

Quantitative analysis of EEG in REM sleep

Résumé traduit

The analysis of the electroencephalogram (EEG) during paradoxical sleep (REM) is a problem in all areas requiring this analysis, whether for the study of behavioural disorder in paradoxical sleep (RBD) or the study of microstates, for example. The major problem encountered in REM remains the omnipresence of rapid eye movements (REM) in the EEG and these mask the underlying cerebral activity. This thesis offers a method to automatically correct ocular artifacts (OA) present on the EEG using independent component analysis (ICA). In addition, a semi-automatic rapid eye movement detector will be implemented in REM sleep to increase the accuracy of the corrector as well as providing an essential tool for REM analysis for RBD patients (REM Sleep Behaviour Disorder). Finally, the analysis of the existing methods for identifying microstates during REM sleep will complete this quantitative analysis. Since these characteristic topographies on the scalp are a representation of the underlying brain activity, it is essential to clean up the trace of ocular activity on the REM EEG to not bias these microstates. This thesis therefore offers an algorithm to correct while preserving theta activity and even increase it a little in REM as well as reduce the delta activity associated with eye movements. A semi-automatic detector makes it possible to make a first pass very quickly and thus greatly accelerate the detection of experts to then present the microstates in paradoxical sleep. These tools will make it possible to analyze all the paradoxical sleep, but principally discover the brain process during these microstates. All these tools will be available via the Snooz application developed at the Center for Advanced Research in Sleep Medicine (CARSM), allowing researchers and clinicians to perform digital analyzes on sleep using the tools that will be accessible. This platform will also allow interested parties to implement their own sleep tools.

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 avec mémoire en génie des technologies de la santé". Comprend des références bibliographiques (pages 63-71).
Mots-clés libres:	détection des artéfacts oculaires (AO), électroencéphalogramme (EEG), sommeil paradoxal (REM), analyse par composante indépendante (ICA), micro-états, Snooz
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Lina, Jean-Marc
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	10 févr. 2023 15:07
Dernière modification:	10 févr. 2023 15:07
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3167

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