Modèle de génération simultanée des signaux EEG de surface et de profondeur

Ce travail porte sur l'interprétation des signaux électroencéphalographiques (EEG) et stéréo-électroencéphalographiques (SEEG) acquis chez des patients épileptiques candidats à la chirurgie. Cette question est abordée au travers d'une modélisation réaliste des signaux EEG et SEEG, qui repose sur une représentation physiologiquement pertinente des sources de l'activité cérébrale associant un modèle biophysique de sources dipolaires et un modèle biomathématique de populations neuronales. Les signaux induits sur les capteurs de surface et de profondeur sont ensuite obtenus par la résolution du problème direct dans le volume conducteur de la tête. Le modèle complet permet d'étudier les relations existant entre la configuration spatio-temporelle des sources d'activité et les propriétés des signaux observés en surface et en profondeur

Etude des paramètres d'un modèle de génération de signaux EEG intracérébraux : synchronisation, conductivité cérébrale et surface corticale

- La stéréo-électroencéphalographie (SEEG) permet d'enregistrer l'activité électrique cérébrale en profondeur (électrodes intracérébrales, signaux EEG de profondeur). Ce travail est centré sur l'étude des relations qui existent entre les dynamiques qui s'expriment dans les signaux SEEG et l'organisation spatio-temporelle des sources neuronales à l'origine de ces signaux. Ce problème est abordé au travers d'un modèle réaliste de génération des signaux SEEG à partir d'un champ de dipôles correspondant à une source néocorticale étendue formée par un ensemble de populations de neurones interconnectées. Les résultats montrent que le modèle est capable de générer des signaux comparables à des signaux SEEG réels enregistrés lors de processus épileptiques (pointes épileptiques). Les signaux simulés permettent alors d'interpréter les signaux réels par rapport aux problèmes liés à la source (surface, synchronisation des populations de neurones) et au milieu (conductivité)

Brain (Hyper)Excitability Revealed by Optimal Electrical Stimulation of GABAergic Interneurons

International audienceBackground: Neurological disorders are often characterized by an excessive and prolonged imbalance between neural excitatory and inhibitory processes. An ubiquitous finding among these disorders is the disrupted function of inhibitory GABAergic interneurons. Objective: The objective is to propose a novel stimulation procedure able to evaluate the efficacy of inhibition imposed by GABAergic interneurons onto pyramidal cells from evoked responses observed in local field potentials (LFPs). Methods: Using a computational modeling approach combined with in vivo and in vitro electrophysiological recordings, we analyzed the impact of electrical extracellular, local, bipolar stimulation (ELBS) on brain tissue. We implemented the ELBS effects in a neuronal population model in which we can tune the excitation-inhibition ratio and we investigated stimulation-related parameters. Computer simulations led to sharp predictions regarding: i) the shape of evoked responses as observed in local field potentials, ii) the type of cells (pyramidal neurons and interneurons) contributing to these field responses and iii) the optimal tuning of stimulation parameters (intensity and frequency) to evoke meaningful responses. These predictions were tested in vivo (mouse). Neurobiological mechanisms were assessed in vitro (hippocampal slices). Results: Appropriately-tuned ELBS allows for preferential activation of GABAergic interneurons. A quantitative neural network excitability index (NNEI) is proposed. It is computed from stimulation-induced responses as reflected in local field potentials. NNEI was used in four patients with focal epilepsy. Results show that it can readily reveal hyperexcitable brain regions. Conclusion: Well-tuned ELBS and NNEI can be used to locally probe brain regions and quantify the (hyper)excitability of the underlying brain tissue. (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved