Signal et neurones - 3 mars 2009

Contact : Académie des sciences de l’Institut de France
Services des séances – [email protected]
Conférence-débat et controverses
SIGNAL ET NEURONES
Mardi 3 mars 2009 de 14h00 à 18h00
Organisateurs Henri KORN et Odile MACCHI
Membres de l’Académie des sciences
Session 1 : Nouveaux paradigmes en signal
Session 2 : Signal et épilepsie
14 h 00 Ouverture
Odile MACCHI, Directeur de recherche émérite au CNRS
14 h 10 Connectivité fonctionnelle corticale révélée par les signaux
MEG et EEG.
Line GARNERO, Laboratoire de Neurosciences Cognitives et
Imagerie Cérébrale (LENA), Paris
14 h 35 Étude temps-fréquence des oscillations neuronales et de
leur rôle dans les fonctions cognitives.
Olivier BERTRAND, INSERM U821, Dynamique Cérébrale et
Cognition, Lyon
15 h 00 Traitement statistique du signal pour la modélisation et
l’analyse de réseaux neuronaux.
Pierre Olivier AMBLARD, Christian JUTTEN, Laboratoire
GIPSA (Grenoble Parole Image Signal Automatique)
15 h 25 Pause
15 h 45 Traitement des non stationnarités dans les enregistrements
profonds et application aux épilepsies.
Lotfi SENHADJI, Laboratoire Traitement du Signal et de
l'Image (LTSI), Rennes
16 h 10 Analyse statistique de la dynamique épileptique par la
théorie des réseaux complexes.
Mario CHAVEZ, Laboratoire de Neurosciences Cognitives et
Imagerie Cérébrale (LENA), Paris
16 h 35
16 h 45
17 h 15
Table ronde : Information corticale et interfaces
cerveau/machine.
« Chaos » et activité spontanée du système nerveux central
Henri KORN, Directeur de recherche émérite à l'INSERM,
professeur honoraire à l'Institut Pasteur
Information et dynamique corticale
Yves FREGNAC (Unité de Neurosciences Intégratives et
Computationnelles, CNRS de Gif-sur-Yvette)
Le décodage de l’information d’ensemble neuronaux
corticaux et son utilisation dans le contrôle moteur
Invité d'honneur, Miguel NICOLELIS (Duke University Medical
Center, USA, Chaire Blaise Pascal, Ile de France)
Académie
des sciences
Grande salle
des séances
Palais de
l’Institut de
France
23, quai de Conti
75006 Paris

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Conférence débat et controverses
Signal et neurones
Mardi 3 mars 2009
Ouverture
ODILE MACCHI
Directeur de recherche émérite au CNRS
L’ambiance générale actuelle est à la suspicion envers la science, les nouvelles possibilités
qu’elle offre suscitant souvent la crainte d’un usage illégitime. Au contraire bien utilisée la
recherche scientifique sert l’humanité. Cette conférence le montrera par des exemples concrets
où des travaux scientifiques issus de plusieurs disciplines ouvrent des pistes thérapeutiques
exaltantes, par exemple dans le cas de l’épilepsie, ou des handicaps moteur.
Souvent le grand public, spécialement les jeunes, perçoit la science comme dans un miroir brisé :
morcelée et cloisonnée, impression qui joue un rôle dans le phénomène de désamour pour la
science. La séance de cet après-midi est au contraire une belle illustration d’interdisciplinarité.
Elle montre comment l’interaction entre les deux disciplines du signal et des neurones, qui se
croisent au niveau du traitement de l’information, fertilise chacune de ces disciplines. Elle
recolle les morceaux du miroir.
Le mot même de signal évoque une réalité dynamique, mouvante avec le temps. C’est justement
la caractéristique de la vie, et spécialement des signaux d’influx nerveux émis, traités, ou reçus
par les neurones. Ils comptent parmi les plus beaux signaux naturels. S’ils sont modestes par leur
niveau électrique, ils sont très variés dans leur allure et puissamment efficaces par leur action et
leur coordination. En communiquant avec leurs voisins au niveau des synapses, les neurones
forment de proche en proche des ensembles cohérents qui interagissent. C’est ainsi qu’est
véhiculée l’information de la vie. Cela nous fait rêver car la vie est mouvement imprévisible et
intercommunication.
Du côté du signal, les progrès des deux dernières décennies se sont attachés à lever des
restrictions sur les conditions d’application des théories. C’est le nouveau domaine des ‘non’ :
signaux non stationnaires, signaux non gaussiens, traitements non linéaires, signaux spatiaux
multi-sources (non ‘mono source’) et traitements dits MIMO (multiple input, multiple output).
Du côté des neurones, principalement ceux du cerveau, les acquis expérimentaux récents ont
précisément mis en évidence de nombreuses situations de ce type : non stationnarités et
transitoires des signaux d’enregistrements épileptiques, statistique non gaussienne des signaux de
décours temporels, interactions non linéaires entre les signaux d’aires corticales distantes,
traitement spatial lors de processus cognitifs, tout cela mis en évidence par des enregistrements
multiples et simultanés.
Dès lors on comprend que des progrès spectaculaires en neurosciences se fassent en interaction
avec le traitement du signal. Par l’observation des signaux recueillis en surface ou en profondeur,
et qui résultent de toute une assemblée de neurones, les nouveaux paradigmes en signal
permettent d’inférer des connaissances sur les neurones, sur les assemblées de neurones, sur les
interactions entre ces assemblées, et donc sur le fonctionnement du cerveau. Dès lors le
traitement du signal ouvre une fenêtre sur le code neural utilisé par le cerveau.

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Signal et neurones
Mardi 3 mars 2009
Session 1 : Nouveaux paradigmes en signal
Connectivité fonctionnelle corticale révélée
par les signaux MEG et EEG
LINE GARNERO
Laboratoire de Neurosciences cognitives et imagerie cérébrale (LENA), Paris
Le cerveau a deux modes de fonctionnement : la ségrégation où chaque aire corticale est
spécialisée dans un traitement de l’information particulier et parcellaire, et un mode de
coopération où les aires interagissent entre elles pour aboutir à un comportement intégré. Cette
coopération se fait par l’établissement de « liens dynamiques » entre ces aires, qui synchronisent
leurs courants neuronaux pour former des assemblées neuronales transitoires, émergentes et
synchrones. Les techniques d’imagerie MEG et EEG sont les seules modalités d’imagerie
cérébrale qui ont la résolution temporelle requise pour explorer ces phénomènes chez l’homme
de façon entièrement non invasive. Or comme ces signaux sont recueillis à la surface de la tête, il
est nécessaire d’utiliser des techniques mathématiques dites de localisation de sources ou encore
problèmes inverses pour retrouver à partir de ces signaux enregistrés en surface, l’origine dans le
temps et l’espace des courants neuronaux qui ont produits ces activités. Au cours de cette
conférence, nous montrerons comment en couplant des méthodes de problèmes inverses avec des
méthodes d’estimation de la synchronisation entre deux signaux, il est possible d’estimer les
liens dynamiques entre les différentes aires du cerveau et suivre ainsi à l’échelle d’une centaine
de millisecondes l’émergence et la disparition de ces assemblées neuronales synchrones. Nous
montrerons les applications de ces méthodes à l’analyse de phénomènes visuels tels la rivalité
binoculaire et à la coordination des aires visuelles et motrices.

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Signal et neurones
Mardi 3 mars 2009
Session 1 : Nouveaux paradigmes en signal
Etude temps-fréquence des oscillations neuronales et de leur rôle
dans les fonctions cognitives
OLIVIER BERTRAND
INSERM U821, Dynamique Cérébrale et Cognition, Lyon
Les processus mentaux sont connus pour activer des réseaux distribués de structures cérébrales
spécialisées. Bien que les techniques de neuroimagerie fournissent des images de plus en plus
précises de ces réseaux dans diverses situations sensorielles et cognitives, les mécanismes
neuronaux sous-tendant leur dynamique d’activation et d’interactions, sont encore mal connus.
Depuis plusieurs années, une hypothèse de travail propose que la coopération à l’intérieur et
entre aires cérébrales impliquées dans un même processus pourrait s’appuyer sur la
synchronisation dynamique des populations neuronales sous-jacentes, sur un mode oscillatoire
en particulier dans les gammes de fréquence beta et gamma (20-150 Hz). Cette hypothèse est
étayée par des résultats expérimentaux obtenus à différents niveaux d’observation :
enregistrements de potentiels d’action ou de potentiels de champs proches chez l’animal, et à des
niveaux intermédiaires - mésoscopiques - (électro-encéphalographie stéréotaxique intracérébrale,
SEEG) ou plus macroscopiques (electro- et magnéto-encéphalographie de surface, EEG-MEG)
chez l’Homme. Les activités oscillatoires générées par un stimulus peuvent avoir différentes
dynamiques temporelles, et peuvent être modulées par des processus « bottom-up » ou « top-
down », liés par exemple à l’intégration perceptive, l’attention ou la mémoire. Elles peuvent être
limitées à des aires sensorielles de bas-niveau (synchronisation locale) ou encore distribuées sur
des réseaux plus étendus pour des processus de plus haut niveau (interactions à longue distance).
Pour étudier ce type d’activité des populations de neurones, il a fallu mettre en œuvre des
méthodes spécifiques d’analyse du signal qui tiennent compte des caractéristiques particulières
de ces signaux cérébraux (bandes de fréquence et décours temporels variés) et qui permettent de
décrire leur organisation spatiale dans le cerveau ainsi que les interactions dynamiques pouvant
apparaître dans certaines tâches mentales.
Nous présenterons plusieurs résultats obtenus dans des tâches d’attention ou de mémoire,
principalement à l’aide d’enregistrements intracérébraux chez des patients épileptiques.
L’approche temps-fréquence par décomposition en ondelettes présente un intérêt évident pour
étudier ces activités. Toutefois, des développements méthodologiques sont encore nécessaires
pour avancer dans la description et la compréhension de l’ensemble des interactions neuronales,
telles qu’elles peuvent être appréhendées par l’électrophysiologie SEEG-EEG-MEG.

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Signal et neurones
Mardi 3 mars 2009
Session 1 : Nouveaux paradigmes en signal
Traitement statistique du signal pour la modélisation et l’analyse de
réseaux neuronaux
PIERRE-OLIVIER AMBLARD et CHRISTIAN JUTTEN
Laboratoire GIPSA (Grenoble Image Parole Signal Automatique)
UMR CNRS 5216, Université de Grenoble
Cet exposé comportera deux parties distinctes. La première présentera quelques idées sur des
méthodes d'analyse avancées de signaux cérébraux pour les interfaces cerveau-machine ; la
seconde montrera comment le bruit participe à la transmission de l'information dans des réseaux
neuronaux.
Les signaux EEG, MEG permettent une exploration fonctionnelle non-invasive du système
nerveux avec une très bonne résolution temporelle. Cependant les signaux recueillis sont des
mélanges de contributions provenant d’un très grand nombre de neurones du cortex notamment,
filtrées ensuite par les os du crâne. Au delà de l’analyse réalisée à l’œil par le praticien à partir
des signaux temporels recueillis, on peut chercher, par des techniques avancées de traitement du
signal, à localiser l’origine des signaux observés, c’est-à-dire à localiser au cours du temps les
sources cérébrales actives. Nous montrerons l’apport des méthodes de séparation de sources, en
insistant sur deux aspects : le choix de l’espace de représentation, l’exploitation d’informations à
priori pertinentes pour le neuroscientifique.
Pris individuellement, les neurones sont des processeurs d'information peu fiables et noyés dans
un environnement très bruité. Toutefois, considérés dans des ensembles interconnectés, ils
réalisent des tâches compliquées de manière très robuste. Des avancées récentes montrent que les
fluctuations inhérentes aux neurones et à leur environnement sont fondamentales pour un
traitement efficace de l'information. Nous illustrerons ce traitement « favorisé par le bruit » au
travers de travaux théoriques récents dans des réseaux de type pooling. Dans le souci de valider
les idées théoriques, nous décrirons également des expériences récentes qui concernent le
couplage de petits réseaux de neurones réels dont la géométrie est contrôlée, et dont les signaux
sont acquis à l'échelle cellulaire voire sub-cellulaire. Ces expériences en plein développement,
permettront d'étudier la circulation de l'information dans les réseaux neuronaux, la confrontation
à des idées théoriques, et serviront de plate-forme de validation d'analyse et de traitement des
signaux neuronaux.