Multimodal Neurofeedback based on EEG/fMRI Imaging Techniques and Visuo-Haptic Feedback for Stroke Rehabilitation
Neurofeedback Multimodal basée sur de l’imagerie EEG/IRMf et des feeedback Visuo-Haptique pour de la rééducation cérébrale
Résumé
Le Neurofeedback (NF) est une technique
consistant à renvoyer à un individu des
informations sur son activité cérébrale, lui
permettant ainsi de la moduler. Le NF a
ainsi été étudié comme outil de rééducation
cérébrale dans un grand nombre de troubles
neurologique et psychiatrique, notamment pour
de la rééducation post-Accident Vasculaire
Cérébrale (AVC). Dans cette thèse, nous
avons proposé et étudié de nouveaux
systèmes de NF multimodaux, tant au
niveau de l’entrée, en combinant plusieurs
modalités de neuroimageries - en particulier
l’ElectroEncephaloGraphie (EEG) et l’Imagerie
par Résonance Magnétique fonctionnelle (IRMf),
qu’au niveau de la sortie, en proposant des
feedbacks multimodaux combinant feedback
visuel et haptique. Dans la première partie de
cette thèse, nous avons étudié la possibilité de
combiné feedback visuel et feedback haptique
pour une tâche de NF. Dans un premier temps,
nous avons ainsi montré que la combinaison d’un
feedback visuel (main en 3D en mouvement),
avec l’association de vibrations sur les poignets,
produisaient des illusions de mouvement plus
intense que l’utilisation d’une main statique ou
sans feedback. Dans un second temps, nous avons
montré que l’utilisation d’un feedback visuohaptique
(VH) associé à une tâche d’imagerie
motrice (IM) produisait des activations plus
importantes que lors de tâche d’IM seule. Enfin,
nous avons étudié et implémenté ce feedback VH
dans le contexte d’une étude MI-NF-IRMf, où
ce feedback était confronté au même feedback
mais visuel seul (V) et haptique seule (H).
L’analyse des scores NF et des activations IRMf
suggère que ce feedback VH a conduit à des
activations dans le cortex motor plus intense que
les feedback H et V seules et pourrait donc être
potentiellement prometteur pour la rééducation
post-AVC basée sur le fMRI-NF. Dans la sconde
partie de cette thèse, nous avons implémenté un
algorithme permettant de localiser la position
des électrodes EEG lors d’expérience EEGIRMf,
cette information pourrait s’avérer utile
à l’avenir pour des expériences EEG-fMRI-NF.
Enfin, nous présentons une étude EEG-fMRINF
multimodale, sur plusieurs séances, avec
quatre patients victimes d’un AVC. Les résultats
suggèrent que deux patients sur quatre ont
bénéficié de l’entrainement NF et ont fait état
d’un gain fonctionnel important, même s’ils
étaient en phase chronique de l’AVC.
Neurofeedback (NF) is a technique that consists
of sending back to an individual information
on his brain activity, thus allowing him to
modulate it. NF has thus been studied as a
tool for brain rehabilitation in a large number
of neurological and psychiatric disorders, and
in particular for post-stroke rehabilitation. In
this thesis, we have proposed and studied new
multimodal NF systems, both at the input level,
by combining multiple neuroimaging modalities
- in particular Electroencephalography (EEG)
and Functional Imaging Magnetic Resonance
(fMRI), and at the output level, by proposing
multimodal feedback combining visual and
haptic feedback. In the first part of this thesis,
we studied the possibility of combining visual
and haptic feedback for a NF task. In a first
step, we showed that the combination of visual
feedback (3D moving hand), with the association
of vibrations on the wrists, produced illusions
of movement more intense than the use of a
static hand or without feedback. In a second
step, we showed that the use of visual-haptic
(VH) feedback combined with a motor imaging
(MI) task produced higher activations than with
the MI task alone. Finally, we studied and
implemented this VH feedback in the context of
an MI-NF-IRMf study, where this feedback was
confronted with the same feedback but visual
alone (V) and haptic alone (H). Analysis of the
NF scores and fMRI-fMRI activations suggests
that this VH feedback led to more intense
activations in the motor cortex than the H and V
feedback alone and therefore may be potentially
promising for stroke rehabilitation based on
fMRI-NF. In the second part of this thesis, we
have implemented an algorithm to locate the
position of the EEG electrodes within EEG-fMRI
experiments, which may prove useful in future
EEG-fMRI-NF experiments. Finally, we present a
multimodal, multi-session, EEG-fMRI-NF study
with four stroke patients. Results suggest that
two out of four patients benefited from NF
training and reported significant functional gain,
even though they were in the chronic phase of
stroke.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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