Leveraging brain connectivity networks to detect mental states during motor imagery
Exploiter les réseaux de connectivité du cerveau pour détecter les états mentaux pendant l’imagerie motrice
Résumé
The brain is a complex network and we know that inter-areal synchronization and de-synchronization mechanisms are crucial to perform motor and cognitive tasks. Nowadays, brain functional interactions are studied in brain-computer interface (BCI) applications with more and more interest. This might have strong impact on BCI systems, typically based on univariate features which separately characterize brain regional activities. Indeed, brain connectivity features can be used to develop alternative BCIs in an effort to improve performance and to extend their real-life applicability. The ambition of this thesis is the investigation of brain functional connectivity networks during motor imagery (MI)-based BCI tasks. It aims to identify complex brain functioning, re-organization processes and timevarying dynamics, at both group and individual level. This thesis presents different developments that sequentially enrich an initially simple model in order to obtain a robust method for the study of functional connectivity networks. Experimental results on simulated and real EEG data recorded during BCI tasks prove that our proposed method well explains the variegate behaviour of brain EEG data. Specifically, it provides a characterization of brain functional mechanisms at group level, together with a measure of the separability of mental conditions at individual level. We also present a graph denoising procedure to filter data which simultaneously preserve the graph connectivity structure and enhance the signal-to-noise ratio. Since the use of a BCI system requires a dynamic interaction between user and machine, we finally propose a method to capture the evolution of time-varying data. In essence, this thesis presents a novel framework to grasp the complexity of graph functional connectivity during cognitive tasks.
Le cerveau est un réseau complexe et nous savons que les mécanismes de synchronisation et de désynchronisation inter-zones sont cruciaux pour effectuer des tâches motrices et cognitives. De nos jours, les interactions fonctionnelles cérébrales sont étudiées dans les applications d'interface cerveau-ordinateur (BCI) avec de plus en plus d'intérêt. Cela pourrait avoir un fort impact sur les systèmes BCI, généralement basés sur des caractéristiques univariées qui caractérisent séparément les activités régionales du cerveau. En effet, les fonctionnalités de connectivité cérébrale peuvent être utilisées pour développer des BCI alternatives dans le but d'améliorer les performances et d'étendre leur applicabilité dans la vie réelle. L'ambition de cette thèse est l'investigation des réseaux de connectivité fonctionnelle cérébrale lors de tâches BCI basées sur l'imagerie motrice (IM). Il vise à identifier le fonctionnement cérébral complexe, les processus de réorganisation et les dynamiques variables dans le temps, tant au niveau du groupe qu'au niveau individuel. Cette thèse présente différents développements qui enrichissent séquentiellement un modèle initialement simple afin d'obtenir une méthode robuste pour l'étude des réseaux de connectivité fonctionnelle. Les résultats expérimentaux sur les données EEG simulées et réelles enregistrées lors des tâches BCI prouvent que notre méthode proposée explique bien le comportement varié des données de l'EEG cérébral. Plus précisément, il fournit une caractérisation des mécanismes fonctionnels du cerveau au niveau du groupe, ainsi qu'une mesure de la séparabilité des conditions mentales au niveau individuel. Nous présentons également une procédure de débruitage de graphe pour filtrer les données qui préservent simultanément la structure de connectivité du graphe et améliorent le rapport signal sur bruit. Étant donné que l'utilisation d'un système BCI nécessite une interaction dynamique entre l'utilisateur et la machine, nous proposons enfin une méthode pour capturer l'évolution des données variant dans le temps. En substance, cette thèse présente un nouveau cadre pour saisir la complexité de la connectivité fonctionnelle des graphes lors de tâches cognitives.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)