La cohérence corticocorticale désigne la synchronisation de l'activité électrique neuronale de différentes aires corticales cérébrales. Cette activité enregistrée par électrophysiologie (EEG) est une méthode permettant d'étudier la communication et le fonctionnement neuronaux du cerveau au repos ou lors de tâches fonctionnelles.

Histoire et notions de base

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Les premières applications de l'analyse spectrale pour trouver la relation entre les enregistrements EEG de différentes régions cérébrale remontent aux années 1960[1]. Depuis, la cohérence corticocorticale a été largement étudiée à l'aide d'enregistrements EEG pour des applications diagnostiques potentielles [2] et au-delà.

Analyse spectrale de l'EEG

Les mécanismes de la cohérence corticocorticale font actuellement l'objet de recherches actives. Le consensus actuel suggère que la communication fonctionnelle entre différentes régions cérébrales entraîne une activité synchrone dans ces zones, possiblement reliées par des voies neuronales directes ou indirectes[3],[4],[5]. Une explication alternative souligne l'implication des oscillations focales uniques qui se produisent au niveau de sources cérébrales et qui finissent par apparaître connectées ou synchrones dans différentes régions du cerveau[6].

La cohérence corticocorticale a fait l'objet d'un intérêt particulier dans les bandes de fréquence delta, thêta, alpha, bêta et gamma (couramment utilisées pour les études EEG ).

Méthodes, mathématiques et statistiques

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La cohérence cortico-corticale est souvent étudiée à l'aide des canaux bipolaires des enregistrements EEG, ainsi que des canaux unipolaires des signaux EEG ou MEG ; cependant, les canaux unipolaires sont généralement utilisés pour estimer les sources cérébrales et leur connectivité, à l'aide de l'imagerie des sources électriques et de l'analyse de la connectivité[7].

Une approche classique largement utilisée pour évaluer la synchronicité entre les signaux neuronaux consiste à utiliser la cohérence.

La signification statistique de la cohérence est déterminée en fonction du nombre de segments de données, sous l'hypothèse d'une distribution normale des signaux. Des techniques non paramétriques, telles que le bootstrap, peuvent également être utilisées.

Dans les conditions pathologiques

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En milieu clinique, l’analyse de cohérence a été utilisée pour étudier le développement cérébral et évaluer des affections affectant la connectivité, telles que les démences corticales et sous-corticales, la schizophrénie et les lésions du corps calleux. Une diminution de la cohérence dans les bandes de haute fréquence est généralement interprétée comme une réduction de la connectivité cortico-corticale fonctionnelle, tandis que la signification des augmentations de cohérence reste incertaine[8],[9]. Bien que l’analyse de cohérence permette de différencier des groupes de patients par rapport à des sujets sains, sa spécificité selon les différentes conditions pathologiques est limitée et son utilité diagnostique pour les patients individuels demeure incertaine[10].

Différences selon le sexe

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L’évaluation de la cohérence imaginaire à l’aide de la magnétoencéphalographie (MEG) et de l’électroencéphalographie (EEG) a montré que les femmes présentaient peu de différences dans la cohérence imaginaire. Leur planification des tâches reposait sur une attention générale et un traitement efficace et équilibré, ce qui a été attribué à une connectivité corticale fonctionnelle globale plus élevée[11]

Liens externes

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Références

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  1. ↑ Walter, « Spectral analysis for electroencephalograms: mathematical determination of neurophysiological relationships from records of limited duration », Experimental Neurology, vol. 8, no 2,‎ , p. 155–181 (ISSN 0014-4886, PMID 20191690, DOI 10.1016/0014-4886(63)90042-6)
  2. ↑ Sklar, Hanley et Simmons, « An EEG experiment aimed toward identifying dyslexic children », Nature, vol. 240, no 5381,‎ , p. 414–416 (ISSN 0028-0836, PMID 4564321, DOI 10.1038/240414a0, Bibcode 1972Natur.240..414S, S2CID 4177284)
  3. ↑ (en) Lei, Wu et Valdes-Sosa, « Incorporating priors for EEG source imaging and connectivity analysis », Frontiers in Neuroscience, vol. 9,‎ , p. 284 (ISSN 1662-453X, PMID 26347599, PMCID 4539512, DOI 10.3389/fnins.2015.00284)
  4. ↑ (en) Rey R. Ramírez, David Wipf et Sylvain Baillet, Computational Neuroscience, Springer New York, coll. « Springer Optimization and Its Applications », , 127–155 (ISBN 978-0-387-88629-9, DOI 10.1007/978-0-387-88630-5_8, lire en ligne Accès limité)
  5. ↑ He et Liu, « Multimodal Functional Neuroimaging: Integrating Functional MRI and EEG/MEG », IEEE Reviews in Biomedical Engineering, vol. 1,‎ , p. 23–40 (ISSN 1937-3333, PMID 20634915, PMCID 2903760, DOI 10.1109/RBME.2008.2008233)
  6. ↑ Delorme, Palmer, Onton et Oostenveld, « Independent EEG Sources Are Dipolar », PLOS ONE, vol. 7, no 2,‎ (ISSN 1932-6203, PMID 22355308, PMCID 3280242, DOI 10.1371/journal.pone.0030135, Bibcode 2012PLoSO...730135D)
  7. ↑ Mehrkanoon, Breakspear, Britz et Boonstra, « Intrinsic Coupling Modes in Source-Reconstructed Electroencephalography », Brain Connectivity, vol. 4, no 10,‎ , p. 812–825 (ISSN 2158-0014, PMID 25230358, PMCID 4268557, DOI 10.1089/brain.2014.0280)
  8. ↑ (en) Letizia Leocani et Giancarlo Comi, « EEG Coherence in Pathological Conditions: », Journal of Clinical Neurophysiology, vol. 16, no 6,‎ , p. 548 (ISSN 0736-0258, DOI 10.1097/00004691-199911000-00006, lire en ligne, consulté le )
  9. ↑ (en) Ruofan Wang, Jiang Wang, Haitao Yu et Xile Wei, « Power spectral density and coherence analysis of Alzheimer’s EEG », Cognitive Neurodynamics, vol. 9, no 3,‎ , p. 291–304 (ISSN 1871-4080 et 1871-4099, DOI 10.1007/s11571-014-9325-x, lire en ligne, consulté le )
  10. ↑ Ming-Chung Ho, Tsung-Ching Chen, Chin-Fei Huang et Cheng-Hsieh Yu, « Detect AD Patients by Using EEG Coherence Analysis », Journal of Medical Engineering, vol. 2014,‎ , p. 1–5 (ISSN 2314-5129 et 2314-5137, DOI 10.1155/2014/236734, lire en ligne, consulté le )
  11. ↑ (en) Toshiro Fujimoto, Eiichi Okumura, Atsushi Kodabashi et Kouzou Takeuchi, « Sex Differences in Gamma Band Functional Connectivity Between the Frontal Lobe and Cortical Areas During an Auditory Oddball Task, as Revealed by Imaginary Coherence Assessment », The Open Neuroimaging Journal, vol. 10, no 1,‎ , p. 85–101 (ISSN 1874-4400, DOI 10.2174/1874440001610010085, lire en ligne, consulté le )