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Les oscillations endogènes cérébrales sont associées à des fonctions cognitives spécifiques et jouent un rôle important dans la communication entre les différentes régions corticales et sous-corticales. Les rythmes alpha (8-12 Hz) et bêta (13-30 Hz) ont été observés de façon dominante dans les aires sensorimotrices, avec des moyennes de fréquence autour de 10 et 20 Hz, et jouent un rôle dans les fonctions motrices. Ces oscillations cérébrales peuvent être entrainées par une stimulation externe, notamment par la stimulation électrique transcrânienne par courant alternatif (SEtCA). Ainsi, la SEtCA de 10 et 20 Hz a un effet sur certaines mesures physiologiques comme l’excitabilité corticospinale et la puissance des oscillations via la stimulation magnétique transcrânienne (SMT) et l’électroencéphalogramme (EEG), respectivement. Toutefois, les effets post-stimulation sont variables et parfois incohérents. De plus, à ce jour, aucune étude n’a mesuré les effets physiologiques d’une stimulation bilatérale sensorimotrice tant sur l’activité locale que sur l’interaction entre les deux aires sensorimotrices. Les articles composant le présent ouvrage visent à explorer les effets post-stimulation de deux fréquences de stimulation, soit 10 Hz et 20 Hz, sur les régions sensorimotrices à l’aide d’un montage SEtCA bilatéral. Ce travail de recherche s’est effectué à travers une revue de la littérature ainsi que deux études avec des paramètres méthodologiques relativement similaires, mais avec des mesures différentes et complémentaires de SMT et d’EEG. L’article 1 sert d’assise à la pertinence de l’évaluation de la connectivité entre le cortex moteur et les différentes aires du cerveau. Cet excursus recense et décrit les différents protocoles de stimulation magnétique pairée qui ont été développés au cours des dernières années afin d’évaluer la connectivité effective entre les aires sensorimotrices du cerveau. L’article 2 montre que la SEtCA bilatérale à 10 Hz a permis de réduire l’excitabilité corticospinale via la SMT après la stimulation. La fréquence bêta de 20 Hz n’a cependant mené à aucun changement. De plus, la SEtCA n’a pas modulé de façon significative les mesures d’interaction entre les régions sensorimotrices, telles l’inhibition interhémisphérique et les mouvements miroirs physiologiques. Dans l’article 3, les résultats démontrent que la SEtCA bilatérale à 10 et 20 Hz appliquée sur les aires sensorimotrices peut modifier la puissance des oscillations alpha et bêta après la stimulation. Notons que les résultats étaient associés à une variabilité interindividuelle qui est également rapportée dans la littérature. Ces résultats peuvent avoir des implications dans la conception de protocoles visant à induire des changements persistants dans l'activité cérébrale., Endogenous brain oscillations are associated with specific cognitive functions and are known to have an important role in regimenting communication between cortical and subcortical areas. Alpha (8-12 Hz) and beta (13-30 Hz) rhythms have been observed predominantly in sensorimotor areas, with averages around 10 and 20 Hz, and are believed to play a role in motor functions. These cerebral oscillations can be entrained by external stimulation, in particular by transcranial alternating current stimulation (tACS). Thus, tACS has shown an impact on certain physiological measures such as corticospinal excitability and the power of oscillations via transcranial magnetic stimulation (TMS) and electroencephalogram (EEG), respectively. However, the after-effects are variable and incoherent. In addition, to date no study has measured the physiological effects of a bilateral sensorimotor stimulation montage on both local activity and the interaction between the two sensorimotor areas. Thus, the studies included in the present thesis aim to explore the after-effects of two stimulation frequencies, 10 Hz and 20 Hz, on sensorimotor regions using a bilateral montage. This research was carried out through a review of the literature as well as two methodological studies with relatively similar parameters, but using different and complementary measures of TMS and EEG. Article 1 provides a basis for the relevance of assessing the connectivity between the motor cortex and different areas of the brain. This excursus identifies and describes the different paired magnetic stimulation protocols that have been developed in recent years to assess the effective connectivity between sensorimotor areas of the brain. Study 2 shows that bilateral 10 Hz tACS significantly reduced corticospinal excitability via TMS after stimulation. However, the 20 Hz frequency did not lead to any change. In addition, tACS did not significantly modulate measures of interaction between sensorimotor regions, such as interhemispheric inhibition and physiological mirror movements. In study 3, the results failed to demonstrate reliably that bilateral tACS at 10 and 20 Hz administered over sensorimotor areas could modulate offline alpha and beta oscillations power at the stimulation site. Note that the results were associated with inter-individual variability, which is also reported in the literature. These findings may have implications for the design and implementation of future protocols aiming to induce sustained changes in brain activity., Thèse de doctorat présentée en vue de l'obtention du doctorat en psychologie - recherche intervention, option neuropsychologie clinique (Ph.D)

In this PhD thesis, we address the challenge of integrating Brain-Computer Interfaces (BCI) and music technologies on the specific application of music source separation, which is the task of isolating individual sound sources that are mixed in the audio recording of a musical piece. This problem has been investigated for decades, but never considering BCI as a possible way to guide and inform separation systems. Specifically, we explored how the neural activity characterized by electroencephalographic signals (EEG) reflects information about the attended instrument and how we can use it to inform a source separation system.First, we studied the problem of EEG-based auditory attention decoding of a target instrument in polyphonic music, showing that the EEG tracks musically relevant features which are highly correlated with the time-frequency representation of the attended source and only weakly correlated with the unattended one. Second, we leveraged this ``contrast'' to inform an unsupervised source separation model based on a novel non-negative matrix factorisation (NMF) variant, named contrastive-NMF (C-NMF) and automatically separate the attended source.Unsupervised NMF represents a powerful approach in such applications with no or limited amounts of training data as when neural recording is involved. Indeed, the available music-related EEG datasets are still costly and time-consuming to acquire, precluding the possibility of tackling the problem with fully supervised deep learning approaches. Thus, in the last part of the thesis, we explored alternative learning strategies to alleviate this problem. Specifically, we propose to adapt a state-of-the-art music source separation model to a specific mixture using the time activations of the sources derived from the user's neural activity. This paradigm can be referred to as one-shot adaptation, as it acts on the target song instance only.We conducted an extensive evaluation of both the proposed system on the MAD-EEG dataset which was specifically assembled for this study obtaining encouraging results, especially in difficult cases where non-informed models struggle., Dans cette thèse, nous abordons le défi de l'utilisation d'interfaces cerveau-machine (ICM) sur l'application spécifique de la séparation de sources musicales qui vise à isoler les instruments individuels qui sont mélangés dans un enregistrement de musique. Ce problème a été étudié pendant des décennies, mais sans jamais considérer les ICM comme un moyen possible de guider et d'informer les systèmes de séparation. Plus précisément, nous avons étudié comment l'activité neuronale caractérisée par des signaux électroencéphalographiques (EEG) reflète des informations sur la source à laquelle on porte son attention et comment nous pouvons l'utiliser pour informer un système de séparation de sources.Tout d'abord, nous avons étudié le problème du décodage par l'EEG de l'attention auditive d'un instrument spécifique dans une pièce musicale polyphonique, en montrant que l'EEG suit les caractéristiques musicales pertinentes qui sont fortement corrélées avec la représentation temps-fréquence de la source à laquelle on porte l'attention et seulement faiblement corrélées avec les autres. Ensuite, nous avons exploité ce "contraste" pour informer un modèle de séparation de sources non supervisé basé sur une nouvelle variante de factorisation en matrices positives (NMF), appelée contrastive-NMF (C-NMF) et séparer automatiquement la source à laquelle on porte l'attention.La NMF non supervisée est une approche efficace dans de telles applications ne disposant pas ou peu de données d'apprentissage, comme c'est le cas dans des scénarios nécessitant des enregistrements EEG. En effet, les jeux de données EEG liés à la musique disponibles sont coûteux et longs à acquérir, ce qui exclut la possibilité d'aborder le problème par des approches d'apprentissage profond entièrement supervisées. Dans la dernière partie de la thèse, nous avons exploré des stratégies d'apprentissage alternatives. Plus précisément, nous avons étudié la possibilité d'adapter un modèle de séparation de sources de l'état de l'art à un mélange spécifique en utilisant les activations temporelles de sources dérivées de l'activité neuronale de l'utilisateur au moment du test. Cette approche peut être considérée comme étant " à adaptation unitaire" (one-shot), car l'adaptation agit uniquement sur une instance de chanson.Nous avons évalué les approches proposées sur les jeu de données MAD-EEG qui a été spécifiquement assemblé pour cette étude, obtenant des résultats encourageants, en particulier dans les cas difficiles où les modèles non informés sont mis à mal.

Les émotions des êtres humains changent régulièrement et parfois de manière brusque entrainant un changement de l’état mental c’est-à-dire de l’aptitude cérébrale à fonctionner normalement. Il en résulte une capacité cognitive (ou état cognitif) de l’individu à pouvoir raisonner, accéder à la mémoire, ou effectuer des déductions, variable selon l’état mental. Ceci affecte, en conséquence, les performances des utilisateurs qui varient en fonction de leurs état cognitifs. Cette thèse vise à optimiser l’état cognitif d’un utilisateur lors de ses interactions avec un environnement virtuel. Comme cet état dépend des émotions, l’optimisation de l’état cognitif peut être réalisée à travers l’optimisation des émotions et en particulier la réduction des émotions négatives. Une première partie concerne les moyens de mesurer en temps réel (par un Module de mesures) l’état émotionnel et mental d’un utilisateur lors de ses interactions avec un environnement virtuel. Nous avons réalisé pour cela quatre études expérimentales avec quatre environnements différents. Nous avons montré que ces mesures peuvent être réalisées en utilisant différents capteurs physiologiques. Nous avons aussi montré qu’il est possible de prédire la tendance de l’excitation (un état mental) à partir d’un traceur de regard. Dans une deuxième partie, nous présentons l’Agent Neural qui modifie les environnements virtuels afin de provoquer une modification de l’état émotionnel d’un utilisateur pour améliorer son état cognitif. Nous avons réalisé quatre études expérimentales avec quatre environnements virtuels, où l’Agent Neural intervient dans ces environnements afin de changer l’état émotionnel de l’utilisateur. Nous avons montré que l’agent est capable d’intervenir dans plusieurs types d’environnements et de modifier les émotions de l’utilisateur. Dans une troisième partie, présentons l’Agent Limbique, qui personnalise et améliore les adaptations faites par l’Agent Neural à travers l’observation et l’apprentissage des impacts des changements des environnements virtuels et des réactions émotionnelles des utilisateurs. Nous avons montré que cet agent est capable d’analyser les interventions de l’Agent Neural et de les modifier. Nous avons montré aussi que l’Agent Limbique est capable de générer une nouvelle règle d’intervention et de prédire son impact sur l’utilisateur. La combinaison du Module de mesures, de l’Agent Neural, et de l’Agent Limbique, nous a permis de créer un système de contrôle cognitif intelligent que nous avons appelé Système Limbique Digital., The human’s emotions change regularly and sometimes suddenly leading to changes in their mental state which is the brain’s ability to function normally. This mental state’s changes affect the users’ cognitive ability (or cognitive state) to reason, access memory, or make inferences, which varies depending on the mental state. Consequently, this affects the users’ performances which varies according to their cognitive states. This thesis aims to optimize the users’ cognitive state during their interactions with a virtual environment. Since this state depends on emotions, optimization of cognitive state can be achieved through the optimization of emotions and in particular the reduction of negative emotions. In a first part, we present the means of measuring in real time (using a Measuring module) the users’ emotional and mental state during their interactions with a virtual environment. We performed four experimental studies with four different environments. We have shown that these measurements can be performed using different physiological sensors. We have also shown that it is possible to predict the tendency of excitement (a mental state) using an eye tracker. In a second part, we present the Neural Agent which modifies virtual environments to provoke a modification on the users’ emotional state in order to improve their cognitive state. We performed four experimental studies with four virtual environments, in which the Neural Agent intervenes in these environments to change the users’ emotional state. We have shown that the agent is able to intervene in several types of environments and able to modify the users’ emotions. In a third part, we present the Limbic Agent, which personalizes and improves the adaptations performed by the Neural Agent through the observation and the learning from the virtual environments changes’ impacts and the users’ emotional reactions. We have shown that this agent is able to analyze the Neural Agent’s interventions and able to modify them. We have also shown that the Limbic Agent is able to generate a new intervention rule and predict its impact on the user. The combination of the Measuring Module, the Neural Agent, and the Limbic Agent, allowed us to create an intelligent cognitive control system that we called the Digital Limbic System.

The most prominent type of artifact contaminating electroencephalogram (EEG)signals are the eyeblink (EB) artifacts, which could potentially lead tomisinterpretation of the EEG signal. Online detection and removal of eyeblink artifacts from EEG signals are essential in applications such a Brain-Computer Interfaces (BCI), neurofeedback and epilepsy diagnosis. In this thesis, algorithms that combine unsupervised eyeblink artifact detection (eADA) with enhanced Empirical Mode Decomposition (FastEMD) and Canonical Correlation Analysis (CCA) are proposed,i.e. FastEMD-CCA2 and FastCCA, to automatically identify eyeblink artifacts andremove them in an online setting. FastEMD-CCA2 and FastCCA have outperformedone of the existing state-of-the-art methods, FORCe. The average artifact removalaccuracy, sensitivity, specificity and error rate of FastEMD-CCA2 is 97.9%, 97.65%,99.22%, and 2.1% respectively, validated on a Hitachi dataset with 60 EEG signals,consisting more than 5600 eyeblink artifacts. FastCCA achieved an average of99.47%, 99.44%, 99.74% and 0.53% artifact removal accuracy, sensitivity, specificityand error rate respectively, validated on the Hitachi dataset too. FastEMD-CCA2 andFastCCA algorithms are developed and implemented in the C++ programming language to investigate the processing speed these algorithms could achieve in adifferent medium. Analysis has shown that FastEMD-CCA2 and FastCCA took about10.7 and 12.7 milliseconds respectively, on average to clean a 1-second length of EEG segment. This makes them a feasible solution for applications requiring onlineremoval of eyeblink artifacts from EEG signals., Parmi les artefacts contaminant les signaux d'électroencéphalogramme (EEG) les plus importants sont les clins d’oeuil qui pourraient potentiellement conduire à une mauvaise interprétation du signal EEG. La détection et la suppression en ligne des artefacts de clignement des yeux des signaux EEG sont essentielles dans des applications telles que les interfaces cerveau ordinateur (BCI), le neurofeedback et la surveillance de l’épilepsie. Dans cette thèse, des algorithmes qui combinent la détection non supervisée des artefacts de clignement des yeux (eADA) avec une décomposition en mode empirique améliorée (FastEMD) et une analyse de corrélation canonique (CCA) sont proposés, sous le nom de FastEMD-CCA2 et FastCCA, pour identifier automatiquement les artefacts de clignement des yeux et les supprimer en temps réel. Les algorithmes FastEMD-CCA2 et FastCCA sont comparés à la méthode FORCe. La précision, la sensibilité, la spécificité et le taux d’erreur moyens de suppression des artefacts de FastEMD-CCA2 sont respectivement de 97,9%, 97,65%, 99,22% et 2,1%, validés sur un ensemble de données Hitachi. Pour ces mêmes critères nous obtenons avec FastCCA une moyenne de 99,47%, 99,44%, 99,74% et 0,53% validés également sur l’ensemble de données Hitachi. Les algorithms FastEMD-CCA2 et FastCCA sont développés et mis en œuvre dans le langage de programmation C ++ pour étudier la vitesse de traitement qu’ils pourraient atteindre en cas d’implémentation embarquée. L’analyse a montré que FastEMD-CCA2 et FastCCA ont pris respectivement environ 10,7 et 12,7 millisecondes, en moyenne, pour traiter un segment d’EEG de 1 seconde. Cela en fait une solution realisable pour les applications nécessitant la suppression en temps réel des clins d’oeuil dans les signaux EEG.

L’importance de nos capacités à nous orienter ou nous diriger est illustrée par nos capacités à retrouver notre chemin lorsque nous sommes perdus. Lorsqu’il doit s’orienter, l’être humain utilise spontanément des stratégies de navigation lui permettant de se rendre efficacement à destination. Chaque individu utilise instinctivement une stratégie soit allocentrique, soit egocentrique, selon la prédominance du volume de son hippocampe ou de celui de ses noyaux caudés. Bien que les stratégies allocentriques soient associées à un volume hippocampique plus important, les stratégies égocentriques tendent à être liées à son hypotrophie. Il existe des liens importants entre la stratégie adoptée et le volume hippocampique. Une activité et un volume important de matière grise dans l’hippocampe sont reliés à des stratégies de navigation allocentriques, alors qu’une faible activité et un faible volume sont reliés à l’utilisation de stratégies egocentriques (West et al., 2015; Iaria, Petrides, Dagher, Pike et Bohbot, 2003; Bohbot, Lerch, Thorndycraft, Iaria & Zijdenbos, 2007; Lerch et al., 2011; Etchamendy, Konishi, Pike, Marighetto, Bohbot, 2012; Konishi et al., 2013). Le but de ce mémoire est de démontrer que l’entrainement à des jeux vidéo de type « plateforme » permet de stimuler l’activité de l’hippocampe. À l’aide d’un électroencéphalogramme, cette étude cherche à observer l’activité fréquentielle des ondes thêta (4-8Hz), qui est reliée au fonctionnement hippocampique, mais également celle des ondes gamma (30-50Hz). Selon les hypothèses établies dans cette étude, il devrait y avoir une augmentation significative d’activité thêta (qui découle de l’activité hippocampique) sur les deux groupes expérimentaux, celle-ci devrait s’avérer significativement plus importante chez les participants utilisant instinctivement une stratégie allocentrique. Après avoir déterminé quelle stratégie est utilisée par chacun des 39 jeunes adultes neurotypiques qui ont été testés, leur activité cérébrale a été mesurée à l’aide d’un EEG pendant qu’ils jouaient à « Super Mario 64 » en périodes de quinze minutes entrecoupées de phases d’état de repos (Resting State). Nos résultats illustrent que les utilisateurs de stratégies allocentriques montrent une augmentation significative de l’activité thêta lors de niveaux actifs (incluant des objectifs faisant appel à la navigation) par rapport au niveau contrôle (mouvements répétitifs seulement, sans objectif de navigation clair) dans toutes les régions analysées (frontale, centrale, pariétale et occipitale). Les participants utilisant une stratégie egocentrique présentent également une augmentation significative de l’activité thêta dans les niveaux actifs par rapport au niveau contrôle, mais uniquement dans la région frontale. Ces résultats confirment que l’EEG peut être utilisé pour mettre en évidence l’activité cérébrale émise durant la navigation spatiale., The importance of our ability to orient ourselves or navigate in a given environment is pictured by our ability to find our way back when we are lost. As it must orientate itself in a given environment, the human being spontaneously uses navigational strategies to successfully arrive to its destination. Every individual instinctively uses a strategy that’s either allocentric or egocentric, depending upon which structure among the hippocampus or the caudate nucleus has the most predominant volume. As the allocentric strategies tend to be associated to a more important hippocampic volume, the egocentric strategies tend to be linked to a lesser one. There are important connections between the used strategy and one’s hippocampic volume. An important hippocampic grey matter volume and activity are associated to allocentric navigational strategies, as a lower volume and activity are associated to the use of egocentric strategies (West & al., 2015; Iaria, Petrides, Dagher, Pike & Bohbot, 2003; Bohbot, Lerch, Thorndycraft, Iaria & Zijdenbos, 2007; Lerch & al., 2011; Etchamendy, Konishi, Pike, Marighetto & Bohbot, 2012; Konishi & al., 2013). The goal of this master’s thesis is to demonstrate that platform video game training allows to stimulate hippocampic activity. Using an electroencephalogram, we have been monitoring the theta waveband frequential activity (4-8Hz), as we know it to be linked to hippocampic activity, but also, gamma wavebands (30-50Hz). As we estimate that there should be a significant augmentation of theta activity (which is influenced by hippocampic activity) on both experimental groups, it should be more important among the participants using instinctively an allocentric strategy. After determining which strategy is used by each of the 39 neurotypical young adults we have tested, we have measured their cerebral activity with an EEG while they were playing “Super Mario 64” in 15-minute periods separated by resting state phases. Our results show that the allocentric users have a theta activity augmentation when tested on active levels (which include navigation soliciting objectives) compared to the control level (repetitive movement, without definite navigation objectives) in all analyzed scalp region (frontal, central, parietal, occipital). Participants using an egocentric also show a significant augmentation of theta activity in the active levels compared to the passive ones but only in the frontal region. These results demonstrate that EEG can be used to highlight the different cerebral activities issued during spatial navigation and bring out the interest of this technique.

The atypical criteria that should lead to search for an organic etiology are mainly coming from literature reviews and case reports. The few studies concerning these atypical criteria were so far mainly focused on subpopulations. These atypical psychiatric symptoms often require joint care by different specialties, as well as the completion of exhaustivecomplementary medical examination, which as of today is not standardized. Through a monocentric retrospective study of 34 patients presenting atypical psychiatric charts, we will evaluate the atypical criteria and their diagnostic value as well as the main complementary examinations allowing the detection of organic pathologies with psychiatric symptoms. Wewill then expose a description of the atypical criteria and the paraclinical tests recommended in the literature, in particular the EEG. We will finally propose a diagnostic algorithm.; Les critères d'atypicité devant faire évoquer une étiologie organique sont principalement issus de revues de la littérature et d'observations de cas. Peu d'études ont été publiées sur ces critères et celles-ci se restreignent à des sous-populations de patients. Ces tableaux psychiatriques atypiques nécessitent fréquemment une prise en charge conjointe par les différentes spécialités et la réalisation d'un bilan complémentaire exhaustif qui pour l'instant n'est pas standardisé. A travers une étude rétrospective monocentrique de 34 patients présentant des tableaux psychiatriques atypiques, nous évaluerons les critères d'atypicité et leur valeur diagnostique ainsi que les principaux examens complémentaires permettant le dépistage de pathologies organiques à présentation psychiatrique. Nous présenterons ensuite les données de la littérature concernant les critères d'atypicité des tableaux psychiatriques, les bilans paracliniques recommandés et les apports de l'EEG dans la démarche diagnostique.Enfin nous nous intéresserons aux difficultés diagnostiques rencontrées et nous proposerons un algorithme diagnostique.

Cette thèse vise à détecter et améliorer l’état cognitif de l’apprenant. Cet état est défini par la capacité d’acquérir de nouvelles connaissances et de les stocker dans la mémoire. Nous nous sommes essentiellement intéressés à améliorer le raisonnement des apprenants, et ceci dans trois environnements : environnement purement cognitif Logique, jeu sérieux LewiSpace et jeu sérieux intelligent Inertia. La détection de cet état se fait essentiellement par des mesures physiologiques (en particulier les électroencéphalogrammes) afin d’avoir une idée sur les interactions des apprenants et l’évolution de leurs états mentaux. L’amélioration des performances des apprenants et de leur raisonnement est une clé pour la réussite de l’apprentissage. Dans une première partie, nous présentons l’implémentation de l’environnement cognitif logique. Nous décrivons des statistiques faites sur cet environnement. Nous avons collecté durant une étude expérimentale les données sur l’engagement, la charge cognitive et la distraction. Ces trois mesures se sont montrées efficaces pour la classification et la prédiction des performances des apprenants. Dans une deuxième partie, nous décrivons le jeu Lewispace pour l’apprentissage des diagrammes de Lewis. Nous avons mené une étude expérimentale et collecté les données des électroencéphalogrammes, des émotions et des traceurs de regard. Nous avons montré qu’il est possible de prédire le besoin d’aide dans cet environnement grâce à ces mesures physiologiques et des algorithmes d’apprentissage machine. Dans une troisième partie, nous clôturons la thèse en présentant des stratégies d’aide intégrées dans un jeu virtuel Inertia (jeu de physique). Cette dernière s’adapte selon deux mesures extraites des électroencéphalogrammes (l’engagement et la frustration). Nous avons montré que ce jeu permet d’augmenter le taux de réussite dans ses missions, la performance globale et par conséquent améliorer l’état cognitif de l’apprenant., This thesis aims at detecting and enhancing the cognitive state of a learner. This state is measured by the ability to acquire new knowledge and store it in memory. Focusing on three types of environments to enhance reasoning: environment Logic, serious game LewiSpace and intelligent serious game Inertia. Physiological measures (in particular the electroencephalograms) have been taken in order to measure learners’ engagement and mental states. Improving learners’ reasoning is key for successful learning process. In a first part, we present the implementation of logic environment. We present statistics on this environment, with data collected during an experimental study. Three types of data: engagement, workload and distraction, these measures were effective and can predict and classify learner’s performance. In a second part, we describe the LewiSpace game, aimed at teaching Lewis diagrams. We conducted an experimental study and collected data from electroencephalograms, emotions and eye-tracking software. Combined with machine learning algorithms, it is possible to anticipate a learner’s need for help using these data. In a third part, we finish by presenting some assistance strategies in a virtual reality game called Inertia (to teach Physics). The latter adapts according to two measures extracted from electroencephalograms (frustration and engagement). Based on our study, we were able to enhance the learner’s success rate on game missions, by improving its cognitive state.

International audience; Objectives - Assessment of current practice and the need for tele-transmission and remote interpretation of EEG in France. Transmission of EEG to a distant center could be a promising solution to the problem of decreasing availability of neurophysiologists for EEG interpretation, in order to provide equity within health care services in France. This practice should logically follow the legal framework of telemedicine and the recommendations that were recently edited by the Société de neurophysiologie clinique de langue française (SNCLF) and the Ligue française contre l'épilepsie (LCFE). Methods - A national survey was designed and performed under the auspices of the SNCLF. Results - This survey reveals that there is an important gap between the official recommendations and the "reality on the ground". These local organizations were mainly established through the impulse of individual initiatives, rarely driven by health regulatory authorities and sometimes far from legal frameworks. For the majority, they result from a need to improve medical care, especially in pediatrics and neonatology, and to ensure continuity of care. When present, tele-transmission of EEG is often only partially satisfactory, since many technical procedures have to be improved. Conversely, the lack of tele-transmission of EEG would penalize medical care for some patients. Conclusions - The survey shows both the wealth of local initiatives and the fragility of most existing networks, emphasizing the need for better cooperation between regulatory authorities and health care professionals to establish or improve the transmission of EEG in France.

International audience; Electroencephalography allows the functional analysis of electrical brain cortical activity and is the gold standard for analyzing electrophysiological processes involved in epilepsy but also in several other dysfunctions of the central nervous system. Morphological imaging yields complementary data, yet it cannot replace the essential functional analysis tool that is EEG. Furthermore, EEG has the great advantage of being non-invasive, easy to perform and allows repeat testing when follow-up is necessary, even at the patient's bedside. Faced with advances in knowledge, techniques and indications, the Société de neurophysiologie clinique de langue française (SNCLF) and the Ligue française contre l'épilepsie (LFCE) found it necessary to provide an update on EEG recommendations. This article will review the methodology applied to this work, refine the various topics detailed in the following chapters. It will go over the summary of recommendations for each of these chapters and highlight proposals for writing an EEG report. Some questions could not be answered by review of the literature; in such cases, in addition to the guidelines the working and reading groups provided their expert opinion.

International audience; EEG recordings can be sent for remote interpretation. This article aims to define the tele-EEG procedures and technical guidelines. Tele-EEG is a complete medical act that needs to be carried out with the same quality requirements as a local one in terms of indications, formulation of the medical request and medical interpretation. It adheres to the same quality requirements for its human resources and materials. It must be part of a medical organization (technical and medical network) and follow all rules and guidelines of good medical practices. The financial model of this organization must include costs related to performing the EEG recording, operating and maintenance of the tele-EEG network and medical fees of the physician interpreting the EEG recording. Implementing this organization must be detailed in a convention between all parties involved: physicians, management of the healthcare structure, and the company providing the tele-EEG service. This convention will set rules for network operation and finance, and also the continuous training of all staff members. The tele-EEG system must respect all rules for safety and confidentiality, and ensure the traceability and storing of all requests and reports. Under these conditions, tele-EEG can optimize the use of human resources and competencies in its zone of utilization and enhance the organization of care management.

International audience; Clinical, metabolic and electrophysiologic studies suggest the existence of a preictal state, a transition between the interictal state and seizure. Analysis of the intracranial EEG by mathematical methods shows changes of the brain dynamics several minutes before the occurrence of partial seizures. These modifications can be widespread and not restricted to the epileptogenic focus, which would explain why they can also be detected from scalp EEG. Several scenarios could underlie the preictal state: a progressive recruitment of neurons or a facilitating state with a high probability of seizure occurrence. Because of the high rate of false predictions, no satisfactory method for seizure prediction has been currently proposed. A European multicenter study (Evolving platform for improving living expectation of patients suffering from IctAl events [EPILEPSIAE]) is currently evaluating a combination of 44 methods applied for EEG and ECG analysis on long-term recordings obtained from a large multicenter database (www.epilepsiae.eu). Combining analyses of multi-level signals including intracranial EEG and microelectrodes, scalp EEG and in vitro electrophysiological studies of post-operative tissues should help clarify brain dynamics during the pre-ictal state.; De nombreux arguments cliniques, métaboliques et électrophysiologiques suggèrent l'existence d'un état précritique, transition entre l'état intercritique et la crise. L'analyse de l'EEG intracrânien par des méthodes mathématiques a montré l'existence de changements de la dynamique cérébrale plusieurs minutes avant la survenue de crises partielles. Ces modifications dynamiques précritiques ne semblent pas limitées au foyer épileptogène, ce qui explique qu'elles puissent aussi être appréhendées par l'EEG de scalp et dans des épilepsies partielles qu'un foyer épileptogène soit ou non identifié. Plusieurs scénarios peuvent rendre compte de la période précritique : recrutement progressif des neurones, comme le suggèrent des analyses à un niveau cellulaire, ou état facilitateur, à haute probabilité de survenue de crises, comme le suggèrent des analyses à l'échelle de réseaux neuronaux. Aucune méthode de prédiction des crises ne peut aujourd'hui être proposée aux patients, car le taux de faux-positifs reste trop important. Une étude multicentrique européenne (Evolving platform for improving living expectation of patients suffering from Ictal events [EPILEPSIAE]) évalue actuellement une combinaison de plus de 44 méthodes d'analyse des signaux EEG et ECG, sur des enregistrements issus d'une vaste base de données. D'importants efforts doivent être poursuivis en combinant les analyses de signaux à de multiples niveaux : EEG intracrânien, microélectrodes intracérébrales, EEG de scalp, analyse in vitro de tissus post-opératoires.

Le module de l'apprenant est l'une des composantes les plus importantes d’un Système Tutoriel Intelligent (STI). L'extension du modèle de l'apprenant n'a pas cessé de progresser. Malgré la définition d’un profil cognitif et l’intégration d’un profil émotionnel, le module de l’apprenant demeure non exhaustif. Plusieurs senseurs physiologiques sont utilisés pour raffiner la reconnaissance des états cognitif et émotionnel de l’apprenant mais l’emploi simultané de tous ces senseurs l’encombre. De plus, ils ne sont pas toujours adaptés aux apprenants dont les capacités sont réduites. Par ailleurs, la plupart des stratégies pédagogiques exécutées par le module du tuteur ne sont pas conçues à la base d’une collecte dynamique de données en temps réel, cela diminue donc de leur efficacité. L’objectif de notre recherche est d’explorer l’activité électrique cérébrale et de l’utiliser comme un nouveau canal de communication entre le STI et l’apprenant. Pour ce faire nous proposons de concevoir, d’implémenter et d’évaluer le système multi agents NORA. Grâce aux agents de NORA, il est possible d’interpréter et d’influencer l’activité électrique cérébrale de l’apprenant pour un meilleur apprentissage. Ainsi, NORA enrichit le module apprenant d’un profile cérébral et le module tuteur de quelques nouvelles stratégies neuropédagogiques efficaces. L’intégration de NORA à un STI donne naissance à une nouvelle génération de systèmes tutoriels : les STI Cérébro-sensibles (ou STICS) destinés à aider un plus grand nombre d’apprenants à interagir avec l’ordinateur pour apprendre à gérer leurs émotions, maintenir la concentration et maximiser les conditions favorable à l’apprentissage., The learner module is the most important component within an Intelligent Tutoring System (ITS). The extension of the learner module is still in progress, despite the integration of the cognitive profile and the emotional profile, it is not yet exhaustive. To improve the prediction of the learner’s emotional and cognitive states, many physiological sensors have been used, but all of these sensors are cumbersome. In addition, they are not always adapted to the learners with reduced capacities. Beside, most of the pedagogical strategies that are executed by the tutor module are based on no-live collections of data. This fact reduces their efficiency. The objective of our research is to explore the electrical brain activity and use it as a communication channel between a learner and an ITS. To reach this aim, we suggest to conceive, to implement and to evaluate the multi-agent system NORA. Integrated to an ITS, this one became a Brain Sensitive Intelligent Tutoring System (BS-ITS). Agents of NORA interpret the learner’s brain electrical signal and react to it. The new BS-ITS is the extension of an ITS and enrich the learner module with the brain profile and the tutor module with a new Neuropedagogical Strategies. We aim to reach more categories of learners and help them to manage their stress, anxiety and maintain the concentration, the attention and the interest.

Les personnes atteintes de schizophrénie peuvent présenter un sommeil anormal même lorsqu’elles sont stables cliniquement sous traitements pharmacologiques. Les études présentées dans cette thèse ont pour but de mesurer le sommeil afin de mieux comprendre les dysfonctions des mécanismes cérébraux pouvant être impliqués dans la physiopathologie de la schizophrénie. Les trois études présentées dans cette thèse rapportent des résultats sur le sommeil dans la schizophrénie à trois niveaux d’analyse chez trois groupes différents de patients. Le premier niveau est subjectif et décrit le sommeil à l’aide d’un questionnaire administré chez des personnes atteintes de schizophrénie cliniquement stables sous traitements pharmacologiques. Le deuxième niveau est objectif et évalue le sommeil par une méta-analyse des études polysomnographiques chez des patients atteints de schizophrénie ne recevant pas de traitement pharmacologique. Le troisième niveau est micro-structurel et utilise l’analyse spectrale de l’électroencéphalogramme (EEG) afin de caractériser le sommeil paradoxal de patients en premier épisode aigu de schizophrénie avant le début du traitement pharmacologique. La première étude montre que, lorsqu’évaluées par un questionnaire de sommeil, les personnes atteintes de schizophrénie cliniquement stables sous traitements pharmacologiques rapportent prendre plus de temps à s’endormir, se coucher plus tôt et se lever plus tard, passer plus de temps au lit et faire plus de siestes comparativement aux participants sains. Aussi, tout comme les participants sains, les personnes atteintes de schizophrénie rapportent un nombre normal d’éveils nocturnes, se disent normalement satisfaites de leur sommeil et se sentent normalement reposées au réveil. La deuxième étude révèle qu’objectivement, lorsque les études polysomnographiques effectuées chez des patients non traités sont soumises à une méta-analyse, les personnes atteintes de schizophrénie montrent une augmentation du délai d’endormissement, une diminution du temps total en sommeil, une diminution de l’efficacité du sommeil et une augmentation de la durée des éveils nocturnes comparativement aux participants sains. Les patients en arrêt aigu de traitement ont des désordres plus sévères au niveau de ces variables que les patients jamais traités. Seulement les patients jamais traités ont une diminution du pourcentage de stade 2 comparativement aux participants sains. La méta-analyse ne révèle pas de différence significative entre les groupes en ce qui concerne le sommeil lent profond et le sommeil paradoxal. La troisième étude, portant sur l’analyse spectrale de l’EEG en sommeil paradoxal, montre une diminution de l’amplitude relative de la bande de fréquence alpha dans les régions frontales, centrales et temporales et montre une augmentation de l’amplitude relative de la bande de fréquence bêta2 dans la région occipitale chez les personnes en premier épisode de schizophrénie jamais traitées comparativement aux participants sains. L’activité alpha absolue est positivement corrélée aux symptômes négatifs dans les régions frontales, centrales et temporales et négativement corrélée aux symptômes positifs dans la région occipitale. L’activité beta2 absolue ne montre pas de corrélation significative avec les symptômes positifs et négatifs de la schizophrénie. Ces résultats sont discutés suivant la possibilité que des dysfonctions au niveau des mécanismes de la vigilance seraient impliquées dans la physiopathologie de la schizophrénie., Patients with schizophrenia may have an abnormal sleep even when clinically stable under pharmacological treatments. In the present thesis, sleep studies aim at measuring central nervous system dysfunctions that can be involved in the pathophysiology of schizophrenia. The present thesis includes three studies. These studies report results on sleep in patients with schizophrenia in a three levels analysis with three different groups of patients. The first level is subjective and describes sleep habits using a questionnaire administered to outpatients with schizophrenia clinically stable under pharmacological treatments. The second level of analysis is objective and evaluates sleep architecture using a meta-analysis of polysomnographic studies in untreated patients with schizophrenia. The third level is microstructural and uses electroencephalogram (EEG) spectral analysis to characterize REM sleep in never-treated patients with first-episode schizophrenia. The first study shows that, when evaluated using a sleep habits questionnaire, outpatients with schizophrenia clinically stable under pharmacological treatments report increased time to fall asleep, have earlier bedtime, later risetime, spend more time in bed and do more naps compared to healthy participants. Also, similarly to healthy participants, most patients with schizophrenia report normal wake time after sleep onset, are normally satisfied about their sleep and feel normally refreshed in the morning. The second study reveals that, objectively, when polysomnographic studies evaluating untreated patients with schizophrenia are submitted to a meta-analysis, patients with schizophrenia have increased sleep latency, reduced total sleep time, reduced sleep efficiency and increased wake time after sleep onset compared to healthy participants. Patients in acute drug withdrawal show more severe sleep disturbances in these variables compared to never treated patients. Only never treated patients show decreased stage 2 sleep duration compared to healthy participants. The meta-analysis does not reveal significant differences between groups in regards to slow wave sleep and paradoxical sleep variables. The third study about REM sleep EEG spectral analysis shows decreased relative alpha spectral amplitude in frontal, central and temporal cortical regions and increased relative beta2 spectral amplitude in the occipital region in never treated patients with first-episode schizophrenia compared to healthy participants. Absolute alpha spectral amplitude correlates positively with negative symptoms in the frontal, central and temporal regions and negatively with positive symptoms in the occipital region. No significant correlation has been observed between beta2 spectral amplitude and clinical symptoms of schizophrenia. These results are discussed following the possibility that dysfunctions in the mechanisms of vigilance would be involved in the pathophysiology of schizophrenia.

A brain-computer interface (BCI) is a system that enables control of devices or communication with other persons, only through cerebral activity, without using muscles. The main application for BCIs is assistive technology for disabled persons. Examples for devices that can be controlled by BCIs are artificial limbs, spelling devices, or environment control systems. BCI research has seen renewed interest in recent years, and it has been convincingly shown that communication via a BCI is in principle feasible. However, present day systems still have shortcomings that prevent their widespread application. In part, these shortcomings are caused by limitations in the functionality of the pattern recognition algorithms used for discriminating brain signals in BCIs. Moreover, BCIs are often tested exclusively with able-bodied persons instead of conducting tests with the target user group, namely disabled persons. The goal of this thesis is to extend the functionality of pattern recognition algorithms for BCI systems and to move towards systems that are helpful for disabled users. We discuss extensions of linear discriminant analysis (LDA), which is a simple but efficient method for pattern recognition. In particular, a framework from Bayesian machine learning, the so-called evidence framework, is applied to LDA. An algorithm is obtained that learns classifiers quickly, robustly, and fully automatically. An extension of this algorithm allows to automatically reduce the number of sensors needed for acquisition of brain signals. More specifically, the algorithm allows to perform electrode selection. The algorithm for electrode selection is based on a concept known as automatic relevance determination (ARD) in Bayesian machine learning. The last part of the algorithmic development in this thesis concerns methods for computing accurate estimates of class probabilities in LDA-like classifiers. These probabilities are used to build a BCI that dynamically adapts the amount of acquired data, so that a preset, approximate bound on the probability of misclassifications is not exceeded. To test the algorithms described in this thesis, a BCI specifically tailored for disabled persons is introduced. The system uses electroencephalogram (EEG) signals and is based on the P300 evoked potential. Datasets recorded from five disabled and four able-bodied subjects are used to show that the Bayesian version of LDA outperforms plain LDA in terms of classification accuracy. Also, the impact of different static electrode configurations on classification accuracy is tested. In addition, experiments with the same datasets demonstrate that the algorithm for electrode selection is computationally efficient, yields physiologically plausible results, and improves classification accuracy over static electrode configurations. The classification accuracy is further improved by dynamically adapting the amount of acquired data. Besides the datasets recorded from disabled and able-bodied subjects, benchmark datasets from BCI competitions are used to show that the algorithms discussed in this thesis are competitive with state-of-the-art electroencephalogram (EEG) classification algorithms. While the experiments in this thesis are uniquely performed with P300 datasets, the presented algorithms might also be useful for other types of BCI systems based on the EEG. This is the case because functionalities such as robust and automatic computation of classifiers, electrode selection, and estimation of class probabilities are useful in many BCI systems. Seen from a more general point of view, many applications that rely on the classification of cerebral activity could possibly benefit from the methods developed in this thesis. Among the potential applications are interrogative polygraphy ("lie detection") and clinical applications, for example coma outcome prognosis and depth of anesthesia monitoring.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; Plusieurs études ont déjà été menées pour tenter de discriminer, à l'aide de réseaux de neurones artificiels, les différents états de vigilance d'un sujet humain. Dans ce papier, nous présentons en détail une méthode de séparation des niveaux de vigilance, à partir d'un signal EEG par les cartes auto-organisatrices de Kohonen. Nous y avons associé dès le début des médecins dont l'expertise nous a été précieuse pour le recueil des données et la mise au point de notre modèle.