Le diagnostic des patients dans l'état végétatif (VS) ou l'état conscient minimal (MCS) est difficile et des erreurs de classement se produisent souvent. Une étude menée en 2009 a comparé l'exactitude du diagnostic entre le consensus clinique et une évaluation neuro-comportementale 1 . Sur 44 patients diagnostiqués avec VS basés sur le consensus clinique de l'équipe médicale, 18 (41%) se sont révélés dans MCS après une évaluation standardisée avec la révision de la récupération de Coma révisée (CRS-R). Ce résultat est conforme aux études antérieures, ce qui montre que 37 à 43% des patients diagnostiqués avec VS ont montré des signes de sensibilisation 2 , 3 . Les échelles de classification sont basées sur des observations comportementales ou sur des évaluations des fonctions auditives, visuelles, verbales et motrices, ainsi que des niveaux de communication et d'éveil. Les nouvelles technologies qui pourraient ajouter des données d'activité cérébrale sont un outil parfait pour surmonter les restrictions imposées par BehaÉchelles de classification Vioral. Les patients peuvent moduler leurs réponses cérébrales malgré leur incapacité à produire les changements de comportement requis pour l'échelle de notation. Monti et al. 4 ont démontré que l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (fMRI) pouvait détecter des changements volontaires dans les réponses dépendantes du niveau d'oxygénation du sang, qui sont liées à l'imagerie des mouvements moteurs ou des tâches d'imagerie spatiale, dans 5/54 patients diagnostiqués avec un trouble de la conscience (DOC). Quatre d'entre eux avaient déjà été classés dans MCS. Ainsi, dans une minorité de cas, les patients qui répondent aux critères comportementaux pour un état végétatif ont une fonction cognitive résiduelle et même une prise de conscience.
Les BCI à base d'électroencéphalographie (EEG) peuvent également détecter l'activité cérébrale résultant de l'imagination ou de la tentative de mouvements moteurs. Il existe également d'autres paradigmes BCI qui peuvent déterminer si une personne peut se faire connaître en suivant volontairement un tas prédéfiniK. Les BCI basées sur EEG ont d'autres avantages par rapport aux évaluations basées sur l'IRMF. Par exemple, les systèmes EEG sont beaucoup plus rentables et portables, et ils peuvent être facilement utilisés au chevet du patient. Les approches majeures non-invasives de BCI incluent les Potentiels Corps Lents (SCP), les P300, les Potentiels Visuels à l'état Stable (SSVEP) et le Moteur Imagerie (MI). Les SCP ont fourni de faibles taux de transfert d'information et nécessitent une formation approfondie (voir Wolpaw et al. ) 5 , tandis que les SSVEP nécessitent une attention visuelle. Les deux approches ne sont donc pas utilisées dans ce protocole. Avec un speller P300, Ortner et al. 5 ont atteint une précision de 70% pour les personnes handicapées. Ce nombre pourrait éventuellement être augmenté. Par exemple, Turnip et al. 7 ont amélioré leur précision de classification P300 en utilisant un classificateur de réseau neuronal adaptatif. Pour ce protocole, nous avons choisi des approches tactiles et auditives P300 en plus de l'IM parce que les deuxIls peuvent être utilisés sans vision et chacun présente des avantages uniques. L'IM peut fournir une communication plus rapide qu'un BCI non visuel P300, alors que les BCI P300 nécessitent très peu d'entraînement. Par conséquent, ce protocole hybride BCI peut implémenter une gamme complète d'approches BCI basées sur EEG pour les patients DOC. En outre, étant donné que les tâches sont relativement rapides et faciles à répéter, différentes approches pourraient être explorées à plusieurs reprises avec chaque patient afin de diminuer le nombre de classifications incorrectes des patients DOC.
Quatre approches BCI différentes ont été explorées: (i) P300 auditif, (ii) P300 vibrotactile avec deux stimulateurs, (iii) P300 vibrotactile avec trois stimulateurs, et (iv) MI.
L'approche du paradigme i auditive P300 utilise un paradigme audacieux de bizarrerie, dans lequel des stimuli déviants (1000 Hz bips) sont répartis au hasard dans un train de stimuli standard plus probable (bips de 500 Hz). Dans le paradigme ii, les stimuli sont délivrés par des stimulateurs vibrotactiles thSont placés sur les poignets gauche et droit. Le tact sur le poignet gauche délivre les stimuli standard, et le tact sur le poignet droit fournit les stimuli déviants (cible). Pour le paradigme iii, un stimulateur supplémentaire est placé sur la cheville droite du sujet, ou sur un autre endroit, comme le milieu du dos. Ce stimulateur offre un train de stimuli standard, tandis que les deux stimulateurs du poignet gauche et droit délivrent tous deux des stimuli déviants. Pour évaluer la conscience avec les deux paradigmes vibrotactiles, le sujet est raconté par des écouteurs pour compter silencieusement chaque stimulus sur un poignet tout en ignorant d'autres stimuli. Un mécanisme aléatoire décide de choisir le poignet gauche ou droit et chaque série a quatre ensembles de 30 essais chacun, avec une nouvelle main cible pour chaque essai.
Le traitement de signal suivant est effectué pour les paradigmes i, ii et iii: huit canaux EEG sont acquis à l'aide d'une fréquence d'échantillonnage de 256 Hz. La probabilité d'un stimulus déviant est de 1/8; HencE, il y aura sept stimuli standard pour chaque stimulus déviant. Chaque course a 480 stimuli total. Une séquence de paradigme je prend 7 min 20 s, alors que chaque parcours de paradigmes ii et iii prend 2 min 30 s. Si le patient compte silencieusement chaque stimulus déviant, ces stimuli suscitent plusieurs potentiels liés à l'événement (ERP), y compris le P300, un pic positif d'environ 300 ms après le déclenchement du stimulus. Chaque bip dure 100 ms. Pour chaque essai de stimulation, une fenêtre de 100 ms avant et 600 ms après que le bip est mémorisé pour le traitement du signal. Les données sont ensuite abaissées par un facteur 12, ce qui donne 12 échantillons pour l'intervalle post-stimulus de 60 ms. Enfin, toutes les fonctionnalités de canal de temps d'échantillonnage sont entrées dans une analyse de discriminant linéaire 8 , ce qui donne des caractéristiques de 12 x 8 = 96. Pour calculer le parcours de précision ( Figure 1 et 2 ), la procédure suivante est répétée dix fois, et les résultats sont calculés en moyenne sur un même graphique. Les essais déviants et standardSont répartis au hasard dans deux pools de taille égale. Un pool est utilisé pour former un classificateur, et l'autre pool sert à tester le classificateur. Le classificateur est testé sur un nombre croissant de stimuli moyennés hors du pool d'essai. Au début, il est testé sur un seul déviant et sept stimuli standard. Si le classificateur a détecté correctement le stimulus déviant, la précision qui en résulte est de 100%, et il en est de 0%. Il en est de même pour 2 stimuli déviants moyennés et 14 stimuli standard moyennés, pour 3 stimuli déviants et 21 stimuli standard, et ainsi de suite jusqu'à ce que le groupe test complet soit utilisé. Cela produit un graphique de 30 valeurs individuelles (pour 30 stimuli déviants dans le pool d'essai), chacun soit 100% ou 0%. La moyenne de 10 parcelles individuelles donne des valeurs allant de 0% à 100%. L'augmentation du nombre de stimuli en moyenne augmentera la précision si le sujet peut suivre la tâche, car la moyenne des stimuli réduit le bruit aléatoire dans les données. Une précision significativement au-delà du niveau de chance (12.5%) montre qu'une réponse P300 peut être provoquée sur le sujet et qu'une réponse dans le cerveau du sujet est apparue. Les paradigmes i et ii ne peuvent être utilisés que pour évaluer la conscience. Si la précision atteinte au cours de l'évaluation est supérieure à 40%, on peut continuer à utiliser la communication du paradigme iii ou iv.
Dans la tâche de communication du paradigme iii, le sujet choisit de se concentrer sur les stimuli sur le côté gauche s'il veut répondre "OUI" ou sur le côté droit pour répondre "NON". Le classificateur détecte à quelle main l'utilisateur se concentre et présente la réponse.
Paradigm iv enregistre 120 essais, dont chacun dure 8 s, séparé par 1 s breaks.This résulte en 10 sx 120 = 18 min de temps total de session. Paradigm iv utilise 16 canaux EEG répartis sur le cortex sensorimoteur. La fréquence d'échantillonnage est de 256 Hz. Chaque essai commence par un signal, présenté par écouteurs, qui indique le sujetPour imaginer le déplacement de la main gauche ou droite. La séquence des instructions à gauche et à droite est randomisée. Pour le prétraitement du signal, on utilise la méthode des Patterns Spatiaux Communs (CSP) 10 , 12 , 13 . Cette méthode produit un ensemble de filtres spatiaux conçus pour minimiser la variance d'une classe tout en maximisant la variance pour l'autre classe. Il en résulte quatre caractéristiques, qui sont classées par l'analyse discriminante linéaire 8 . L'ensemble de la procédure de classification est décrite en détail dans une publication récente, montrant une grande précision de classification moyenne de 80,7% après seulement 60 minutes de formation chez les utilisateurs en bonne santé 13 . Le calcul de la précision se fait via une validation croisée. Il s'agit de partitionner un échantillon de données en sous-ensembles complémentaires, d'effectuer l'analyse sur un sous-ensemble (pool de formation) et de valider l'analyse sur l'autre sous-ensemble (tesTing pool). Avant la séparation des données dans les pools, les essais contenant des artefacts sont rejetés. Un essai est considéré comme contenant des artefacts si la valeur absolue de l'amplitude dépasse 100 μV à tout moment pendant l'essai. La précision est calculée pour tous les mouvements dans le pool d'essai dans un délai de 1,5 s après que l'intérêt a bip jusqu'à la fin de l'essai, par étapes de 0,5 s. Pour chaque étape et chaque essai, le résultat de la classification est de 100 ou de 0%. L'exactitude de tous les essais du pool d'essai est ensuite calculée en moyenne pour chaque étape unique, ce qui donne des niveaux de précision compris entre 0% et 100%. Enfin, la moyenne de dix répétitions des résultats de validation croisée est indiquée dans la parcelle de précision. Des exemples peuvent être vus dans les figures 3 et 4 . Les parcelles sont séparées pour le mouvement d'image dans la main gauche (jaune), la main droite (bleu) et tous les mouvements ensemble (vert). La ligne horizontale en magenta représente la limite de confiance, qui dépendDs sur le nombre d'essais utilisés pour l'analyse. Il s'agit du nombre d'essais totaux moins le nombre d'essais rejetés. Il montre l'intervalle de confiance à 95% en utilisant la méthode 9 de Clopper Pearson. Un niveau de précision au-dessus de cette ligne signifie que le résultat est statistiquement significatif (alpha <0,05).