Method Article
Nous présentons une méthode reproductible pour numériser les emplacements des capteurs d’électroencéphalographie à haute densité (EEG) à l’aide d’instruments d’un système de stimulation cérébrale naviguée (NBS). Cette approche ne nécessite aucune extension logicielle supplémentaire, seulement des outils NBS standards. Intégrée aux pipelines MNE-Python, cette approche améliore la précision de la localisation des sources sans matériel supplémentaire.
La localisation des sources est une technique utilisée pour estimer les sources d’activité cérébrale à partir des signaux enregistrés par le cuir chevelu. La localisation précise des sources dépend de manière cruciale de la numérisation spatiale précise des emplacements des capteurs. Dans ce protocole, nous présentons une méthode pratique et fiable pour numériser les emplacements des capteurs à l’aide du système de stimulation cérébrale naviguée (NBS). Le NBS est un composant des équipements de stimulation magnétique transcrânienne (TMS) couramment disponibles dans les laboratoires TMS, mais rarement utilisés pour la numérisation des capteurs d’électroencéphalographie (EEG) ou de la spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge (fNIRS). Cette approche permet aux chercheurs de tirer parti des infrastructures existantes pour améliorer significativement la précision spatiale de la modélisation des sources, sans investir dans des équipements dédiés à la numérisation.
Nous guidons les spectateurs à travers tout le flux de travail : (1) numérisation de l’emplacement des électrodes EEG à l’aide des outils par défaut du système Nexstim NBS ; (2) l’exportation des données de coordonnées dans des formats compatibles ; (3) intégrer ces données dans les pipelines de prétraitement EEG et de localisation source à l’aide du package MNE-Python. Le protocole inclut également des conseils pour aligner les données numérisées avec les images IRM et optimiser la précision de la coenregistrement. Pour illustrer l’utilité pratique de la méthode, nous l’appliquons à l’analyse des données issues d’une expérience de stimulation tactile.
Des scripts Python personnalisés pour le traitement des coordonnées et la coenregistrement sont fournis afin d’assurer la reproductibilité et la facilité d’adoption. Les résultats montrent que l’intégration de positions numérisées d’électrodes améliore remarquablement la précision anatomique et l’interprétabilité des estimations de la source corticale par rapport aux montages d’électrodes par défaut.
L’électroencéphalographie (EEG) mesure l’activité électrique du cerveau au niveau du cuir chevelu, mais les enregistrements bruts mélangent les signaux de nombreuses sources cérébrales et non cérébrales. La localisation de la source consiste à estimer informatiquement où proviennent dans le cerveau les signaux EEG mesurés, en « cartographiant » effectivement les tensions du cuir chevelu vers les régionscorticales 1. Ces méthodes permettent aux chercheurs de relier l’activité oscillatoire EEG ou les réponses liées à des événements à des zones cérébrales spécifiques, améliorant considérablement l’interprétabilité de l’EEG. Obtenir une localisation précise de la source dépend essentiellement de savoir exactement où chaque électrode se place sur la tête par rapport à l’anatomie. Nous devons numériser la position des électrodes pour enregistrer leur position exacte en 3D sur la tête. Ces coordonnées sont ensuite coenregistrées, ou alignées, avec le modèle de tête dérivé de l’IRM du sujet pour résoudre les problèmes EEG avant (prédiction des tensions du cuir chevelu) et inverse (estimation des sources cérébrales). Un placement précis des électrodes est essentiel : même de petites erreurs de numérisation peuvent déplacer la source estimée de quelques centimètres ou plus dans le cerveau.
L’imagerie EEG moderne est un processus en plusieurs étapes qui intègre des informations anatomiques et fonctionnelles. Elle commence par la numérisation des électrodes, où les coordonnées 3D précises de chaque capteur EEG sont enregistrées sur le cuir chevelu. Ensuite, une imagerie anatomique est réalisée, généralement par l’acquisition de l’IRM structurelle du sujet ; si elle n’est pas disponible, un modèle de tête standard peut êtreutilisé 2. Les positions des électrodes numérisées sont alors coenregistrées avec la géométrie de la tête IRM, les alignant sur l’anatomie de l’individu. À partir de cette étape, une matrice de transformation est dérivée qui mappe l’emplacement des électrodes de l’espace de tête vers l’espace IRM. L’IRM structurelle est ensuite segmentée en tissus (cuir chevelu, crâne, cerveau) à l’aide d’un outil de segmentation IRM tel que Freesurfer3 pour construire un modèle réaliste de conducteur de volume. Avec ce modèle, le modèle avant est calculé, combinant les positions des électrodes, la géométrie de la tête et les conductivités tissulaires pour prédire les potentiels du cuir chevelu pour toute source corticalehypothétique 4. Enfin, la solution inverse est estimée à l’aide de méthodes telles que l’imagerie à source distribuée ou l’ajustement dipolaire pour estimer la distribution corticale du courant qui explique le mieux les données EEGmesurées 5. Chaque étape est cruciale : le modèle de tête assure des conductivités anatomiquement plausibles, la solution directe relie les sources aux potentiels du cuir chevelu, et la solution inverse remappe les signaux enregistrés sur le cortex. Inversement, des erreurs dans la numérisation des électrodes, la co-enregistrement ou la segmentation IRM peuvent se propager dans le pipeline, conduisant à des estimations inexactes de la source.
Plusieurs méthodes de numérisation sont actuellement disponibles, notamment l’échographie, le système électromagnétique6, le balayage 3D à lumière structurée ouinfrarouge 7, la photogrammétrie8, et la capture de mouvement avec ou sanssonde 9. Bien que les technologies diffèrent par le matériel et la procédure, leur précision dans la localisation des électrodes est globalement comparable. Des études récentes comparant ces méthodes montrent que toutes les approches atteignent une précision de localisation des électrodes suffisante pour une estimation fiable de la source. Par exemple, toutes les méthodes testées ont atteint une précision moyenne d’identification de la zone de Brodmann supérieure à 80 %, tandis que la seule mise en position des électrodes gabarits a réduit la précision à environ 50 %. Cela démontre que, malgré les différences d’implémentation, les techniques modernes de numérisation offrent une fiabilité comparable, réduisant significativement l’incertitude de la localisation des sources par rapport à l’utilisation de modèles génériques, et permettant une cartographie confiante de l’activité corticale.
Une alternative attrayante pour les laboratoires équipés de systèmes de stimulation magnétique transcrânienne (TMS) est de réutiliser le matériel de stimulation cérébrale naviguée (NBS)11 pour la numérisation des électrodes. Le NBS, également appelé neuronavigation, combine généralement un traceur optique et une bobine TMS pour enregistrer la tête du sujet avec son IRM et stimuler une cible corticale spécifique. Les traceurs optiques (par exemple, Polaris Vicra) se composent d’une caméra de suivi infrarouge et de marqueurs réfléchissants infrarouges placés sur le traceur de tête, le pointeur de navigation et la bobine TMS. Pour la numérisation, l’expérimentateur place d’abord un traceur de tête sur la tête du participant, puis touche chaque électrode EEG avec le pointeur de navigation, et le système enregistre sa position 3D, qui peut ensuite être exportée et utilisée pour la localisation de la source, par exemple avec MNE-Python12. Ce flux de travail est analogue à d’autres numériseurs mais exploite le matériel existant : si un laboratoire possède déjà un système TMS navigué (par exemple, Nexstim eXimia NBS ou similaire), aucun achat séparé de numériseur n’est nécessaire.
Les avantages de cette approche incluent l’intégration et la précision. Le même espace de coordonnées peut être utilisé à la fois pour le ciblage TMS et la modélisation des sources EEG. Pour les laboratoires effectuant un TMS-EEG simultané ou séquentiel, cette méthode simplifie la configuration : la numérisation des électrodes n’est qu’une partie du processus de neuronavigation TMS. Pour les laboratoires qui n’utilisent pas principalement des méthodes de localisation des sources EEG mais disposent déjà d’un accès à la neuronavigation TMS, cette méthode offre un moyen simple d’améliorer la précision des estimations de la source.
Enfin, notez que ce concept de numérisation naviguée s’applique également à d’autres réseaux de capteurs de cuir chevelu. Par exemple, une procédure similaire pourrait localiser les capteurs fNIRSoptodes 13 ou d’autres en touchant chaque optode avec le pointeur suivi. Dans tous les cas, l’avantage est un cadre coordonné unifié entre les capteurs du cuir chevelu et l’IRM du sujet, améliorant la précision anatomique de toute modélisation de la source ultérieure (EEG ou fNIRS).
Plusieurs publications rapportent explicitement l’utilisation du système NBS pour la numérisation desélectrodes 14,15,16,17,18. En revanche, plusieurs études utilisant à la fois la TMS (NBS) et l’EEG ou fNIRS n’ont décrit aucune procédure de numérisation 19,20,21,22,23. Cette omission suggère que la fonctionnalité disponible du NBS pour la numérisation d’électrodes ou d’optodes a peut-être été sous-utilisée, ce qui pourrait affecter la précision de la localisation des capteurs et, par conséquent, la fiabilité des résultats rapportés. Nous supposons que de nombreux chercheurs ignorent que le système NBS peut aussi servir d’outil de coenregistrement, car cette fonctionnalité n’est pas systématiquement mise en avant par le fabricant. Enfin, nous notons que le NBS peut être appliqué à la numérisation des capteurs dans toute étude impliquant des électrodes ou des optodes montés sur la tête, que la TMS soit utilisée ou non.
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Toutes les procédures impliquant des participants humains ont été menées conformément aux directives institutionnelles et approuvées par le comité d’éthique concerné. Les participants ont donné leur consentement éclairé avant le début de l’expérience.
1. Préparation du participant et de l’équipement
REMARQUE : Ce protocole utilisait le système Nexstim NBS.
2. Enregistrement de la tête du participant au NBS
3. Numérisation
4. Prétraitement IRM dans FreeSurfer
5. Intégration avec le pipeline MNE-python
6. Réalisation de la localisation de la source
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La localisation précise de la source dépend essentiellement d’un placement correct des électrodes et d’une co-enregistrement fiable avec des modèles anatomiques de tête. En pratique, cependant, les capsules EEG sont souvent positionnées de manière imprécise en raison de variations de forme individuelle de la tête ou d’erreurs de placement manuel. Pour illustrer comment ces facteurs influencent les résultats d’analyse, nous avons comparé les résultats des positions numérisées des électrodes à l’aide du dispositif NBS avec...
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Une localisation précise de la source nécessite à la fois une numérisation précise des électrodes et une co-enregistrement fiable avec des modèles anatomiques de tête. Nos résultats (Figure 1, Figure 2 et Figure 3) montrent comment les écarts dans le positionnement des électrodes ou la dépendance aux montages basés sur des modèles peuvent entraîner des erreurs substantielles dans l’alignement spatia...
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Les auteurs n’ont aucun intérêt financier concurrent ni aucun autre conflit d’intérêts en vertu de ce travail.
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
|---|---|---|---|
| Stimulation cérébrale naviguée (NBS) & NBSP ; Système | Nexstim & nbsp ; | https://www.nexstim.com/healthcare-professionals/nbs-system | NBS est ; Stimulation magnétique transcrânienne combinée à un système de neuronavigation |
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