EEG and MEG forward modelling : computation and calibration / par Sylvain Vallaghé ; sous la direction de Maureen Clerc

Date :

Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2008

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Électroencéphalographie

Magnétoencéphalographie

Éléments finis, Méthode des

Équations aux dérivées partielles

Grilles (analyse numérique)

Clerc, Maureen (1971-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Université de Nice (1965-2019) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Université de Nice-Sophia Antipolis. Faculté des sciences (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Relation : EEG and MEG forward modelling : computation and calibration / par Sylvain Vallaghé ; sous la direction de Maureen Clerc / Lille : Atelier national de reproduction des thèses , 2009

Résumé / Abstract : Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans l'étape de modélisation du problème direct en électroencéphalographie (EEG) et magnétoencéphalographie (MEG). La première partie traite du calcul des solutions du problème direct, gouvernées par des équations aux dérivées partielles. Nous présentons tout d'abord une nouvelle méthode éléments finis (FEM) basée sur des maillages cubiques réguliers et une description implicite du domaine qui permet de résoudre à faible coût le problème direct pour des géométries réalistes. Nous associons à cette méthode des équations réciproques générales, obtenues par la méthode de l'adjoint, qui permettent de calculer efficacement les lead fields de tout type de capteur EEG ou MEG. La deuxième partie concerne le choix des conductivités électriques dans les modèles directs en EEG. Dans un premier temps, nous effectuons une analyse de sensibilité globale des topographies EEG aux conductivités pour des modèles de tête classiques à trois ou quatre couches. S'appuyant sur les résultats de cette analyse, nous proposons ensuite une méthode de calibration des conductivités basée sur l'utilisation de potentiels évoqués somesthésiques.

Résumé / Abstract : This thesis focuses on the forward problem of electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG). The first part deals with the calculation of the forward problem solution. We present a new finite element method (FEM) based on a regular hexahedral mesh and implicit descriptions of the domain, which allows to solve the forward problem in realistic geometries with a low computational cost. We add to this method some general reciprocal equations, derived by the adjoint method, in aim to efficiently compute the lead field of all kinds of EEG and MEG sensors. The second part is concerned with the choice of the electrical conductivities in the EEG head models. We first perform a global sensitivity analysis of the EEG topographies with respect to the conductivities for some classical head models with three or four layers. Following the results of this analysis, we then propose a method for conductivity calibration using somatosensory evoked potentials.