Évolution du contenu fréquentiel des stades au cours de la nuit

Resumes Dans des enregistrements intracerebraux realis& chez I’homme, nous montrons qu’une decroissance de I’entropie locale est like au comportement Cpileptique de la structure neuronale et que la non-linkrite est plus facile a caracteriser pendant la crise. En ce qui conceme I’EEG, nous montrons que l’image globale de l’entropie peut Ctre like au traitement de l’information ou a des conditions pathologiques. Cette nouvelle methode peut &tre un complement des techniques d’imagerie cCrtbrale et caracteriser les variations d’entropie locales sur les differents plots d’une electrode implantee ou placte sur le scalp.

ProbPmes et mkthodes nouvelles dans I’analyse non-lhkaire de signaux EEG. Exemple d’une 6pilepsie complexe partielle. R Cerft, M El Amrii, H Buchner2 (I Laboratoire d’ultrasons et de dynamique des fluides complexes, Strasbourg, France ; 2neurologische Klinik, RWTH, Aachen, Allemagne). L’analyse de la dimension de correlation a partir de signaux EEG peut en principe apporter trois informations : la probabilitt P d’un attracteur, sa duke de vie moyenne 8, et la valeur de la dimension de correlation d, laquelle caracterise l’auto-organisation dynamique. Le groupe de Strasbourg a montre que la duke de vie 0 est de quelques secondes ou de 10 a 20 s, selon le type de signal EEG. Ce resultat entraine un ordre de difficulte superieur a celui qui Ctait attendu. Des methodes nouvelles sont nkcessaires, comme l’observation de structures en loi d’tchelle des familles d’integrales de correlation, la separation des ondes et la repararrktrisation du temps. La valeur faible de P pour les ondes a et 6 constitue une autre difficultt. On peut esptrer que P soit plus eleve dans l’tpilepsie, comme consequence du caract&e plus concert6 de la dynamique. 11 a et6 procCdC a l’analyse des kultats obtenus a partir de l’enregistrement de huit derivations temporales basales posterieures chez un patient sujet a huit crises complexes partielles par mois, avec aphasie post-ictale. La

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crise analyste a d&butt? a I’tlectrode placte dans hippocampe droit et s’est propagee aux electrodes temporales basales antkrieures et posterieures (patient ulterieurement optre du lobe temporal ant&ieur droit avec hippocampectomie). Du c&5 droit, les manifestations d’une dynamique rcgie par attracteur apparaissent avec la probabilite la plus Clevee pour l’tlectrode montrant les pointes les plus Clevees, de mCme que du c&t gauche pour l’electrode gauche correspondante. Les valeurs des probabilitts sont suffisamment tlevees pour justifier des etudes systematiques. Recherche effectuee avec le contours de I’INSERM, contrat no 920910.

l?volution du contenu frequentiel des stades au tours de la nuit. C Berthomier 1, J Prado 1, 0 Benoit * (‘ENST ddpartement Signal, Ura 820, Paris ; 2laboratoire d’&ude du sommeil, Inset-m 17296, faculte’ de me’decine, Cre’teil, France). Une methode semi-automatique d’analyse du sommeil a et6 developpee en collaboration avec le laboratoire d’etude du sommeil de 0 Benoit. Cette methode permet, entre autre chose, d’obtenir une representation temps-frequence. ainsi qu’un hypnogramme de la nuit analysee. Une mediode automatique s’appuyant sur l’analyse semi-automatique cherche a tracer cet hypnogramme a partir du seul contenu frequentiel de 1’EEG et de l’amplitude de I’EMG (la methode semi-automatique set? a determiner le modcle a utiliser). Ce procede donne des resultas encourageants, mais rencontre cependant des difficult.5 pour distinguer certains ttats de sommeil. La raison en est la variance trop importante du modble determine sur la totalite de la nuit. L’idte est alors de s’interesser a I’Cvolution du contenu frequentiel de ces stades au tours de la nuit. On ne considere plus la nuit comme un tout homogene, mais comme une succession de phases (cycles), ces phases Ctant stparees par les periodes de sommeil paradoxal. On arrive finalement

Rtsumts

70 dans cette mCthode automatique un modtile par cycle de sommeil.

B utiliser

Detection au sol et en vol spatial d’une pkiodiciti nocturne des rythmes corticaux chez le singe rhhsus. C Graille, D Sarafian, D Lagarde (Imissa-Cerma. dkparrement des sciences cognitives et ergonomie, base d’essais en vol, B&igny-sur-Orge, France). Notre departement a appliqui un prototype, le systkme MorphCe (qui analyse automatiquement les temps d’occupation des bandes de fr6quence alpha, b&ta, th&a et delta, par filtres numtriques) au sommeil de deux singes rhtsus lors de la mission russe Biocosmos 2229. Les r6sultats montrent sur tout l’enregistrement ccprC-vol )>, une ptriodicitt? r&ulii?re pour les rythmes thCta et delta (45 min) et irrCguli&re pour les rythmes alpha et beta (5-10 min B 2 h). Les episodes alpha et b&a sont plus courts (15 min) que les episodes delta et th&ta (30 min). Pendant la 3e nuit en microgravitt, la ptriode des @isodes delta a Ctt? raccourcie et celle des b&a augmentte. Les trains alpha et b&a Ctaient de plus longue duree (30 min). En revanche, les trains delta (22 min) et theta (< 15 min) 6taient plus courts. Les changements ttaient marques lors de la deuxibme nuit qqpost-vol)), et attCnuCs 1 mois aprts. Ces variations de periodicit des diff& rents rythmes seraient un critkre pour apprCcier le degr6 d’adaptation B un nouvel environnement.

Analyse topographique des fuseaux du stade 2 du sommeil chez le sujet normal. D Dive, S Gillet, F Claes, R Poirrier, G Franck (Service de neurologie, CHU, LiLge, Belgique). Un enregistrement de sommeil sur 32 d&ivations (rtf&ence ?I l’oreille controlat&ale B I’hCmisphttre CtudiC) a Ctt effectuC chez un sujet normal & l’aide d’un enregistreur

de type Nicolet Pathfinder I. Le stade 2 a Ct6 subdivid en trois parties (debut de nuit avant la premitre phase REM, fin de nuit apres la dernitre phase REM et milieu de nuit). Trois cent quarante et une tpoques de 3400 ms ont &e sow&es & une analyse de Founier (filtre analogique 0.5-70 Hz, digitalisation 150 Hz). Les spectres des &poques (0,5-18,71 Hz) ont Ctt moyennCs pour chaque segment de nuit. L’analyse topographique des spectres obtenus permet d’observer 7 pits (3 <(lents )> et 4 <>) dont 1’Cvolution temporelle differe selon leur frt?quence. Au debut de la nuit, les fuseaux lents dominent et diffusent de la r6gion frontale vers la region centrale. L’tvolution des fuseaux rapides est inverse. Tous deux voient leur puissance spectrale nettement tiuite au milieu de la nuit. Dans cette p&iode, seuls certains pits de Mquence intermtiaire ont une puissance stable. S’inttgrant dans le concept gtnCra1 de spindling &tudiC par Sttriade, les caractCristiques spectrales et topographiques des fuseaux cap& au scalp paraissent compatibles avec la prCsence de plusieurs noyaux thalamiques impliquCs dans leur gentse.

Structure du sommeil et analyse quantitative. D Samson-Dollfus (Luboratoire d’explorations neurologiques, centre hospitalier universitaire, Rouen, France). L’analyse automatique de 1’EEG ne vise plus seuiement B permettre g l’homme de gagner du temps g&e 1 l’utilisation des ordinateurs, mais permet aussi d’apporter une nouvelle s&mCiologie de la structure du sommeil et ainsi, d’avoir une approche diagnostique et Wrapeutique meilleure. La macrostructure du sommeil est mieux CvaluCe lorsque I’on appr&ie I’Cvolution du continuum du sommeil et ses modifications pathologiques. Les tquipes de Schulz et de Borbely ont d6montr6 que la puissance du rythme delta augmentait progressivement pour diminuer brutalement lors du passage au sommeil paradoxal (SP) ou g la veille. Cette synchronisation progressive suivie d’une brusque dCsynchronisation est dans certains cas pathologiques (insomnies, par