2_Neuroimagerie

Question 1

Quelle est la technique de neuroimagerie la plus utilisée et que permet-elle de voir?

Answer 1

IRMf et permet d’étudier la connectivité

Question 2

Faire organigramme des stimulations non invasives du cerveau et classer dans la catégorie «physiologie» ou «neuromodulation»

Answer 2

voir diapo 6

Question 3

1. Que mesure l’EEG?

2. Avantages et désavantages?

Answer 3

1. Mesure l’activité électrique du cerveau, directement
2. 1 Bonne résolution temporelle, peu coûteux, mobile
3. 2. Mauvaise résolution spatiale, mesure mal activité sous-corticale, signal bruité ++, temps d’installation

Question 4

Quelle est l’origine du signal EEG?

Answer 4

∆ de potentiel entre les électrodes posées sur le scalp
Courants primaires (intra¢) et secondaires (extra¢).
Dipôles de courant radial (gyrus) et tangentiel (sillon)
Les courants perçus sont résultat de la synchronie de l’activité neuronale

Question 5

1. Qu’est-ce qu’une onde cérébrale?

2. Qu’est-ce qu’un potentiel évoqué sensoriel/cognitif?

Answer 5

1. Oscillation endogène des voltages enregistrés à la surface du scalp
   - ≠ bandes de frq associées à des états de conscience ≠
2. Réponse moyenne à une stimulation externe répétée, décrits par ≠ paramètres (polarité, latence)

Question 6

Avantages du MEG p/r à EEG?

Answer 6

ø distorsion du signal par le crâne

Question 7

Quel est le probème lorsqu’on veut localiser la source du signal avec l’EEG/MEG ? Pb direct et inverse.

Answer 7

Direct: de source–> pÉ détecté, solutions numériques sont possibles

Inverse: à partir du pÉ détecté sur le scalp, il faut ajouter des hypothèses pour trouver la source

Question 8

Avantages et inconvénients de PET

Answer 8

Avantages: bonne résolution spatiale, permet étudier systm NT

Inconvénients: très invasif, pauvre résolution temporelle, cher

Question 9

Comment fonctionne PET

Answer 9

Molécule radioactive qui s’attache à la molécule d’intérêt (ex: glucose). Quand la molécule radioactive se désintègre, produit rayons gamma. C’est détecté par les détecteurs de coincidence de PET. On peut donc suivre les NT.

Question 10

Qu’est-ce que la cartographie statistique paramétrique #PET

Answer 10

Comparer images au niveau des voxels et essayer de trouver ≠ entre cerveau sain et malade

Question 11

IRM avantages et inconvénients

Answer 11

Avantages: bonne résolution spatiale + temporelle, ø invasif, multimodal, largement dispo

Désavantage: mesure indirecte, résolution temporelle en secondes, couteux

Question 12

Qu’est-ce que la volumétrie basée sur les voxels?

Answer 12

Quantification de la densité de MG au niveau de {}des voxels (normalilsation, segmentation, lissage spatial, stats)

Question 13

Que permet l’IRM? Est-ce qu’elle s’intéresse à la ségrégation ou à l’intégration?
Comment mesurer aire corticale et aire de surface?

Answer 13

Comprendre structure des ≠ parties du cerveau
Surfaces extérieure et intérieures sont extraites –> épaisseur corticale résulte de ∆ entre deux. Aire est calculée sur l’une ou l’autre

Question 14

L’imagerie de diffusion renseigne sur quoi?

Expliquer principe physiologique

Answer 14

Tractographie des fibres de MB

La diffusion des molécules d’eau des anisotropique (=// aux axones). Les mouvements thermaux aléatoires, contraints par microstructure des tissus renseigne sur tractographie MB

Question 15

Sur quoi se base l’IRMf?

Answer 15

Signal BOLD (oxyHb et désoxyHb)

Question 16

Principe physiologique IRM et IRMf

Answer 16

Si activité métabolique, augmentation oxyHb, détection du signal T2+, signal BOLD. Cette partie du cerveau est donc activée durant X activité/ en réponse à Y stimulus

Question 17

Définir l’activation en IRMf?

Answer 17

Étude du fonctionnement cérébral au travers les processus de ségrégation. Lien du corrélat hémodynamique avec activité neuronale (lorsque soumis à une étude intense)

Délai du début et du pic de la réponse HD

Question 18

Qu’est-ce que la coactivation? Pourquoi fait-elle le lien entre l’activation et la connectivité?

Answer 18

La distinction entre activation et connectivité n’est plus aussi claire que tantôt puisque mtn on considère la coactivation.

Région A et B se coactiveront souvent si lien anatomique.

Mais parfois, des régions non reliées anatomiquement se coactivent

Question 19

Qu’est-ce que Multivariate pattern analysis («Mind reading»)?

Sur quoi se base-t-on?

Answer 19

Décodage plutôt que encodage: on regarde l’activité dans un certain nb de voxels et on essaye de déterminer à quoi le sujet pense

On se base sur l’apprentissage machine supervisé (qui a fait un système de classification)

Question 20

Définir la connectivité

Answer 20

Étude du fx cérébral au travers des processus d’∫

Question 21

Définir connectivité d’une région source

Answer 21

Structure spatiale, qui, quand elle est activée, est coactivée avec d’autres régions (mesuré par activation des voxels synchro)

Question 22

Quel est le réseau opposé au monde par défaut (DMN). Quand est-il activé?
Quand le DMN est-il activé?

Answer 22

Réseau fronto-pariétal: quand une tâche est demandée

Quand ø tâche n’est demandée; DMN activé. Réseau responsable de l’introspection.

Question 23

1. Qu’est-ce le connectôme fonctionnel?

2. Qu’est-ce que Analyse en composantes indépendantes (ICA)?

Answer 23

1. Le fait que l’ensemble des régions sont explorées - besoin de faire réduction statistique parce que sinon, il faudra des pvalues de plus en plus petites.
2. Approche multivariées plutôt qu’univariée de masse

Question 24

Qu’est-ce que la connectivité?

Answer 24

Correspondance entre ségrégation (activation) et intégration (connectivité) pour ICA et métriques de graphes

Question 25

1. Qu'est-ce que l'homogénéité régionale 2. Qu'est-ce que l'amplitude des fluctuations à basse fréquence 3. Qu'est-ce que l'approche basée sur les graphes 4. Qu'est-ce que le chronnectome

Answer 25

1. Similarité d'activité entre un voxel et ses voisins dans le domaine temporel 2. Variabilité du signal d'un voxel dans le domaine frq 3. Propriétés topologiques des réseaux: juste étudier les connexions +++. Chaque noeud= région cérébrale et chaque trait= connexion 4. ∆ patron de connectivité dans le temps

Question 26

Qu'est-ce que la connectivité effective?

Answer 26

Connectivité qui tient compte de la directionnalité de la connectivité #effets causaux

Question 27

Qu'est-ce qu'une empreinte de connectivité?

Answer 27

Connectôme fx (surtout FPN) permet ID un individu de façon cste dans le temps

Question 28

Qu'est-ce que la non ergodicité?

Answer 28

Non ergodict: des analyses basées sur la variabilité inter-individuelle ne nous informe pas sur la variabilité intra-individuelle. Processus neurobio qui ≠ un patient avec bcp de symptômes vs un patient avec bcp moins de symptôme est DIFFÉRENT du processus neurobiologique qui explique qu’un même individu a des fluctuations dans les niveaux de ses symptômes (tel mois avec symptômes ++, tel autre mois avec moins de symptômes) Donc, donner un M x à patient1 avec bcp de symptômes et un M y à patient2 avec peu. Si patient1 commence à avoir moins de symptômes, ça ne veut pas dire qu’on devrait changer ses M de x à y.

Question 29

Quelle est la différence entre la méta et la méga-analyse

Answer 29

méta: analyses de résultats publiés méga: analyses de données brutes ID les aires cérébrales activées de manière consistante au travers les études en reposant sur les coordonnées stéréotaxiques

Question 30

Quel est le pb avec la méta-analyse de connectivité fx - Nommer un autre enjeu - Nommer enjeux intra et inter individuel

Answer 30

Études sur la connectivité: multiples méthodes, nombre d’entre elles ne rapportent pas de coordonnées stéréotaxiques et se focalisent sur un sous- ensemble de régions cérébrales. Analyse du texte pourrait être automatisée. - Puisque n est souvent petit, vaste partie de la littérature ø reproductible - Intra: ≠ entre sessions (jours, semaines, mois). La Mx évolue dans le temps - Inter: idiosyncrasie des réseaux

Question 31

Qu'est-ce que la neuropsychiatrie prédictive

Answer 31

guidée par une science de l’individu plutôt que du groupe. Insight: recherche basée sur des statistiques inférentielles classiques. Foresight: recherche basée sur l’apprentissage machine (IA).

Question 32

Différence entre apprentissage machine supervisé et non supervisé

Answer 32

AM supervisé: les données sont étiquetées. | AM non supervisé: données non étiquetées.

Question 33

Qu'est-ce que l'apprentissage machine? 1. Supervisé 2. Non supervisé

Answer 33

Donner un jeu de données à une machine et lui demander de faire des groupes à l'intérieur de ça. 1. Dire voici des scz, dp qui ont bien répondu aux M: donne-moi les propriétés biologiques qui répondent bien ou mal aux M 2. Donner le même jeu de données et lui demander de faire les cluster lui-même. Voir si on a des ressemblances de sx dans les clusters qu'il a fait sur base biologique

Question 34

Idiosyncrasie dans la topologie des réseaux

Answer 34

Certaines régions présentent des variations plus marquée par rapport aux réseaux de groupe (par exemple: DLPFC)