Exploration fonctionnelle cérébrale par IRMf: Approche théorique de l’analyse spectrale

RésuméLa technique d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) permet d’obtenir des informations physiologiques contenues dans le signal IRM modulé par les aspects électriques, biochimiques et physiologiques du tissu cérébral. Il est envisageable à partir d’un signal hémodynamique mesurable en IRMf d’étudier l’interactivité cérébrale. En particulier, une méthode d’analyse spectrale combinée à une approche de connectivité fonctionnelle permet d’accéder à la chronologie et aux interactions qui se produisent entre différentes aires activées du cerveau. Ainsi, certains paramètres spectraux comme la cohérence et la phase peuvent être calculés, cela à partir de signaux stochastiques supposés stationnaires et à partir d’une estimation de la fonction de densité spectrale de puissance croisée. Les paramètres de cohérence et de phase permettent de décrire, dans le domaine spectral, une structure de corrélation entre des signaux covariant temporellement et de calculer des écarts temporels entre différents signaux blood oxygen level dependant (BOLD) respectivement. Une méthode d’analyse de la connectivité fonctionnelle intégrant des informations spectrales est proposée, celle-ci va permettre de calculer l’intensité de l’interaction entre deux régions fonctionnellement distinctes.

SummaryFunctional magnetic resonance imaging (fMRI) permits to obtain physiological information about MRI signal, which is modulated by electrical, biochemical, and physiological properties of the cerebral tissue. It is possible to characterize the brain interactions from an fMRI signal. Particularly, the use of a spectral analysis at a given frequency allows access to the time series chronology, which occurs within various activated areas of the brain. Thus, spectral parameters such as coherency and phase shift may be calculated from presupposed stationary stochastic signals and of an estimate of the cross-spectral power density function. Coherency describes a correlation structure in frequency domain between signals and thus allows obtaining an accurate estimate of the phase relation (time delay), which connects the signals between them. We describe in the last part of the article a calculation method integrating spectral information obtained previously and which makes it possible to evaluate the intensity of the existing interaction between two distinct cerebral areas.