Analyses qualitatives et comparatives des données d’activité corticale à partir d’une expérience de spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge appliquant la conception de blocs

Neurorehabilitation joue un rôle important dans le rétablissement fonctionnel suivant la perturbation sensorimotrice. Pour clarifier les mécanismes de la récupération fonctionnelle associée à la neuroplasticité, diverses technologies de neuroimagerie ont été utilisées, telles que l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), la tomographie par émission de positons (TEP), l’électroencéphalographie (EEG) et la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (IRNirs). Différentes modalités d’imagerie présentent différents avantages et inconvénients. Bien que l’IRMf soit l’appareil le plus typique, il est affecté par les champs magnétiques, a un coût élevé, une restriction physique élevée et des tâches sensorimotrices limitées^1,2,3,4. Le dispositif fNIRS se distingue comme une neuroimagerie optique non invasive et a une résolution spatiale relativement inférieure, mais il a une meilleure résolution temporelle que l’IRMf^4. Le fNIRS convient lors de la vérification des effets du traitement, car il compare les effets pré- et post-intervention, a des tâches motrices dynamiques, est portable et fonctionne davantage dans les environnements naturels que l’IRMf^1,2,4. Il a été rapporté que le NIRS est plus approprié dans les domaines des maladies cérébrovasculaires, des troubles épileptiques, des lésions cérébrales graves, de la maladie de Parkinson et des troubles cognitifs^1,5. En ce qui concerne les tâches sensorimotrices, il est largement utilisé dans la démarche et l’équilibre debout^6,7,8,la fonction des membres supérieurs (préhension de la main, tapotement des doigts)^8,9,l’entraînement moteur complexe^10,11,la robotique^12,13,14,15,et l’interface cerveau-ordinateur^16,17,18. Le fNIRS est basé sur les principes de neuroimagerie optique et de couplage neurovasculaire, qui mesurent l’activité métabolique corticale, l’augmentation du flux sanguin, et par conséquent l’activité corticale comme signaux secondaires^19. On a signalé que les signaux fNIRS ont de fortes corrélations avec les signaux d’IRMf²⁰dépendant du niveau d’oxygène dans le sang. Un fNIRS à ondes continues utilise la loi de Beer-Lambert modifiée pour déterminer les changements dans les niveaux de concentration corticale d’hémoglobine oxygénée_(HbO2)et d’hémoglobine désoxygénée (HHb) en fonction des changements mesurés dans l’atténuation de la lumière proche infrarouge à large bande^21,22. Comme il n’était pas possible de mesurer le facteur différentiel de longueur de chemin (DPF) à l’aide du système NIRS à ondes continues, nous avons supposé que le DPF était constant et que les changements de signal d’hémoglobine étaient notés en unités arbitraires de millimole-millimètre (mM x mm)^2,18.

Les expériences fNIRS doivent sélectionner les méthodes les plus adéquates, y compris les paramètres de la sonde, les plans d’expérience et les méthodes d’analyse. En ce qui concerne le réglage de la sonde, la méthode internationale 10-20 utilisée dans la mesure EEG est la norme de réglage utilisée par de nombreux chercheurs en neuroimagerie. Au cours des dernières années, des paramètres de coordonnées basés sur le cerveau standard sur la base des coordonnées de l’Institut neurologique de Montréal (INM) ont été utilisés. L’expérience utilise une conception de bloc, généralement utilisée pour les tâches sensorimotrices, et une conception liée aux événements. Il s’agit d’une méthode de comparaison des changements dans la concentration d’hémoglobine au repos et pendant les tâches; Les niveaux de concentration de HbO₂ augmentent et les niveaux de concentration de HHb diminuent avec des changements du flux sanguin cérébral lié à l’activité corticale tâche-dépendante. Bien qu’il existe différentes méthodes d’analyse, le logiciel libre NIRS-SPM permet une analyse similaire à la cartographie paramétrique statistique (SPM) de l’IRMf. Le traitement des données nirs utilise une approche univariée de masse basée sur le modèle linéaire général (GLM). Lors de l’analyse de l’activité cérébrale dépendante de la tâche, les mesures fNIRS peuvent être affectées par une activité neuronale évoquée ou non évoquée et des interférences physiologiques systémiques (fréquence cardiaque, pression artérielle, fréquence respiratoire et activité du système nerveux autonome) dans le compartiment cérébral et extracérébral^23. Par conséquent, le traitement de pré-analyse, le filtrage, la conversion d’ondelettes et l’analyse en composantes principales sont utiles^23. En ce qui concerne le filtrage et les artefacts du traitement des données à l’aide du NIRS-SPM, le filtrage passe-bas⁹ et la longueur minimale de description des ondelettes (Wavelet-MDL)²⁴ detrending ont été utilisés pour surmonter le mouvement ou d’autres sources de bruit / artefact. Pour plus de détails sur cette méthode analytique, voir le rapport de Ye et coll.^25. Bien qu’il existe des rapports utilisant uniquement SPM, il ne s’agit que d’un index qualitatif par analyse d’image, et en raison de la faible résolution spatiale de NIRS, une extrême prudence est requise pour l’analyse de groupe. De plus, lorsque le DPF est constant, des comparaisons numériques entre les canaux et les individus ne doivent pas être effectuées, mais la différence dans les changements dans chaque canal peut être vérifiée. Sur la base des conditions ci-dessus, afin de compléter les résultats de l’analyse de groupe NIRS-SPM, nous avons utilisé la méthode d’analyse originale pour l’analyse multicanal après avoir amélioré la précision de l’enregistrement spatial. Cette analyse multicanal a comparé l’amplitude de la variation des niveaux d’HbO2 et de HHb entre les périodes de repos et de travail à chaque canal avant et immédiatement après le traitement à l’aide de modèles mixtes hiérarchiques avec des interventions fixes (avant ou après), des périodes fixes (repos ou sur la tâche) et des effets individuels aléatoires.

De cette façon, il existe plusieurs méthodes de mesure et d’analyse du FNIRS; toutefois, aucune méthode normalisée n’a été établie. Dans cet article, nous présentons nos méthodes, la cartographie paramétrique statistique qualitative basée sur glm et le modèle mixte hiérarchique multi-niveaux comparatif, pour analyser les données obtenues à partir d’une expérience fNIRS multicanal de pré- vs post-intervention en utilisant une conception de bloc avec des tâches sensorimotrices.