Cerveau/Machine Interface - IRME · Electrical stimulation (ES) of the brain has been performed for...

Congrès FRM / IRME / ICM 2009

posters

abstracts

programme

Réunion Cerveau/Machine InterfaceBrain-Machine Interface Meeting

➜ FRM

/ IRME / ICM

Congrès 2009

1 • Introduction

3 • Programme

5 • Conférence du Pr Logothetis

6 • Communications orales

28 • Posters

48 • Directory

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2009

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réunion Cerveau/Machine InterfaceBrain-Machine Interface Meeting

Nous sommes très heureux de vous accueillir ici dans les magnifiques locaux de la Fondation pour la Recherche

Médicale (FRM) pour cette journée de travail qui sera précédée par la conférence d’un hôte prestigieux, le Professeur

Nikos K. Logothetis, directeur de l’Institut Max-Planck de Cybernétique biologique à Tübingen (Allemagne).

Conscient des enjeux de ce domaine de recherche, très insuffisamment développé en France et à la suite de l’École

d’Automne qui s’est tenue en septembre 2007 au Château de Montvillargenne, la FRM, l’Institut pour la Recherche

sur la Moelle Épinière et l’Encéphale (IRME) et l’Institut du Cerveau et de la Moelle Épinière (ICM) ont décidé de

donner une impulsion forte à la recherche sur les dispositifs susceptibles de remplacer les commandes nerveuses

perdues.

Un appel d’offres a été lancé en 2008 : un Comité de Pilotage constitué de scientifiques français avec l’aide de

scientifiques internationaux, a fait une sélection rigoureuse de huit programmes de recherche innovants, conduits

par l’élite française de la recherche médicale.

Ces projets ont été retenus sur la base de la qualité des investigateurs et des perspectives majeures de contribution

à l’essor des interfaces cerveau-machine en France.

Ils touchent aussi bien les approches expérimentales d’enregistrement et d’analyse de la commande motrice en

englobant tous les niveaux de commande, les développements techniques incluant les techniques d’implants, de

micro-électrodes, de systèmes électroniques embarqués, la micro stimulation et les algorithmes de traitement

du signal, les études sur les informations sensorielles et les propriétés de plasticité des réseaux neuronaux pour

optimiser la restauration fonctionnelle et les interfaces homme-machine ; avec des études fondamentales sur

l’analyse et la modélisation des représentations sensorielles, sur le fonctionnement des boucles sensori-motrices

et sur la plasticité des réseaux nerveux.

Les premiers résultats des équipes financées seront présentés dans la matinée du jeudi 5 novembre.

Interviendront ensuite, au cours d’un symposium international News trends for Handicap with “Brain-Machine Interface”, trois spécialistes du cerveau, John P. Donoghue (Brown University), Andreas Kleinschmidt (CEA, Neuro-

spin), et Yves Frégnac (CNRS, Gif-sur-Yvette), qui nous exposeront ce que nous pouvons espérer dans les années à

venir, à partir des dernières découvertes du cortex, sur cette thématique Cerveau-Machine.

Une table ronde finale composée de spécialistes de la clinique et de la prise en charge des traumatisés cérébraux

ou de la moelle épinière, discutera du thème des neuroprothèses, afin d’envisager un meilleur avenir pour les

patients.

“Welcome everybody, have a good time!”

François CLARAC

19h00 Accueil à la FRM

19h30 Dîner à la FRM

20h30 Conférence de Nikos Logothetis (Max Planck Tübingen) Electrical Microstimulation and fMRI

Chairman : Dr Yves Christen

8 : 30 Accueil des participants

de 9 : 00 à 12 : 00, exposé des équipes soutenues par l’appel d’offres Cerveau-Machine 2008

Chairwoman : Dr Angela Sirigu

9 : 0O Recherche de nouveaux marqueurs pour les ICM

et le Neurofeedback en rééducation

O. Bertrand et K. Jerbi (Inserm U 821, Brain Dynamics and Cognition, Lyon)

9 : 20 Contrôle des crises d’épilepsie par une stimulation

cérébrale profonde

O. DAVID (Inserm U 836, Institut des Neurosciences de Grenoble)

9 : 40 Apprentissage du contrôle d’une interface

Cerveau-Machine : quels impacts sur le cerveau ?

A. Delorme (CERCO UMR 5549, Toulouse)

10 : 00 Graded control of a prosthesis by operant conditioning

of the firing rate of single-units in rat motor cortex

J. P. Arduin (CNRS, UNIC, Gif-sur-Yvette)

10 : 20 Pause

Chairman : Dr Laurent Bourdieu

10 : 40 Off line control of a robot digit by ensemble activity

of cortico-motoneuronal cells

M. Maier (Inserm U742, Paris)

11 : 00 Développement d’une interface cerveau-machine

pour l’optimisation des stimulations somesthésiques :

application à la plasticité corticale après lésion

de la moelle épinière

L. Pezard (UMR 6149, Marseille)

11 : 20 Dynamique du traitement des scènes visuelles

chez le singe : construire le contenu informatif

d’une neuroprothèse visuelle corticale

D. Fize (CERCO, UMR 5549 Toulouse)

11 : 40 Les prothèses rétiniennes : biocompatibilité, géométrie

des électrodes et perte neuronale

S. Picaud (Institut de la vision, Inserm, Paris)

12 : 00 Déjeuner et Posters

14 : 30 to 16 : 45, News trends for Handicap with «Brain-Machine Interface.»

Chairman : Pr François Clarac

14 : 30 Creating a Physical Nervous System: Neural Interfaces

to Restore Action for Humans with Paralysis

John P. Donoghue (Brown University)

15 : 15 What “noise” in neuroimaging can tell us about cognition ?

A. Kleinschmidt (CEA, Neuro-spin)

16 : 00 Conceptual views on sensory cortical dynamics:

signal, noise or deterministic chaos?

Y. Fregnac (CNRS, UPR 2191, Gif-sur-Yvette)

17 : 00 Table Ronde Approche clinique du Handicap et l’interface Cerveau-machine.

Interventions de :

P. Marque (Toulouse) Barrières technologiques dans les recherches

translationnelles sur les BC

F. Pellas (Nîmes) Mise au point sur le «Lock-in syndrome»

I. Laffont (Montpellier) Technologies de compensation et déficiences motrices

sévères : le point sur les outils disponibles

et les perspectives

Discussion générale menée par

Y. AGID (ICM, Hôpital Pitié-Salpêtrière) et B. PERROUIN-VERBE (CHU Nantes).

18 : 00 Conclusions

Un appel d’Offres de la FRM en 2010,

J. Finidori et F. Clarac.

18 : 15 Fin de la réunion

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4 novembre 2009

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➜➜ C O M M U N I C AT I O N S O R A L E S➜ N O T E S

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Electrical Microstimulation and fMrIConférence de Nikos Logothetis Max Planck Institute - MPI For Biological Cybernetics

[email protected]

Electrical stimulation (ES) of the brain has been performed for over 100 years, and although some might say it is a crude technique for

understanding the detailed mechanisms underlying different neural computations, microstimulation has made significant contributions to

our knowledge in both basic and clinical research. Recently there has been resurgence in its use in the context of electrotherapy and neural

prostheses. For example, ES has made it possible to at least partially restore hearing to deaf patients by delivering pulses via implanted

electrodes to different regions of the cochlea. Stimulation of the basal ganglia is remarkably effective in restoring motor function to Parkinson’s

patients, and microstimulation of the geniculostriate visual pathway is regarded by some as a very promising (future) method for making the

blind see again.

Yet, the methodology still suffers from at least two fundamental problems; (a) we do not always know exactly what is being stimulated when

we pass currents through the tissue; and (b) stimulation causes activation in a large number of areas even outside the stimulation site, making

it difficult to isolate and evaluate the behavioral effects of the stimulated area itself. Microstimulation during fMRI (esfMRI) could provide

a unique opportunity to visualize the networks underlying electrostimulation-induced behaviors, to map neuromodulatory systems, or to

develop electrotherapy and neural prosthetic devices. Last but not least, esfMRI can offer important insights into the functional neurovascular

coupling. In my talk, I shall discuss findings from recent and on-going work on signal propagation during electrical stimulation. These findings

not only offer some insights into functional neurovascular coupling and the interpretation of negative hemodynamic responses, but also reveal

some interesting properties of the cortical microcircuits and the way they could propagate incoming population signals.

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➜➜ C O M M U N I C AT I O N S O R A L E S ➜ C O M M U N I C AT I O N S O R A L E S

5 Electrical Microstimulation and fMRI

Nikos LOGOTHETIS

7 Exploring New Features for Future BCI

and Neurofeedbak Rehabilitation

Recherche de nouveaux marqueurs pour les ICM

et le Neurofeedback en rééducation

Olivier BERTRAND et Karim JERBY

8 Control of the epilectic seizures by a profound

cerebral stimulation

Contrôle des crises d’épilepsie par une stimulation

cérébrale profonde

Olivier DAVID

10 Learning to control a Brain-Machine interface:

What consequences for the brain?

Apprentissage du contrôle d’une Interface

Cerveau-Machine : quels impacts sur le cerveau ?

Arnaud DELORME

12 Graded Control of a prosthesis by operant conditioning

of the firing rate of single-units in rat motor cortex

J.P. ARDUIN

13 Off-line control of a robot digit by ensemble activity

of cortico-motoneuronal cells

Marc MAIER

14 A Brain-machine interface for the optimization

of somatosensory stimulation: Application to cortical

plasticity after spinal cord lesion

Développement d’une interface cerveau-machine pour

l’optimisation des stimulations somesthésiques : application

à la plasticité corticale après lésion de la moelle épinière

Laurent PEZARD

16 Visual Scene Processing Dynamics in Monkeys: building

the information content of a visual neuroprosthesis

Dynamique du traitement des scènes visuelles

chez le singe : construire le contenu informatif

d’une neuroprothèse visuelle corticale

Denis FIZE

18 Retinal prosthesis: biocompatibility, electrode geometry

and neuronal loss

Les prothèses rétiniennes : biocompatibilité, géométrie

des électrodes et perte neuronale

Serge PICAUD

20 Creating a Physical Nervous System: Neural Interfaces

to Restore Action for Humans with Paralysis

John P. DONOGHUE

21 What “noise” in neuroimaging can tell us

about cognition

Andreas KLEINSCHMIDT

22 Conceptual views on sensory cortical dynamics:

signal, noise or deterministic chaos?

Concepts en dynamique des réseaux corticaux sensoriels :

signal, bruit ou chaos déterministe ?

Yves FREGNAC

24 Mise au point sur le « Lock-in syndrome »

Frédérique PELLAS

26 Technological barriers in translational research on BCI

Barrières technologiques dans les recherches

translationnelles sur les BCI

Philippe MARQUE

27 Technologies de compensation et déficiences motrices

sévères : le point sur les outils disponibles

et les perspectives

Isabelle LAFFONT

➜ C O M M U N I C AT I O N S O R A L E S ➜ C O M M U N I C AT I O N S O R A L E S

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Exploring new Features for Future BCI and neurofeedbak rehabilitation.K. Jerbi and O. Bertrand Inserm U821, Brain Dynamics and Cognition, Lyon

[email protected]@lyon.inserm.fr

We will first provide a brief overview of the ongoing BCI and real-time electrophysiology research at our lab (Inserm U821).

We will then report in particular on our project that aims to explore and optimize the use of neurophysiological parameters to enhance the

efficiency of future BCI applications. We hypothesize that long-range coupling between distinct neural assemblies may provide a higher

degree of functional specificity than the standard local power modulations. Indeed, coupling measures may reflect the integrative nature of

large-scale brain dynamics and thus be fundamental to mediating behavior.

We set out to perform offline and online analysis of cortico-cortical interactions during perceptuo-motor paradigms with Magneto-

encephalography as well as with intracranial depth recordings in implanted epilepsy patients (Stereotactic-EEG). We analyzed regional

power and cortico-cortical coherence in various frequency bands while subjects performed a continuous visuomotor compensation task. The

findings we have achieved so far suggest that inter-regional oscillatory synchronization show task-specific modulations in multiple areas

including distributed fronto-parietal networks. Our results expand our knowledge of the dynamics of human visuomotor networks and provide

promising features for future BCI applications.

Current work involves investigating our ability to measure such features on a trial-by-trial basis for online application. In the final stage of

the project, we intend to assess possible clinical implications for restoring communication and we will consider the feasibility of reversing

deficient long-range cerebral cooperation via neurofeedback training in the context of clinical neurorehabilitation. For instance, patients with

visuo-motor deficits resulting from brain lesions may benefit from such an approach.

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Contrôle des crises d’épilepsie par une stimulation cérébrale profondeOlivier DavidGrenoble Institut des Neurosciences - INSERM U 836

[email protected]

L’épilepsie est une affection neurologique fréquente (environ 500 000 personnes en France) qui nécessite une prise en charge thérapeutique

sur plusieurs années. Malgré un traitement pharmacologique adapté, les crises d’épilepsie persistent chez environ 30 % des patients. Dans

certains cas, l’ablation chirurgicale du foyer épileptique permet la guérison du patient, mais reste limitée à des formes d’épilepsie très

localisée. Cette thérapie n’est en effet pas adaptée notamment aux formes d’épilepsie généralisées qui impliquent des circuits corticaux

et sous-corticaux bilatéraux souvent très complexes. Au cours de ces dernières années, la principale option thérapeutique innovante qui a

émergé à la fois de travaux cliniques et d’études expérimentales est la neurostimulation des circuits générateurs de crises épileptiques ou de

circuits qui interviennent dans le contrôle de ces générateurs.

Grâce au soutien de la FRM et à une collaboration avec le CEA-Leti-Clinatec au cours de ces deux dernières années, nous avons mis en place

les bases expérimentales pour développer des protocoles de neurostimulation adaptative impliquant l’emploi d’interfaces cerveau machine

pour le contrôle des crises d’épilepsie. Cette étape est cruciale pour envisager sereinement un passage en clinique humaine. Un modèle

d’épilepsie absence chez le rongeur et un modèle d’épilepsie motrice focale chez le primate ont été utilisés pour étudier de façon contrôlée

les effets anti-épileptiques de la stimulation cérébrale profonde.

Chez le rongeur, les effets anti-épileptiques de la stimulation cérébrale ont été clairement mis en évidence. En revanche, il n’a pas été pour

l’instant possible de reproduire les mêmes effets chez le primate.

Il reste donc beaucoup de travail exploratoire à fournir avant d’effectuer un transfert clinique optimal de ces nouvelles technologies.

Les solutions passeront par une meilleure compréhension des mécanismes d’action de la stimulation électrique cérébrale.

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Control of the epilectic seizures by a profound cerebral stimulationOlivier DavidGrenoble Institut des Neurosciences - INSERM U 836

[email protected]

Epilepsy is a frequent brain disease (about 500000 people in France) that necessitates therapeutic follow-up over many years. Despite

adapted pharmacological treatment, epileptic seizures remain in 30% of patients. In some cases, surgical ablation of the epileptic focus

allows to cure the patients, but it remains limited to very focal epilepsies. This therapeutic approach is indeed not adapted to generalised

epilepsies which involve complex cortical and subcortical circuits. In the last few years, the main option that has emerged from experimental

and clinical works is the neurostimulation of circuits generating seizures or controlling the generators of seizures.

Thanks to the FRM funding and to a collaboration with the CEA-Leti-Clinatec during the last two years, we have set up the experimental bases

to develop new protocols of adaptive neurostimulation using brain computer interfaces for the control of epileptic seizures. This step is crucial

to envisage clinical transfer in optimal conditions. A model of absence epilepsy in the rat and of focal motor epilepsy in the monkey have been

used to study in a controlled fashion the anti-epileptic effects of deep brain stimulation.

In the rat, the anti-epileptic effects of brain stimulation have been clearly demonstrated. However, in the monkey, it has not been possible to

reproduce the same effects yet.

A lot of exploratory works have to be done before proceeding to the clinical transfer of these new technologies. The solutions will be brought

by a better comprehension of the mechanisms of action of electrical brain stimulation.

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Apprentissage du contrôle d’une Interface Cerveau-Machine : quels impacts sur le cerveau ?A. Delorme CERCO UMR 5549, Toulouse

[email protected]

Il a récemment été montré que l’activité électro-encéphalographique (EEG) enregistrée de façon continue à la surface du scalp permettait

d’apprendre à contrôler un programme informatique qui traite en temps réel l’activité cérébrale. Malgré l’essor incroyable de la discipline de

la communication homme-machine, les réorganisations cérébrales qui suivent cet entraînement n’ont jamais été évaluées. Cette évaluation

est importante du point de vue éthique ainsi que du point de vue de la recherche fondamentale pour mieux comprendre les processus mis en

jeux dans ce type d’apprentissage. Suite à ce type d’entraînement, notre expertise unique en termes de feedback neuronal et d’analyse des

signaux EEG nous permet d’évaluer les réorganisations structurelles dans le cerveau, les modifications des capacités cognitives des sujets,

et les modifications de la dynamique cérébrale.

Cette étude propose de s’intéresser plus spécifiquement à un entraînement de neurofeedback basé sur des composantes attentionnelles de

l’activité EEG. Nous testons les sujets avant et après l’entraînement en utilisant une tâche de rapidité de l’inhibition des réponses motrices.

Nous pensons que la réorganisation des aires cérébrales pré-motrices pourrait influencer la capacité des sujets à inhiber leurs réponses

motrices (l’incapacité des sujets à inhiber les réponses motrices liée à une diminution des capacités attentionnelles). Nous proposons

également de rechercher les modifications anatomiques associées à un tel apprentissage ou à un apprentissage prolongé, notamment en

ce qui concerne l’épaisseur du cortex et la taille des faisceaux axonaux entre régions pré-motrice et autres régions cérébrales. L’algorithme

ICA (analyse en composantes indépendantes) est employé pour décomposer les données EEG ; il permet d’isoler l’activité temporelle d’aires

cérébrales indépendantes ainsi que leur projection spatiale sur le scalp. À partir de ces projections spatiales isolées par ICA, on localise les

aires cérébrales en calculant les dipôles équivalents pour chacun des composants indépendants de chacun des sujets. Nous déterminons

ainsi la réorganisation de la dynamique cérébrale qui suit l’apprentissage.

Nous montrerons des données préliminaires allant dans cette direction mais l’acquisition de données chez des sujets sains reste contingente

à l’accord du CPPRB local qui est en cours d’obtention.


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Learning to control a Brain-Machine interface: What consequences for the brain?A. Delorme CERCO UMR 5549, Toulouse

[email protected]

It has recently been shown that human subjects may learn to control a computer program that record in real time the electrical brain activity

recorded continuously at the surface of the scalp. Despite the incredible growth of the discipline of brain and machine communication, brain

reorganizations following this type of training has never been assessed. This evaluation is important both from an ethical as well as basic

research perspective to better understand the process involved in this type of learning. Our unique expertise in terms of neuronal feedback

and analysis of electro-encephalographic signals helps us assess structural reorganizations in the brain as a result of this type of training, as

well as modification in terms of brain dynamics and cognitive capacities.

This study proposes to focus more specifically on using EEG neurofeedback to train attentional networks. We are thus testing subjects before

and after training using a task involving rapid inhibition of motor responses. We believe that the reorganization of pre-motor brain areas

following neurofeedback training could influence the ability of subjects to inhibit their motor responses (the inability of subjects to inhibit

motor responses can be related to decreased attentional capacity). We also investigate the structural changes associated with such training,

particularly with regards to the thickness of the cortex and the size of axon bundles between pre-motor areas and other brain regions. The

ICA algorithm (Independent Component Analysis) is used to decompose EEG data, and can separate quasi-independent temporal activity of

brain areas. From the scalp projections associated with ICA components, we can localize the brain areas involved and determine the dynamic

reorganization of the brain following learning.

We show preliminary data but the acquisition of data in healthy subjects is contingent on the approval of local CPPRB.

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graded Control of a prosthesis by operant conditioning of the firing rate of single-units in rat motor cortexArduin P.-J., Ego-Stengel V., Shulz D. and Frégnac Y. UNIC, Unité de Neurosciences Intégratives et Computationnelles, UPR CNRS 2191, Gif-sur-Yvette, France

[email protected]://www.unic.cnrs-gif.fr

Most of the research on neuroprosthetics during operant behavior has been focused on reproducing, with an external robotic device (e.g. arm), the prehensive limb movements produced by animals (mostly monkeys) during active behaviour and which are needed to exert an action on a manipulandum (lever, button, keyboard key) and obtain a reward (review in Vaadia and Birbaumer, 2009). This forward control is realized by adapting an artificial read-out interface which decodes in real time the brain commands recorded during the task learning. In order to compute the brain-derived command of the prosthesis, the classical decoding algorithms are based on the numerical optimization of the correlation between the activity sampled simultaneously from different neurons and/or cortical areas, and the desired motor behavior. The kinematic parameters of the simulated movements of the prosthesis have to match those produced by the animal during a training period. The success of this open-loop operant strategy is quantified by how well the decoding method computed from brain activity and kinematics parameters during a training period applies to a subsequent test period.

The rationale of the present study is to replace the decoding algorithm paradigm by an operant conditioning of the neural activity of preselected cortical neurons (see also Moritz et al 2008). Using this strategy, we expect to induce in the rodent an adaptation of brain processes (a reorganization or a creation de novo of the neuronal circuits involved in the control of the manipulandum) in contrast to the adaptation of the artificial read-out of brain activity (changes in the filter coefficients of the interface decoder), as achieved in most BMI studies.

In the present project, brain activity (recorded in motor cortex) is used in an operant way to modify the relative offset position between the subject and the reward (water bottle). This distance defines an objective measure of the mismatch (output error) between the desired location (reward in front of the subject’s mouth) and the current location of the movable manipulandum (instantaneous bottle location in peripersonal space), over a 1D-space (see also Velliste et al. 2008 in 3-D virtual space). The amount of water drinking is taken as a measure of success in behavioral control (the rat can drink only if the actuator is correctly positioned in front of his mouth). Maintained changes of neural activity below and/or above preset thresholds measure the effectiveness of the operant conditioning of the recorded activity.

For this purpose, rats were trained to learn a task through the read-out of the activity of preselected neurons recorded simultaneously in their own motor cortical areas. They learned successfully to gain control of the reward availability (by displacing the bottle position on a 1D-track) by elevating or decreasing the neural activity of these neurons. In a next step (work in progress), we expect that, through neural-based operant conditioning, the rats will learn to instantly match the activities of the monitored neurons with the spatial position of the device. Given the imposed rule linking neural activity to bottle movement (e.g. lowered activity -> bottle goes right, increased activity -> bottle goes left), the relationship which mapsping the drinking device position into a firing rate level is chosen such as to optimize the amount of reward. In the long run, by inducing biofeedback through stimulations in somatosensory areas, we expect to improve the BMI performances and induce the functional embodiment of a virtual “limb by the rat” in the cortical somatosensory/motor representation of the rat.

This work is supported by IRME, CNRS, ANR (NATACS), Brain-i-nets (STERP) and FACETS (EC Future Emerging Technologies: Bio-I3 IP grant FP6-2004-IST-FETPI 15879).

References: Jarosiewicz, B., Chase, S. M., Fraser, G. W., Velliste, M., Kass, R. E., and Schwartz, A. B. (2008). Functional network reorganization during learning in a brain-computer interface paradigm. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 105, 19486–19491.Moritz, C. T., Perlmutter, S. I., and Fetz, E. E. (2008). Direct control of paralysed muscles by cortical neurons. Nature 456, 639–642.Eilon Vaadia and Niels Birbaumer (2009). Frontiers in Neuroscience. Grand challenges of brain computer interfaces in the years to come 3(2) : 151-154


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off-line control of a robot digit by ensemble activity of cortico-motoneuronal cells. Ouanezar S. 1, 3, Eskiizmirliler S. 1, 2, and Maier M.A. 1, 2 1 Université Paris Descartes / LNRS - CNRS UMR7060 - 2 Université Paris Diderot , UFR Sciences du Vivant3 TELECOM ParisTech / Département TSI Signal-Images

[email protected]

Background

In the non-human primate it has been shown that a robotic arm can be controlled on-line via an invasive cortical brain-machine interface

(BMI)1,2. However, it is less clear whether hand and digit movements can be controlled in the same way in order to potentially restore manual

dexterity. In a first step toward this goal our aim is to provide a proof-of-concept that a 4 DoF anthropomorphic finger can be controlled by

intracortical signals recorded in the behaving monkey.

Method

We used the activity of cortico-motoneuronal (CM) cells, recorded in a precision grip task3, to predict (i) the fingertip trajectory and (ii) the

target-muscle EMG. CM cells facilitate target muscle EMG. A time-delayed feed-forward artificial neural network (an MLP) learned to predict

these two variables. Time-varying flexion-extension joint angles were then estimated from the estimated fingertip trajectory by an inverse

kinematics model of the robot finger. PID controllers then assured the robot finger position.

Results

(i) The performance of the MLP-prediction of the fingertip position or the EMG increased (up to 90% or 80% respectively) with increasing

numbers of CM cells in the input. (ii) The activity of few CM cells (up to 3) is sufficient to predict 1-dimensional fingertip position. (iii) The

performance depends on the size of the input window: a 100 ms sliding window was sufficient to predict the trajectory or the EMG with high

accuracy. (iii) Prediction of target-muscle EMG from a single CM cell is better than for non-target EMG. (iv) Controlling the 1-dimensional finger

position of a simulated as well as a robot digit based on off-line CM cell activity is feasible.

Conclusion

Off-line activity of a few simultaneously recorded CM cells is sufficient to control flexion-extension movements of an artificial digit. Future

work will concern the control of force.

1 Lebedev MA and Nicolelis MAL (2006) Brain-machine interfaces: past, present and future. TINS 29(9):536-546.2 Velliste M, Perel S, Spalding MC, Whitford AS, Schwartz AB (2008) Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding. Nature 453(7198):1098-101.3 Baker SN, Spinks R, Jackson A, Lemon RN (2001) Synchronization in monkey motor cortex during a precision grip task. I. Task-dependent modulation in single-unit synchrony. J Neurophysiol 85(2):869-85.

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Développement d’une interface cerveau-machine pour l’optimisation des stimulations somesthésiques : Application à la plasticité corticale après lésion de la moelle épinière.Pezard Laurent Neurobiologie Intégrative et Adaptative - CNRS UMR 6149 - Université de Provence

[email protected]

Les lésions de la moelle épinière touchent environ 2,5 millions de personnes et entraînent des pertes irréversibles des fonctions

somatosensorielles et motrices en-dessous du niveau de la lésion. Néanmoins, ces lésions sont rarement dues à des sections complètes de

la moelle. Les faisceaux de fibres épargnés par la lésion déterminent ainsi les fonctions qui seront préservées ou qui vont pouvoir récupérer.

Nos travaux récents montrent, qu’à la suite d’une hémisection de la moelle épinière au niveau cervical, les rats qui subissent une procédure

de réhabilitation sensorimotrice bénéficient d’une meilleure récupération de la sensibilité tactile de la patte avant et de la coordination

sensorimotrice que des rats contrôles. De plus, une réactivation des territoires corticaux dédiés à la patte avant n’apparaît que chez les rats

entraînés (Martinez et al., 2008). De nombreuses études ont montré par ailleurs que la plasticité représentationnelle des cartes corticales

est dépendante de l’activité et dépend aussi fortement de l’organisation spatio-temporelle des patterns afférents au cortex (Buonomano

and Merzenich, 1998; Kaas, 2000; Xerri 2008, pour des revues). Ainsi, l’optimisation des stimuli somatosensoriels pourrait augmenter

l’efficacité des signaux afférents transmis au cortex par les faisceaux de fibres préservés et ainsi permettre l’amélioration des procédures

thérapeutiques de restauration de la sensibilité tactile et des habiletés motrices.

Les études des relations statistiques entre les réponses corticales et les stimuli somatosensoriels ont largement bénéficié de l’apport de la

théorie de l’information (Rieke et al. 1997; Cover and Thomas, 1991) pour quantifier l’information transmise par la réponse neuronale sur

l’ensemble des stimuli. Cette approche a permis de définir un ensemble de stimuli appelé « ensemble sensoriel optimal » qui maximise

l’information mutuelle entre les stimuli et la réponse. Une procédure adaptative (Arimoto, 1972; Blahut, 1972; Machens, 2002) permet de

déterminer cet ensemble de façon itérative. Une telle procédure a été appliquée à l’étude du codage et de la structure des champs récepteurs

dans les systèmes auditif (Machens et al., 2006) et visuel (voir Benda et al., 2007, pour une revue).

Cette procédure n’ayant été appliquée que sur des modèles ou des enregistrements unicellulaires dans les voies périphériques, nous

avons développé un modèle de réseau cortical afin de généraliser cette approche à des activités de populations de neurones corticaux.

Nous montrons ainsi que la procédure d’optimisation doit être adaptée dans le cas des enregistrements multi-unitaires afin de définir un

« ensemble sensoriel optimal » fondé sur des paramètres spécifiques de l’activité des populations de cellules corticales. Les algorithmes ainsi

mis au point sont actuellement utilisés pour explorer les processus d’intégration au niveau du cortex somatosensoriel primaire ainsi que les

procédures de stimulations dans le but d’améliorer la réorganisation adaptative des cartes du cortex somatosensoriel à la suite d’une lésion

de la moelle épinière chez le rat.


FRM / IRM

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A Brain-machine interface for the optimization of somatosensory stimulation: Application to cortical plasticity after spinal cord lesion.Pezard Laurent Neurobiologie Intégrative et Adaptative - CNRS UMR 6149 - Université de Provence

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Spinal cord injuries affect about 2.5 million people and result in irreversible loss of motor and somatosensory functions below the lesion

level. Indeed, spinal cord lesions rarely cause complete transection. The spared pathways determine the functions that will be preserved or

will partially recover. Our recent findings show that following a spinal cord hemisection at cervical level, rats subjected to a sensorimotor

rehabilitative procedure display a better recovery of the forepaw tactile sensitivity and sensorimotor coordination than control rats. In addition,

a substantial reactivation of forepaw territories in S1 occurred only in the trained rats (Martinez et al., 2008). Numerous studies have shown

that the representational plasticity of cortical maps is use-dependent and strongly depends upon the spatio-temporal structure of sensory

afferent patterns conveyed to the cortex (Buonomano and Merzenich, 1998; Kaas, 2000; Xerri 2008, for reviews). Therefore, optimization of

somatosensory stimuli aimed at improving the efficacy of the cortical afferent signals conveyed through the preserved afferents pathways

should be helpful in improving stimulation-based therapeutic procedures for restoring lost sensations and motor skills.

The studies of the relationship between the cortical responses and the somatosensory stimuli can benefit greatly from an Information

Theory approach (Rieke et al. 1997; Cover and Thomas, 1991), which quantifies the information conveyed by the neuronal response about

the stimulus set. Within this approach, one can select a set of stimuli called the “optimal sensory ensemble” that maximizes the mutual

information between the stimuli and the response. An adaptive algorithm (Arimoto, 1972; Blahut, 1972; Machens, 2002) allows one to solve

this problem in an iterative manner. Such a procedure has been applied to investigate coding procedures and receptive field structure in the

auditory (Machens et al., 2006) and visual systems (see Benda et al., 2007, for a review).

Since this procedure has only been applied to single cell models or recordings in the peripheral pathways, we have developped a model

of cortical network in order to generalize this approach to the activity of populations of cortical neurons. We show that the optimization

procedure should be adapted to the case of multi-unit recordings to define the “optimal sensory ensemble” based on specific parameters

of the activity of populations of cortical cells. The developed algorithms are now used to explore the process of somatosensory information

integration in S1, and stimulation procedures aimed at improving the adaptive reorganization of somatosensory cortical maps following spinal

cord lesions in rats.

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Visual scene Processing Dynamics in Monkeys: building the information content of a visual neuroprosthesisFize Denis 1, Cauchoix Maxime 1, Jouffrais Christophe 2.1 Centre de Recherche Cerveau et Cognition, CNRS-Université de Toulouse, France2 Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, CNRS-INPT-Université de Toulouse, France

[email protected]

Our project aims contributing to the design of interfaces between the human brain and artificial vision devices (BCI) in the field of visual

cortical neuroprostheses. Since it appears not possible to restore vision as a whole yet, our approach focuses on restoring basic visual

functions such as object categorization. Before any attempt to stimulate particular brain region however, the nature of information uptake that

drives the cortical processes has to be determined. What kind of visual information is effective to induce our mental representations of objects

and scenes? Are these visual representations homologous between human and macaque? These very first questions need to be answered if

we plan to benefit from the numerous studies that have tackle for years the cortical mechanisms of vision in macaque monkeys. Using joint

experiments in human and monkey, our results show that visual categories that elicit abstract representations are processed highly similarly

by humans and macaques. More, macaques were able to use these abstract representations for task performance. Electrophysiological

recordings in intermediate visual areas V4/TEO showed that this region is early sensitive to contextual information, then further selective for

the category of the salient object in the scene. This evolution of selectivity with time likely reflects coarse-to-fine mechanisms that can be

traced locally. These observations point these regions as promising targets for visual neuroprostheses.


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Dynamique du traitement des scènes visuelles chez le singe : construire le contenu informatif d’une neuroprothèse visuelle corticaleFize Denis 1, Cauchoix Maxime 1, Jouffrais Christophe 2.1 Centre de Recherche Cerveau et Cognition, CNRS-Université de Toulouse, France2 Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, CNRS-INPT-Université de Toulouse, France

[email protected]

Nos travaux tentent de contribuer à la conception d’interfaces entre le cerveau humain et des dispositifs de vision artificielle dans un but

de suppléance. Notre approche repose sur le constat qu’il est actuellement impossible de restaurer complètement la vision mais qu’il

est envisageable de restaurer certaines fonctions primordiales telles que la localisation et la catégorisation. Mais avant de microstimuler

directement le cortex visuel, se pose la question du contenu informatif à évoquer. Quelles sont les informations visuelles qui nourrissent et

modulent les processus corticaux responsables de nos représentations mentales ? La connaissance fine du cortex visuel que procurent les

nombreuses études menées chez le singe macaque depuis une quarantaine d’années désigne cette espèce comme modèle animal privilégié

pour de telles études. Nous nous sommes cependant attachés dans un premier temps à déterminer en quoi cette espèce pouvait partager

avec nous des représentations mentales visuelles similaires malgré nos évolutions différentes. Nos résultats montrent que les catégories

visuelles mises en jeu dans nos expériences sont à la base de concepts et représentations mentales très similaires chez l’humain et le singe

macaque, de même que les processus corticaux et les informations visuelles qui les modulent. Dans un deuxième temps et du point de vue

électrophysiologique, l’enregistrement de régions corticales de niveau de traitement visuel intermédiaire confirme qu’elles sont des régions-

cibles opportunes pour des neuroprothèses. L’évolution temporelle de la sélectivité de la région V4/TEO porte la signature d’un processus

coarse-to-fine (raffinement des réponses corticales), sensible précocement aux informations contextuelles mais rapidement sélectif à la

catégorie visuelle de l’objet saillant de la scène présentée.

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Les prothèses rétiniennes : biocompatibilité, géométrie des électrodes et perte neuronaleLucia Cadetti 1, Amel Bendali 1, Henri Lorach 1, Jean Laurent Guyomard 1, Manuel Simonutti 1, Elisabeth Dubus 1, Gaëlle Lissorgues 2, Lionel Rousseau 2, Ryad Benosman 3, José Sahel 1, Philippe Bergonzo 4, Serge Picaud 1. 1 INSTITUT DE LA VISION, UMR_S968 Inserm / UPMC/ CNRS7210 / CHNO des Quinze-Vingts, 17 rue Moreau, 75 012 PARIS 2 ESIEE, Noisy le champs - 3 ISIR, UPMC, Paris - 4 CEA-LIST, Saclay

[email protected]

Dans différentes pathologies rétiniennes, les photorécepteurs dégénèrent laissant deux couches neuronales non sensibles à la lumière.

Bien que ces couches neuronales dégénèrent également progressivement, il est possible de les stimuler électriquement pour restaurer une

certaine perception visuelle. Cependant, la résolution des électrodes sur ces prothèses rétiniennes ou rétines artificielles ne permet pas de

produire des matrices contenant une densité suffisante de pixels indépendants pour produire des images pour la locomotion ou la lecture

de texte.

Pour augmenter la résolution des électrodes, nous avons réalisé une modélisation pour optimiser la géométrie des électrodes. Cette modélisation

s’accompagne d’une validation expérimentale de ces géométries sur un rat présentant une dégénérescence des photorécepteurs. De plus,

pour augmenter la longévité et l’efficacité des prothèses, nous avons examiné la biocompatiblité du diamant. Nos résultats montrent que les

cellules rétiniennes voire même les neurones rétiniens purs survivent en culture au contact du diamant. Enfin, la dégénérescence progressive

du réseau neuronal résiduel pouvant contribuer voire accentuer la faible résolution des prothèses rétiniennes chez les patients, nous avons

recherché des molécules pouvant ralentir cette dégénérescence. Une petite molécule a été identifiée pour son effet sur la survie des cellules

ganglionnaires rétiniennes in vitro. Cette molécule prévient également la dégénérescence des cellules ganglionnaires rétiniennes postérieure

à la perte des photorécepteurs sur notre modèle animal.

Ces résultats indiquent que la résolution des images produites par les prothèses rétiniennes pourrait être augmentée par une prévention de

la dégénérescence progressive des neurones rétiniens, la définition de nouvelles géométries d’électrodes et de la production de matériaux

biocompatibles et semiconducteurs à base de diamant. Ce dernier point pourrait avoir des implications plus générales pour toute interface

cerveau machine.

Ce projet a obtenu le soutien de la Fondation pour la Recherche Médicale (FRM), l’ANR (MEDINAS, RETINE) et la communauté économique

européenne (DREAMS).


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retinal prosthesis: biocompatibility, electrode geometry and neuronal lossLucia Cadetti 1, Amel Bendali 1, Henri Lorach 1, Jean Laurent Guyomard 1, Manuel Simonutti 1, Elisabeth Dubus 1, Gaëlle Lissorgues 2, Lionel Rousseau 2, Ryad Benosman 3, José Sahel 1, Philippe Bergonzo 4, Serge Picaud 1. 1 INSTITUT DE LA VISION, UMR_S968 Inserm / UPMC/ CNRS7210 / CHNO des Quinze-Vingts, 17 rue Moreau, 75 012 PARIS 2 ESIEE, Noisy le champs - 3 ISIR, UPMC, Paris - 4 CEA-LIST, Saclay

[email protected]

In different retinal diseases, photoreceptors are degenerating leaving two neuronal layers insensitive to light. Although these neuronal layers

also undergo a progressive degeneration, it is possible to stimulate them electrically to restore a certain visual perception. However, the

electrode resolution of these retinal prostheses or artificial retina does not allow generating images with a sufficient resolution for independent

locomotion or text reading. Such images would need electrode arrays with higher pixel densities.

To increase the electrode resolution, we have generated mathematical models to improve the electrode design. This modelling is followed

by experimental validations on a rat with photoreceptor degeneration. In addition, to increase the prosthesis efficacy and longevity, we are

testing the biocompatibility of diamond materials. Our data indicate that retinal cells and even pure retinal neurones can survive in contact

to diamond. Finally, as the progressive neuronal loss in the residual neuronal network may further decrease the image resolution produced

by retinal prosthesis, we have screened neuroprotective molecules to slow down this degenerative process. A small molecule was identified

based on its neuroprotective effect on pure retinal ganglion cells in culture. This molecule also prevented the degeneration of retinal ganglion

cells subsequent to the photoreceptor loss in our animal model.

These results support the notion that the resolution of images generated by retinal prostheses could be highly improved by preventing

the progressive neuronal degeneration of the residual retina, by generating new electrode designs, and by producing biocompatible and

semiconductor materials with diamond. The later point could in fact apply more generally to all brain/machine interfaces.

This project was supported by the Fondation pour la Recherche Médicale (FRM), ANR (MEDINAS, RETINE) and the European Economic

Community (DREAMS).

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Creating a Physical nervous system: neural Interfaces to restore Action for Humans with ParalysisM. Donoghue Department of Neuroscience - Brain Science Program - Brown University

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Neurotechnology promises both to provide new ways to restore function in humans with disabilities and to provide new insights into the

operation of the nervous system in health and disease. The BrainGate neural interface system ( CAUTION-Investigational Device. Limited

by Federal law to investigational use) is being evaluated in early pilot trials by humans with longstanding paralysis. The system consists

of a 4 x 4 mm implanted array of 100 microelectrodes that detects neural activity patterns in motor cortex, decoders that transform neural

signals into commands, and various devices that would be useful assistive technologies for those with paralysis. Four people with paralysis

have participated in the initial pilot trial. Initial results reveal that neural activity remains in the motor cortex long after injury or in the

neurodegenerative disease, amyotrophic lateral sclerosis. Using BrainGate, participants have demonstrated the ability to achieve “mouse”-

like control to use a computer, control a robotic arm to perform simple actions, or move a wheelchair. Similar to natural movement, these

actions are immediately achievable without learning and require no special attention, so that other actions such as speaking can occur while

using direct neural control These results suggest that creating a physical repair of the nervous system is feasible, although several advances

are still required, such as creating a fully implanted, wireless sensor. Finally, the ability to monitor both single neuron and field potential

activity for years is providing new insights into the function of the human cortex after injury and during progressive degenerative disorders.


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What ‘noise’ in neuroimaging can tell us about cognition Andreas Kleinschmidt CEA - Neuro-spin

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Functional magnetic resonance imaging has had a major impact on the cognitive neurosciences. In the dominant mainstream, these data are

analysed by estimating in a mass univariate framework parameters of a general linear model for condition-related activity changes. However,

this approach neglects or discards two important sources of information. One is the information coded in the pattern of small voxel-by-voxel

variations of signal, the other the trial-by-trial variability of ongoing activity levels prior to evoked responses.

Arguably, the two most exciting developments in the past couple of years exploit these two sources of information. The development of pattern

recognition methods has permitted decoding brain activity at a level that was previously thought to be beyond the resolution of brain imaging

and the demonstration of spatiotemporal structure in ongoing brain activity by so-called resting-state studies has prompted experiments on

the functional significance of spontaneous brain activity. I will present findings from both avenues of research and illustrate how they can

change the way in which we approach our data and build our concepts of brain function.

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Conceptual views on sensory cortical dynamics: signal, noise or deterministic chaos?Yves Frégnac CNRS, UPR 2191, Gyf-sur-Yvette

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The temporal irregularity of spontaneous activity is a characteristic feature of sensory networks. A yet unsolved issue is to understand in

which way this ongoing activity, assimilated to a “noise” interfers with the transmission of the signal received from the environment and

degrades the computing performance of the network. This activity is considered as the specific signature of the connectivity intrinsic to

neocortical areas, where reverberation loops outnumber the feedforward connections (input extrinsic to the cortex) transmiting the neural

message converted by the sensory peripheral organs.

Irregularity is not a proof per se of stochasticity and high intrinsic variability, as demonstrated by deterministic generic models of cortical-like

recurrent networks. It is nevertheless true that the efficiency of sensory coding depends both on time variability of sensory responses as well

as their trial-by-trial reproducibility (for the same input). The dominant view is to consider, both at the level of the membrane potential and the

discrete spike point-process, an independence (addition) between “noise” (the stochastic component) and “signal” (the deterministic mean).

This approach justifies a mean field coding obtained by temporal averaging or spatial pooling of neural activity across cell assemblies. This

concept has been applied for different scales of integration, ranging from microscopic (intracellular), through mesoscopic (optical imaging),

to macroscopic (fMRI).

An alternative view is to consider that there is not such a thing as “noise”: recent work from my lab shows that sensory stimuli, which

have a sufficient spatio-temporal spectral richness, are needed to reveal the upper limit of the temporal precision of the neuronal code in

early sensory cortical areas. I will review electrophysiolological data and computational model predictions, that suggest that the dynamic of

the network could become noise-less, hence deterministic or near-the-edge of chaos, in two situations: 1) when the input statistics share

similarities with those experienced during development or learning, or 2) when they reproduce spiking patterns or membrane potential

trajectories memorized and internalized within the internal dynamics of the network (“cortical songs”). I will also illustrate new analysis

methods of the cerebral signal, using real-time coupling between biological and artificial neurons. These dynamic clamp techniques have

been used to show that a “fractal” signature of the synaptic bombardment regime can be synthetized (in vitro) or read-out (in vivo) and reflect

the control of intracortical correlations by the statistics of the sensory drive.

The implications of these new concepts in neuroprosthetics will be briefly described.

Work supported by CNRS, the National Agency for Research (ANR-Natstats) and FACETS (EC FET-Bio-I3 #15879).


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Concepts en dynamique des réseaux corticaux sensoriels : signal, bruit ou chaos déterministe ?Yves Frégnac CNRS, UPR 2191, Gyf-sur-Yvette

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L’irrégularité temporelle de l’activité spontanée est une caractéristique des réseaux sensoriels corticaux. Un problème encore non résolu

est de comprendre dans quelle mesure cette activité, apparentée à un « bruit » de fond, interfère avec la transmission du signal reçu de

l’environnement et dégrade les capacités calculatoires du réseau. Cette activité est considérée comme la signature d’une connectivité

intrinsèque au cortex où les boucles de réverbération sont beaucoup plus nombreuses que les entrées directes traduisant le message reçu

par la périphérie sensorielle.

L’irrégularité n’est pas en soi une preuve de stochasticité et de variabilité intrinsèque élevée, comme l’ont démontré des modèles génériques

déterministes de réseaux récurrents. Il n’en reste pas moins vrai que l’efficacité du codage sensoriel dépend à la fois de la variabilité au

cours du temps des réponses évoquées et de leur reproductibilité (pour un même signal d’entrée). La vue dominante est de considérer, au

niveau du potentiel de membrane comme du processus discret de décharge, une indépendance (addition) entre « bruit » (stochastique)

et « signal » (déterministe). Cette approche justifie un code neuronal établi à partir d’un moyennage temporel ou au travers de l’activité

collective d’assemblées neuronales. Ce concept a été appliqué pour différentes échelles d’intégration spatio-temporelle, microscopique

(enregistrement intracellulaire), mésoscopique (imagerie optique) et macroscopiques (imagerie à résonance magnétique fonctionnelle, IRMf).

Une vue alternative est de considérer que le « bruit », en tant que tel, n’existe pas : des travaux récents de mon laboratoire montrent que

des stimuli ayant une richesse spectrale temporelle élevée sont requis pour révéler la limite supérieure de la précision temporelle du codage

neuronal au niveau cortical. Je présenterai des données électrophysiologiques et des prédictions de modèles computationnels, qui suggèrent

que la dynamique du réseau pourrait devenir sans bruit (donc déterministe, ou au bord du chaos) dans deux situations :

1) quand les statistiques d’entrée se rapprochent de celles liées à l’expérience passée, acquises au cours du développement ou de

l’apprentissage, ou,

2) quand elles reproduisent des patterns de décharge ou des trajectoires mémorisées dans la dynamique interne du réseau (les « chants

corticaux »).

Je présenterai également de nouvelles méthodes d’analyse du signal cérébral, utilisant le couplage en temps réel entre neurones réels et

artificiels. Il est ainsi possible d’extraire une signature « fractale » du bombardement synaptique, synthétisé in vitro ou décodé in vivo, qui

reflète le contrôle des corrélations intracorticales par les statistiques du signal sensoriel.

Les implications de ces nouveaux concepts en neuroprosthétique seront brièvement discutées.

Travail soutenu par le CNRS, l’ANR (Natstats) et par FACETS (EC FET-Bio-I3 #15879).

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Technological barriers in translational research on BCIMarque P. 1, Bergaud C. 2, Jouffrais C. 3 1 Service de médecine physique et de réadaptation – CHU Rangueil Toulouse - 2 Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes (LAAS) CNRS Toulouse - 3 Institut de recherche en informatique (IRIT) CNRS Toulouse

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Brain-computer interfaces (BCI) systems are the subject of a rising litterature. However few studies might really be considered as real

translational one. Indeed technological barriers of these devices return their problematic clinical use.

Most of BCI devices mainly use electrical fields that result from brain activity recorded at the scalp ( EEG = Electroencephalographic

activity), at the the cortical surface (EcoG = Electrocortical encephalographic activity) or within the brain (local field potentials or neuronal

action potentials -spikes). Each method has its own advantages and disadvantages. BCI based on EEG recordings are simple and non

invasive. But they have relatively low spatial resolution and low signal to noise ratio. They are susceptible to contamination by artefacts

from electromyographic activity from cranial nerves and often require extensive users training. Therefore, they need an exhaustive cognitive

involvement for a very slow sample rating: available devices allow to select 0.5 to 3 letters by minutes in healthy subjects. Most of them have

never been tested with patients.

At the opposite invasive BCIs using single-neuron activity recorded within the brain have higher resolution and might provide control signals

with many degrees of freedom. But concerns about safety, they need implantation of electrodes array within the brain with infectious

and haemorrhagic risks associated. Moreover these devices address the long-term biocompatibility of array electrodes: while such system

perform well during acute recordings, they often fail to function reliably in chronic settings such as clinical situations. Available evidence

suggests that major failure mode of electrodes array is the brain tissue reaction against these implants. This is a major technological limitation

that strongly restricts human implantation for evident ethical considerations.

An intermediary BCI technology using EcoG activity recording from the cortical surface could be a powerful and practical alternative to these

extremes. EcoG has higher resolution (tenths of millimeters versus centimeters) and broader bandwith (0-200 Hz versus 0-40 Hz), higher

amplitude (50-200 mV versus 10-20 mV) and far less vulnerability to EMG artefacts. They certainly authorize less degrees of freedom than

single-neuron recordings. But because EcoG is recorded by subdural electrodes that do not require to penetrate into cortex, it is likely to have

greater long term stability and to be safer than single-neuron recording: similar neurosurgical procedures are now well controlled in clinical

practice and subdural electrodes are chronically implanted in patients for the treatment of neuropathic pain or epilepsy.

The transfer of BCI technologies at patients thus collides with a certain number of technological barriers which will have to be in the heart of

the translational researches concerning these devices.


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Barrières technologiques dans les recherches translationnelles sur les BCIMarque P. 1, Bergaud C. 2, Jouffrais C. 3 1 Service de médecine physique et de réadaptation – CHU Rangueil Toulouse - 2 Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes (LAAS) CNRS Toulouse - 3 Institut de recherche en informatique (IRIT) CNRS Toulouse

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Les dispositifs d’interface cerveau-machine (BCI) sont l’objet d’une large littérature en plein développement. Pourtant encore peu d’études

peuvent réellement être considérées comme translationnelles. En effet les barrières technologiques de ces dispositifs rendent leur utilisation

clinique réellement problématique.

La plupart des dispositifs de BCI utilisent les signaux électriques émis par le cerveau soit à la surface du scalp (Electroenchalography –

EEG), soit au niveau du cortex, sous la voute crânienne (Electrocorticography – EcoG), soit en intracérébral (spike). Chaque méthode a des

avantages et des inconvénients spécifiques. Les BCI basés sur l’activité EEG ont l’avantage d’être non invasif et de mise en œuvre simple.

Néanmoins, ils possèdent une résolution spatiale de mauvaise qualité et un rapport signal bruit très faible. En outre ils sont susceptibles d’être

contaminés par des artéfacts tels que l’activité électrique des muscles de la face (EMG). En conséquence, ce sont donc le plus souvent des

dispositifs qui nécessitent un laborieux apprentissage, dont l’utilisation engage quasiment toutes les facultés cognitives et tout ceci pour une

vitesse d’acquisition très lente (0,5 à 3 lettres par minutes).

À l’opposé, les dispositifs invasifs s’appuyant sur l’activité de neurones isolés ont la résolution spatiale la plus élevée et autorisent plusieurs

degrés de liberté. Ils sont utilisables avec un apprentissage minime et permettent d’espérer des vitesses d’acquisition élevées. En contrepartie

ils nécessitent l’implantation de trames d’électrodes à l’intérieur du tissu cérébral avec les risques traumatiques, vasculaires et infectieux

qui y sont associés. Enfin la biocompatibilité à long terme de ces électrodes constituent pour l’instant une barrière technologique majeure :

la réaction du tissu cérébral contre ces électrodes implantées rend en quelques mois ces dernières inopérantes. Pour des raisons éthiques

évidentes, l’implantation chez des patients de ce type de dispositif ne pourra être envisagé sans progrès très significatifs dans ce domaine.

En attendant une technologie intermédiaire à partir du signal ECoG peut d’ores et déjà être envisagée. L’implantation d’électrodes

d’ECoG permet d’améliorer la résolution spatiale du signal (millimètres contre centimètres), d’enregistrer une gamme plus large de signaux

(0 – 200 Hz contre 0 – 40Hz) avec une amplitude beaucoup plus importante (50-200 μV versus 10-20 μV) et une vulnérabilité bien moindre

aux artéfacts EMG. Tous ceci contribue à fortement améliorer le rapport signal bruit de ces dispositifs et à faciliter leurs usages. En outre

comme ces électrodes restent dans l’espace sous dural, la sécurité de ces dispositifs est moins problématique : d’ailleurs des procédures

chirurgicales identiques sont déjà utilisées en pratique clinique courante dans le cadre du traitement des douleurs neuropathiques ou du

diagnostic des épilepsies.

Le transfert des technologies BCI chez le patient se heurte donc à un certain nombre de barrières technologiques qui devront être au cœur

des recherches translationnelles concernant ces dispositifs.

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Mise au point sur le « Lock-in syndrome »F. Pellas Département de MPR - CHU de Nîmes

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Le tableau clinique classique de locked-in syndrome (LIS) est à la phase initiale (réanimation, rééducation post-réanimation) celui d’un LIS s’exprimant essentiellement avec les yeux au moyen d’un code oui/non, puis avec apprentissage progressif d’un code alphabétique soit par épellation, soit avec l’aide d’un tableau. Le LIS représente le sujet idéal du paradigme de la BCI : une personne totalement paralysée, sans aucune communication orale ou gestuelle mais ayant conservé toutes ses facultés intellectuelles. Or les avancées de la médecine conduisent à une augmentation du nombre de patients similaires survivant à des lésions cérébrales aiguës gravissimes. Il en est de même de l’accroissement du nombre de personnes atteintes de maladies neurodégénératives (SLA).

Les données qui suivent proviennent toutes des différentes enquêtes réalisées par l’association du LIS (ALIS : http://alis-asso.fr/) dont la première 3 en 2003, a fait l’objet d’une aide de la FRM. Cette dernière s’est intéressée à un sous-groupe de 92 personnes à domicile « vrais LIS fonctionnels, présents ou passés » dont la communication est ou a été supportée au moins un mois majoritairement via les mouvements oculo-palpébraux (définition de l’ACRM 1). Depuis l’ALIS réalise des enquêtes annuelles (par courrier) auprès de ses adhérents (à domicile ou en institution) et des différents services de MPR 1, 7.

On estime la population des LIS en France à 600 (+/-100), soit 1 pour 100 000 habitants, c’est-à-dire 3 fois moins que les personnes en état végétatif chronique (EVC) ou en état pauci-relationnel (EPR). L’espérance de vie des LIS recensés en 2007 est de 8 années 1. À deux ans la moitié des LIS est à domicile les autres se répartissant à parts égales entre structures de rééducation, autres établissements hospitaliers et autres institutions (données BDD ALIS). À deux ans la moitié des LIS 4, 5 est à domicile les autres se répartissant à parts égales entre structures de rééducation, autres établissements hospitaliers et autres institutions (données BDD ALIS).

La récupération à distance (période de rééducation puis de retour à domicile), lente, aboutit 6 constamment à un contrôle distal (tête ou doigts ou orteils), dans 92 % des cas céphalique et 65 % aux extrémités des membres. Il est fonctionnel dans 68 % des cas, permettant une communication « céphalo-visuelle » avec la validation O/N et la poursuite céphalique. Cela n’exclue pas simultanément la récupération d’une production orale « audible » (51 % à 60 %) pour le langage informel de base (mots, phrases courtes, compréhensibles par les proches malgré la dysarthrie), 19 % ne produisant aucun son.

Les notions abstraites, les phrases ou idées complexes, nécessitent la maîtrise d’un code alphabétique rapide par l’interlocuteur et le contrôle d’un outil informatique adapté (appareils de type eye-tracker : réf. GUIDE ALIS), pour preuve les livres écrits par les LIS ou les écrits de Stephen Hawkins. Pratiquement tous les LIS (95 %) ont acquis le oui / non, mais seuls 76 % utilisent majoritairement et facilement un code alphabétique 1,7, et seuls 67 % utilisent un système électronique de communication alternative assistée (CAA). Dans près de 30 % des cas de LIS « vrais » il n’y a pas de communication possible, ni par tierce personne, ni par CAA, auxquels s’ajoutent les rares cas de LIS « complets » n’ayant aucune motricité même oculaire. Des maladies comme la SLA produisent des tableaux similaires, sans compter les personnes en état végétatif ou pauci-relationnel, dont le diagnostic clinique – par des équipes médicales spécialisées – est erroné dans plus de 40 % des cas. Des études au PET scan ont montré une activation sélective d’aires corticales motrices (joue au tennis) chez des personnes considérées en EVC. Un des facteurs principaux de maintien d’une bonne qualité de vie est la conservation de capacités relationnelles de qualité. Contrairement à certains préjugés, la majorité des études réalisées rapportent que les patients LIS bénéficient d’une qualité de vie réelle et leurs demandes d’euthanasie, bien qu’elles existent, sont peu fréquentes 1, 3, 5. Permettre à ces personnes de retrouver une vie de relation de qualité, voire un contrôle minimal de leur environnement est donc l’enjeu essentiel des travaux sur les interfaces « cerveau-machine ».

1 BRUNO M.-A., PELLAS F., SCHNAKERS C., (…) LAUREYS S. - La Revue neurologique 164 (2008) 332 – 335 ; Le Locked-In Syndrome : la conscience emmurée. Blink and you live : The locked-in syndrome2 DOBLE J. E., HAIG A. J., ANDERSON C., KATZ R. - Impairment, activity, participation, life satisfaction, and survival in persons with locked-in syndrome for over a decade: follow-up on a previously reported cohort. J Head Trauma Rehabil 2003;18:435-444.3 GHORBEL S. (2002) Statut fonctionnel et qualité de vie chez le locked-in syndrome à domicile. In : DEA motricité Humaine et Handicap, Laboratory of Biostatistics, Epidemiology and Clinical Research Université Jean Monnet Saint-Etienne4 LAUREYS S., PELLAS F., VAN EECKHOUT P., et al. - The locked-in syndrome : what is it like to be conscious but paralyzed and voiceless? Prog Brain Res 2005;150:495-511.5 LEON-CARRION J., VAN EECKHOUT P., DOMINGUEZ-MORALES MDEL R., PEREZ-SANTAMARIA F. J. - The locked-in syndrome: a syndrome looking for a therapy. Brain Inj 2002;16:571-582.6 RICHARD I., PEREON Y., GUIHENEU P., NOGUES B., PERROUIN-VERBE B., MATHE J. F. - Persistence of distal motor control in the locked in syndrome. Review of 11 patients. Paraplegia 1995;33:640-646.7 F. PELLAS, S. GHORBEL, M. A. BRUNO, S. LAUREYS, V. BLANDIN - Profil médical et fonctionnel du locked-in syndrome. Prise en charge sanitaire. In : F. Pellas, C. Kiefer, J-J. Weiss, J. Pelissier Eds. EVEIL DE COMA ET ETATS LIMITES, Etats végétatifs, état pauci-relationnel, locked-in syndrome. Paris : Masson ; 2008


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Technologies de compensation et déficiences motrices sévères : le point sur les outils disponibles et les perspectivesI. Laffont Hôpital Lapeyronie - Montpellier

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Les patients présentant une déficience motrice sévère des quatre membres (quelle que soit l’étiologie : accident vasculaire, traumatisme,

maladie neuro-musculaire ou maladie neuro-dégénérative…) peuvent relever de solutions technologiques de compensation leur permettant

de retrouver des capacités de communication et une certaine indépendance.

Ces outils sont de plus en plus nombreux et performants. Ils se développent rapidement, à la faveur des avancées technologiques dans

le domaine de l’informatique, de l’automatique, de l’électronique et de la robotique. Les principaux obstacles à leur diffusion sont leur coût

et les difficultés d’accès à l’information pour les utilisateurs potentiels.

Les principaux domaines d’application de ces outils sont :

• Accès à un poste informatique et à son utilisation,

• Communication

• Contrôle de l’environnement (pilotage d’une domotisation d’intérieur…)

• Compensation de l’incapacité de préhension (outils de robotique par exemple…)

• Compensation de l’incapacité de déplacement : fauteuils roulants électriques, adaptations de la conduite automobile…

Le dénominateur commun à toutes ces technologies est la nécessité de mettre au point des « interfaces homme machine » performantes.

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➜➜ P O S T E R S ➜ P O S T E R S

29 Adaptive probabilistic classification models for BCI

Jérémy MATTOUT

30 Real time estimation of functional brain networks for non-invasive BMI

Estimation temps-réel des réseaux fonctionnels cérébraux pour les Interfaces Cerveau Machines non-invasives

Michel BESSERVE

32 Abolishing Hippocampal Ripples by Timed Stimulations: Effects on Learning

Effets sur l’apprentissage de la suppression des ripples hippocampiques par des stimulations automatisées

Sidney WIENER

34 Neuroprothèses et déficiences sensori motrices, alternative et synergie thérapeutiques

David GUIRAUD

36 Brain Computer Interface at bedside

L’interface cerveau ordinateur au lit du patient

Louis MAYAUD

38 A BMI application for the control of a robotic digit

Une application d’Interface Cerveau-Machine pour commander un doigt robotique

Sofiane OUANEZAR

40 Brain Computer Interface projects within Clinatec

Les projets de Brain Computer Interface au sein de Clinatec

Fabien SAUTER-STARACE

42 Asynchronous real-time detection of brain states: applications in research on perception

Aaron SCHURGER

44 Perceptual supplementation: contribution to the study of human perception

and to the assistance technology in disabled persons

Nicolas VUILLERME

46 Subthalamic neuronal activity in patients with obsessive-compulsive disorders or parkinson‘s disease

Activité neuronale du Noyau sous-thalamique chez les patients avec un trouble obsessif compulsif

ou une maladie de Parkinson

Marie-Laure WELTER

➜ P O S T E R S➜

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Adaptive probabilistic classification models for BCIJ. Mattout, G. Gibert, V. Attina, E. Maby & O. Bertrand Brain Dynamics and Cognition, U821 INSERM, Lyon, France - Lyon 1 – Université Claude Bernard, Lyon, France

[email protected]

Introduction

To control computers or robots, non invasive Brain Computer Interfaces (BCI) aim at using brain activity as usually measured with EEG. In the

process of delivering a reliable command from brain signals, classification models play a major part. For a given subject, model parameters

are estimated from a training set and then used to identify unknown labels associated with new inputs. Most common classification methods

in BCI include LDA and SVM. These are fast linear algorithms that provide simple binary decisions, in adequacy with most current protocols.

However, those are non probabilistic approaches. They cannot provide trial-wise estimates of the uncertainty about the estimated label.

Through the example of the P300 speller, we here motivate the use of probabilistic models to improve classification accuracy and decision

speed in non invasive BCI.

Methods

A P300 speller involves a permanently displayed matrix of symbols. In random order, columns and rows of the matrix are flashed. When the

symbol to which the subject is paying attention is flashed, an automated P300 EEG wave is generated. Repetitive flashes of the same row/

column are needed to identify the targeted symbol reliably. The fewer repetitions we need, the faster the communication.

By building an explicit generative model of the EEG response to a single repetition, one can incorporate prior knowledge about the actual

experimental setup and electrophysiological processes. Then, contrary to conventional approaches and given a confidence interval about the

decision, such a model enables us to optimise the number of needed repetitions for each symbol.

We developed and compared two hierarchical models that both involve a mixture of Gaussian:

• a static model (SM) that treats each repetition independently and then test for the null hypothesis that all symbols are equiprobable (p-value p1);

• a dynamic model (DM) that estimates explicitly and updates, with new repetitions, the probability (p2) of each symbol to be the actual target.

Classification was based on the average evoked response over six central channels. Variational Bayes was used to infer the sufficient

statistics of each parameter posterior distribution.

Results

The two models were trained on freely available data and then tested on simulated data based on the same features. 94 symbols out of 100

were correctly classified by each model. Figure 1 shows the performance histogram for each model. DM proved slightly better than SM.

Conclusion

These results demonstrate the ability of the proposed models to provide an adaptive reliable decision. This probabilistic approach optimizes

a trade-off between accuracy and robustness. It is currently evaluated on real-data.

Figure 1: Histograms of model performance calculated from 100 simulated symbols and associated EEG features. On average, the number of needed repetitions was 6.12 (resp. 7.73) for the Dynamic (resp. Static) Model.

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real time estimation of functional brain networks for non-invasive BMIMichel Besserve, Jacques Martinerie and Line Garnero Équipe Cogimage - CRICM- UPMC/Inserm UMR_S975/CNRS UMR7225 - Hôpital de la Pitié-Salpêtrière, Paris - France

[email protected]

We focused on the study and development of an asynchronous Brain Machine Interface: the user communicates trough self-paced imagined

motor or cognitive tasks which are not triggered by an external stimulation system. The system is based on the real time analysis of

electroencephalographic (EEG) recordings from scalp electrodes in a human subject. For this application, efficient quantification of EEG signals

is required to identify the performed mental tasks. Spectral power and coherence features of the signals originating from each electrode

are currently used in neurophysiology. We propose to improve the spatial resolution of EEG data by using a preliminary reconstruction of

the cortical activity in single trial. Cortical power (for each cortical source) and coherence features (between each Brodmann area) are

then computed at the cortical level to feed a Support Vector Machine (SVM) classifier. This quantification enables to estimate the activity of

the whole cortical network and is optimized to work in real-time. We applied this new approach to BCI data recorded in 5 subjects during

mental imagery. Our results show that reconstructing the underlying neuronal network dynamics improves the performance of the device

compared to a usual sensor level approach. Moreover, it is possible to explore localization of discriminant sources on the cortex to improve

our knowledge of the neurophysiological correlates of mental tasks.


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Estimation temps-réel des réseaux fonctionnels cérébraux pour les Interfaces Cerveau Machines non-invasives Michel Besserve, Jacques Martinerie and Line Garnero Équipe Cogimage - CRICM- UPMC/Inserm UMR_S975/CNRS UMR7225 - Hôpital de la Pitié-Salpêtrière, Paris - France

[email protected]

Nous avons développé une interface cerveau machine asynchrone où l’utilisateur communique au moyen de tâches d’imageries motrices ou

cognitives qui ne nécessitent pas de stimuli externes. Le système est basé sur l’analyse temps réel des signaux électro-encéphalographiques

(EEG) chez des sujets humains. Pour cette application, une quantification efficace de l’activité cérébrale est requise afin d’identifier la tâche

mentale réalisée. Nous proposons d’améliorer cette quantification en augmentant la résolution spatiale des signaux EEG par reconstruction

des activités corticales sous-jacentes. Des mesures de puissance spectrale corticale et de cohérence entre différentes aires de Brodmann

permettent alors d’estimer l’activité de tout le réseau cortical. Elles fournissent des informations à un classifieur de type Séparateur à Vaste

Marge et l’ensemble du système est optimisé pour fonctionner en temps réel. Nous avons appliqué cette approche à des expériences d’ICM

réalisées au laboratoire chez cinq sujets. Nos résultats montrent que la reconstruction du réseau cortical améliore la performance du système.

De plus il est aussi possible d’explorer la localisation des sources discriminantes sur le cortex pour améliorer notre connaissance sur la

neurophysiologie des tâches d’imagerie mentales.

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Abolishing Hippocampal ripples by Timed stimulations: Effects on LearningG. Girardeau 1, K. Benchenane 1, S. Herwik 2, S. Kisban 2, P. Ruther 2, S. I. Wiener 1, G. Buzsàki 3, M. B. Zugaro 1 1 LPPA, Collège de France - CNRS, Paris, France - 2 Microsystem Materials Lab. (MML), Dept. of Microsystems Engin. - IMTEK, Univ. of Freiburg, Freiburg, Germany - 3 CMBN, Rutgers, The State Univ. of New Jersey, Newark, NJ

[email protected]

The hippocampus is a key structure involved in the formation and maintenance of certain types of memory, in particular spatial memory.

Because it has long been conjectured that sleep plays an important role in certain forms of memory consolidation, numerous studies have

investigated which hippocampal activity patterns could mediate such an effect. These studies have emphasized a specific role for fast

(200Hz) oscillations (known as sharp wave ripples), which occur during rest and slow wave sleep. Indeed, the activity of hippocampal

pyramidal cells during ripples is organized in sequences that reflect recent awake behavior: during exploration, hippocampal pyramidal

cells (place cells) selectively discharge as the animal occupies successive locations along the trajectory; during subsequent sleep, these

cells are then reactivated in the same order as they fired during exploration (sequence replay). In addition, the high firing frequency of

hippocampal cell assemblies during ripples is comparable to the most effective frequency used to induce long-term potentiation (LTP).

Taken together, these observations suggest a prominent role for ripples in spatial memory consolidation, by reinforcing intrahippocampal

connections and/or transferring information to the neocortex. To directly test this hypothesis, we developed a novel protocol to block ripples

in rats undergoing training in a spatial reference memory task. We have previously shown that in behaving rats single-pulse stimulation of

the ventral hippocampal commissural pathway reliably resets ongoing local field potential oscillations and transiently silences all recorded

hippocampal neurons. This was adapted to perturb ripples during sleep. Rats were bilaterally implanted with wire electrodes or single-shaft

9-site silicon probes (NeuroProbes). Ripple occurrences in the dorsal CA1 pyramidal layer of both left and right hippocampus were detected

online. The emergence of a ripple in either hippocamus triggered the stimulations, which instantaneously prevented further development of

the ripple and stopped all neuronal activity for at least 50 ms. Rats were trained to find food rewards on an 8-arm radial maze where the same

3 arms were baited every day. After the animals performed 3 trials, they were allowed to sleep for 1h, during which all detected ripples were

disrupted. Our preliminary results indicate that learning was perturbed in animals whose ripples were blocked compared to control animals,

which were stimulated outside ripple episodes (random delay after ripple detection). This suggests a causal link between ripples and memory

consolidation.


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Effets sur l’apprentissage de la suppression des ripples hippocampiques par des stimulations automatisées.G. Girardeau 1, K. Benchenane 1, S. Herwik 2, S. Kisban 2, P. Ruther 2, S. I. Wiener 1, G. Buzsàki 3, M. B. Zugaro 1 1 LPPA, Collège de France - CNRS, Paris, France - 2 Microsystem Materials Lab. (MML), Dept. of Microsystems Engin. - IMTEK, Univ. of Freiburg, Freiburg, Germany - 3 CMBN, Rutgers, The State Univ. of New Jersey, Newark, NJ

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L’hippocampe est une structure clef impliquée dans la formation et le maintien de certains types de mémoire, en particulier la mémoire

spatiale. D’autre part, il est globalement accepté que le sommeil joue un rôle important dans la consolidation mnésique. De nombreuses

études se sont donc intéressées aux rythmes physiologiques hippocampiques qui pourraient sous-tendre cette fonction du sommeil. Elles se

sont plus particulièrement penchées sur le rôle spécifique des oscillations rapides (200 Hz) appelées « ripples » qui interviennent pendant les

phases de sommeil à ondes lentes. En effet, pendant ces oscillations, l’activité des neurones est organisée en séquences qui reproduisent

l’activité des périodes d’éveil qui ont précédé : pendant l’exploration, les cellules pyramidales hippocampiques (cellules de lieu) déchargent

sélectivement quand l’animal occupe des positions successives le long de sa trajectoire. Pendant le sommeil qui suit, ces cellules sont

réactivées et déchargent dans le même ordre que pendant l’exploration (réactivations en séquences). Ces observations suggèrent un rôle

important des ripples dans la consolidation de la mémoire spatiale, par le renforcement des connections intra-hippocampiques et/ou le

transfert d’informations vers le néocortex.

Pour tester cette hypothèse, nous avons développé un nouveau protocole qui bloque les ripples chez des rats entraînés sur une tâche de

mémoire spatiale de référence. Nous avons d’abord montré que chez des rats en comportement, une stimulation de la voie commissurale

ventrale interrompt temporairement les oscillations du potentiel de champ local et l’activité neuronale associée. Nous avons utilisé ce

protocole pour supprimer les ripples pendant le sommeil. Les rats ont été implantés bilatéralement avec des électrodes d’enregistrement

dans la couche pyramidale de CA1. Ces électrodes ont permis de détecter automatiquement les ripples, déclenchant la stimulation électrique

qui les supprime et bloque l’activité neuronale pour au moins 50 ms. Les rats ont été entraînés à trouver des récompenses de nourriture

sur un labyrinthe en étoile à 8 bras où les trois mêmes bras étaient appâtés chaque jour. Après 3 essais, nous avons enregistré une heure

de sommeil pendant laquelle toutes les ripples détectées étaient supprimées. Nos résultats indiquent que l’apprentissage est perturbé chez

les animaux dont les ripples ont été bloquées par rapport aux animaux de contrôle qui ont reçu des stimulations en dehors des ripples. Ceci

suggère l’existence d’un lien causal entre les ripples et la consolidation de la mémoire.

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neuroprosthesis and sensori deficit, alternative and synergical therapeuticsDavid Guiraud Projet DEMAR - INRIA - LIRMM Université Montpellier 2

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Neuroprosthesis have drastically evolved recently due to the more accurate knowledge of the electrophysiology of the nervous system and

due to new technical powerful available microeletronic devices. Cochlear implant, DBS and pacemaker clinical success stories furthermore

increase the interest of neuroprostheses. However, in some areas, outcomes remain poor, in particular regarding movement rehabilitation and

more generally striated and smooth muscles activation. Others areas such as vision, may provide great success but in a long term.

An interesting issue could be the mix of different therapies such as orthosis, stimulation, tranfer surgery, axonal regrowth aided by stimulation,

drug delivery through implantable devices. The challenge is thus to assess the real benefit of synergetic approaches. New researches may

arise from this point of view even though, difficulties could be encountered due to the great differencies of practical uses.

However, this is an ambitious way of thinking. The future research will be in fine evaluated through the real enhancements that can be

provided for the patients.


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neuroprothèses et déficiences sensorimotrices, alternative et synergie thérapeutiquesDavid Guiraud Projet DEMAR - INRIA - LIRMM Université Montpellier 2

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Les neuroprothèses connaissent un nouvel essor grâce d’une part à une connaissance plus précise de l’électrophysiologie du système

nerveux et d’autre part grâce à l’arrivée à maturité des technologies nécessaires à leur réalisation. Les succès du stimulateur cardiaque de

l’implant cochléaire, de la stimulation cerveau profond entre autres sont autant de réussites cliniques qui augmentent encore l’enthousiasme

que les neuroprothèses suscitent. Cependant, dans certains domaines, les résultats restent modestes, notamment dans la restauration de

mouvement et plus généralement de fonctions activant des muscles striés ou lisses. D’autres domaines, comme la vision, sont porteurs

d’espoir mais il y a encore du chemin à parcourir.

Une voie intéressante de recherche est probablement de combiner les moyens thérapeutiques à notre disposition (chirurgie de transfert par

exemple et stimulation, orthèses, tentative de repousse axonale favorisée par la stimulation, implant délivrant médicament et stimulation,

etc.) afin d’en mesurer le réel effet synergique. Il est probable que ces approches multi thérapeutiques ouvrent des perspectives nouvelles

mais il est probable aussi qu’elles soulèvent des questions et donc entraînent des recherches, avec la collaboration de plusieurs acteurs de

culture différente, difficiles à mener. Mais ce pari semble utile car potentiellement source d’amélioration de la qualité de vie des patients, seul

vrai critère d’évaluation de nos travaux. Le poster présente un état des lieux des champs du possible dans le domaine des neuroprothèses,

champs ouverts à la recherche pluridisciplinaire.

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Brain Computer Interface at bedsideLouis Mayaud CIC IT - APHP - Hôpital Raymond Poincaré

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The principle of a Brain-Computer Interface or BCI is to control a device through the extraction and interpretation of signal features from

electroencephalographic (EEG) collected on the surface of the scalp or by the mean of invasive measurements. This old idea of communication

technique (Vidal 1973), offers the advantage to bybass need of muscle activity in the control chain and therefore is naturally presented as a

promising alternative for restoration of control and communication of people with neuromuscular (Wolpow, et al. 2002).

However BCI technology remains an object of study for research laboratories, it is not disseminated to patients and people with disabilities.

To this, there are several reasons:

1. Lack of robustness of the application: no real adaptative signal processing tools taking into account the inter- and intra-individual (over

time) variation of EEG features resulting in hard-to-setup and short use applications requiring scour intervention of technical staff

2. Ergonomics: application performance do not meet user’s requirements because of an unadapted end-user interface, that should be

connected to real world (i.e. internet, office tools, voice synthetizer and efficient word predicting tools)

Therefore, despite the large number of research around this topic today, there is no BCI system for users.

Our project therefore proposes:

1. to bring together the major players in the chain of collection and processing of information for BCI to offer, within transverse fields, the key

innovations to gain the robustness necessary for the transfer of technology

2. to work close to patients in order to provide a tool for communication truly tailored to their needs and ergonomic.

Thus we will get, under an experimental development of 24 months, a working prototype of virtual keyboard for communication,

controlled by a robust BCI system and used daily by patients.


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L’interface cerveau ordinateur au lit du patientLouis Mayaud CIC IT - APHP - Hôpital Raymond Poincaré

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Le principe d’une Interface Cerveau-Ordinateur ou BCI (pour Brain Computer Interface) est le contrôle d’un dispositif réalisé grâce à l’extraction

et à l’interprétation de caractéristiques volontaires de signaux ElectroEncéphaloGraphiques (EEG) recueillis à la surface du scalp ou de

manière invasive. C’est une idée de technique de communication ancienne (Vidal 1973) qui présente l’avantage de s’affranchir de l’activité

musculaire dans la chaîne de contrôle et s’est donc tout naturellement présentée comme une alternative prometteuse à la restauration du

contrôle et de la communication des personnes atteintes de troubles neuromusculaires importants (Wolpow, et al. 2002).

Néanmoins cette technologie de BCI reste un objet d’étude pour les laboratoires de recherche, et elle n’est pas diffusée auprès des patients

et Personnes en Situation de Handicap (PSH). À cela, il y a plusieurs raisons :

1. manque de robustesse : problème d’analyse de signaux pour réaliser une fonction : techniques de traitement du signal rigides (pas de

prise en compte des variabilités intra-individuelles des signaux), applicatifs inadaptés aux besoins (performances non-optimisées) ;

2. manque d’ergonomie : IHM avec des allures désuètes et rebutantes de consoles MS-DOS dont l’utilisation par un personnel non-

spécialisé n’est pas envisageable dans l’état actuel des choses.

En conséquence de quoi, malgré le nombre important de travaux de recherche autour de cette thématique aujourd’hui, il n’existe pas de

système BCI pour l’utilisateur.

Notre projet propose donc :

1. de réunir les acteurs majeurs des maillons de la chaîne de recueil et de traitement de l’information des BCI pour proposer, de manière

transversale, les innovations clés pour gagner la robustesse nécessaire au transfert de la technologie ;

2. de travailler à proximité des patients afin de proposer un système réellement adapté à leurs besoins et ergonomique.

Ainsi nous obtiendrons, dans le cadre d’un développement expérimental de 24 mois, un prototype fonctionnel de clavier virtuel pour la

communication, commandé par un système BCI robuste et utilisable quotidiennement par les patients.

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A BMI application for the control of a robotic digitOuanezar S. 1,3, Eskiizmirliler S. 1,2 and Maier M. A. 1,2 1 Université Paris Descartes / LNRS - CNRS UMR7060 - 2 Université Paris Diderot, UFR Sciences du Vivant3 TELECOM ParisTech / Département TSI Signal-Images

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Our main goal is to provide proof-of-concept that a 4 DoF robot finger can be controlled by intra-cortical signals recorded in monkeys. The

first step of the project consisted in setting up the experimental site (robotic digit) and to implement a control of the movement kinematics

(i.e. only position control) based on neural signals. An anthropomorphic robot finger (designed by Shadow Robot Company, UK) actuated by

McKibben like, pneumatic artificial muscles driven in an antagonist actuation scheme and equipped by hall effect position and fingertip tactile

sensors has been chosen to mimic the monkey finger. The robot digit was then mounted on the experimental set-up, which contains the

mechanical parts (like lever arm, springs etc.) necessary to imitate the recorded motion as well as additional force and position sensors for

real-time, macroscopic monitoring of the motion.

The realization of the kinematics control was based on three steps:

1. Recording of neural and behavioral data (neural responses of corticomotoneuronal (CM) cells, EMG signals of target muscles and fingertip

force) while the monkey performed a specific grip task (done at UCL, London, UK).

2. Off-line decoding of spiking data by a TDMLP (Time Delayed Multi-Layer Perceptron) to predict the recorded fingertip force/position and

the EMG signals.

3. Control of a robotic finger with the recorded neural signals to reproduce the recorded movement i.e. the recorded fingertip trajectory. We

estimate the robot digit joint angles from the estimated fingertip trajectory by an inverse kinematics model of the robot finger and use a

classical PID controller to ensure the tracking of the desired trajectory.

Preliminary results demonstrate that the performance of the prediction (decoding) can be considerably increased for both muscle activities

and finger position / force signals (>90%) by using multiple (simultaneously recorded) CM cell responses as inputs to the ANNs compared to

the use of a single CM cell. The optimum size of the sliding window over the sequence of spikes for multiple CM cells has been found to be

between 80-100 ms for both EMG and finger position /force signals.

Future work will be oriented particularly to the control of movement dynamics, i.e. the reproduction of recorded fingertip forces using the robot

digit in addition to the motion trajectory. Finally, comparison of all reproduced motion variables (trajectory, applied force, etc.) to the recorded

ones will be studied. Moreover, the controller which will be used to perform a replication of the movement dynamics will differ from the first,

kinematic one in two main aspects. (i) it will not be based only on position feedback but also on force feedback, and (ii) it will contain more

biologically plausible models of neurons and neural circuits involved in the biological control of the recorded movements.


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Une application d’Interface Cerveau-Machine pour commander un doigt robotiqueOuanezar S. 1,3, Eskiizmirliler S. 1,2 and Maier M. A. 1,2 1 Université Paris Descartes / LNRS - CNRS UMR7060 - 2 Université Paris Diderot, UFR Sciences du Vivant3 TELECOM ParisTech / Département TSI Signal-Images

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Dans ce travail, notre objectif principal est de fournir une preuve de faisabilité qu’un doigt robotique anthropomorphe à 4 ddl peut être contrôlé

par des signaux intra-corticales enregistrés chez le singe. La première étape du projet a consisté en la construction du site expérimental du

projet et ensuite d’effectuer le contrôle cinématique du doigt robotique (i.e. seulement contrôle en position) basé sur des signaux nerveux.

Un doigt robotique, anthropomorphe (conçu par Shadow Robot Company, UK) actionné par des muscles artificiels pneumatiques (de type

McKibben) conduits dans un plan d’actionnement antagoniste et équipé des capteurs de position (de l’effet Hall) et des capteurs tactiles a été

choisi afin d’imiter le mouvement de doigt du singe dont les principales variables cinématiques et dynamiques ont été enregistrées lors des

expérimentations. Le doigt robotique a ensuite été monté sur le dispositif expérimental du projet qui contient les parties mécaniques (comme

bras de levier, ressorts, etc.) nécessaires pour imiter les mouvements enregistrés ainsi que les capteurs de force et de position pour un suivi

macroscopique des mouvements en temps réel.

La réalisation de l’étape du contrôle cinématique a été fondée sur trois principales sous-étapes :

1. L’acquisition des données [activités neuronales des cellules cortico-motoneuronal (CM), EMG des muscles facilités, force de la saisie]

durant une tâche de préhension (fait à UCL, Londre, GB).

2. Le traitement des signaux corticaux et la prédiction à temps différée de la trajectoire du doigt et les activités électro-myographiques des

muscles par un TDMLP (Time Delayed Multi-Layer Perceptron).

3. La reproduction du mouvement du doigt du singe par le doigt robotique. Les angles des articulations du robot sont calculés à partir de la

trajectoire estimée, au moyen d’un modèle géométrique inverse du doigt. Enfin un contrôleur PID assure le suivi de la trajectoire estimée.

Nos premiers résultats montrent que la performance d’estimation peut être considérablement augmentée tant pour les activités musculaires

et les signaux de force/position du doigt (> 90 %) en utilisant les réponses neuronales de plusieurs cellules CM (enregistrés simultanément) à

la place d’une seule cellule à l’entrée des réseaux neuronaux artificiels. En outre, la taille optimale de la fenêtre coulissante sur la séquence

des spikes pour plusieurs cellules CM a été trouvée d’être entre 80-100 ms pour à la fois les EMGs et les signaux de force/position.

La deuxième étape de ce projet sera axée en particulier sur les notions de contrôle dynamique. La reproduction des forces enregistrées

du bout des doigts en utilisant le doigt robotique, en plus de la trajectoire de mouvement et enfin comparaison de toutes les variables

de mouvement reproduit (trajectoire, force appliquée, etc.) à celles enregistrées seront étudiées dans cette deuxième partie. Toutefois, le

contrôleur qui sera utilisé pour effectuer les exigences de la seconde partie sera différent du premier, celui qui est seulement pour un contrôle

cinématique en deux aspects principaux : d’une part, il ne sera pas basé uniquement sur les retours de position, mais également sur les

retours de force, d’autre part, il contiendra des modèles plus biologiquement plausibles des neurones et des circuits neuronaux impliqués

dans le contrôle biologique des mouvements enregistrés.

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Brain Computer Interface projects within CLInATEC®

Fabien Sauter-Starace, Alim-Louis Benabid, Corinne Mestais CEA Leti Clinatec, Grenoble, France

[email protected]

The extent of neurodegenerative disorders, brain cancers and motor disabilities and the growing number of people affected by them represent

a growing challenge worldwide. France and all countries must face this large public health issue.

The solutions for disabilities and sensory deficiencies prove at times very invasive and ill-suited. New treatment approaches must be found.

It is in this context that CLINATEC® has placed itself.

CLINATEC is a biomedical research renter set on developing efficient therapies and diagnostic methods based on minimally invasive local

action. The CLINATEC initiative was not born by chance in Grenoble. The excellence of the technological research conducted by CEA Leti and

Grenoble’s longstanding experience in neuroscience and neurosurgery were fertile ground for the birth of such an ambitious research project

The concept of CLINATEC is that of a hotel for projects, a place where clinicians, researchers in neurosciences and biologists can come together

and communicate onsite with experts in micro-and nanotechnology equipped with the most advanced research equipment. The technical

platform must also let doctors and surgeons develop their own medical and surgical procedures, while participating in the improvement of

technical equipment necessary for advances in their practices.

The development of neuroprostheses for function replacement for motor, hearing and visual disabilities (interfaces between the brain and

devices) is a major research issue that has already mobilized laboratories around the world. For example, it involves compensating for motor

deficiencies of tetraplegics or sensory disorders of vision or hearing.

Within a large project dedicated to Brain Computer Interface, this research refers to the development of neuron-signal-acquisition systems

and the processing of this information by computer. It requires numerous improvements, ranging from the preparation of biocompatible

materials easily tolerated by brain tissue to the development of highly complex computer systems capable of answering signals emitted by

the brain as efficiently and accurately as possible.

In addition to developing implants capable of replacing a damaged retina or restoring lost hearing, this research will have won a major battle

the day when it allows a tetraplegic to interact with the outside world through his/her computer or even to walk with a motorized exoskeleton.


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Les projets de Brain Computer Interface au sein de CLInATEC®

Fabien Sauter-Starace, Alim-Louis Benabid, Corinne Mestais CEA Leti Clinatec, Grenoble, France

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L’ampleur des maladies neuro-dégénératives, des cancers cérébraux et handicaps moteurs et l’accroissement du nombre de personnes qui

en sont atteintes interrogent la société. La France, mais aussi l’ensemble des sociétés mondiales doivent faire face à cet enjeu de santé

publique fort.

Les traitements prescrits pour les tumeurs cérébrales se révèlent lourds et les interventions chirurgicales risquées. Les solutions apportées

aux handicaps et aux déficiences sensorielles s’avèrent à la fois très invasives et peu adaptées. De nouvelles voies thérapeutiques doivent

être ouvertes. C’est dans ce contexte que se place CLINATEC®. CLINATEC® est un Centre de Recherche Biomédical axé sur le développement

de thérapies et de modalités diagnostiques efficaces fondées sur une action locale aussi peu invasive que possible.

Pourquoi implanter un Centre de Recherche Biomédical tel que CLINATEC® sur le site du CEA Grenoble, au cœur de MINATEC® ? Plusieurs

raisons ont présidé à ce choix. La première raison est évidente. La recherche sur les dispositifs médico-technologique nécessite que les

meilleures équipes d’ingénieurs en micro et nanotechnologies soient directement impliquées. Les bâtiments de CLINATEC® devaient donc

être construits à proximité des laboratoires du LETI. La réussite du projet passe également par un plateau technique dédié où médecins et

ingénieurs puissent échanger et concevoir ensemble les thérapies de demain.

Le concept de CLINATEC® est celui d’un hôtel à projets, un lieu où se rassembleront des cliniciens, des chercheurs en neurosciences et

des biologistes, pouvant interagir sur place avec des experts en micro-nanotechnologies, dotés des équipements de recherche les plus

avancés, et mettant leur savoir-faire et leur inventivité à la disposition des premiers. Le plateau technique devra ainsi permettre aux médecins

et chirurgiens de développer leurs propres procédures médicales et chirurgicales tout en participant, par leur compétence de soins, à

l’amélioration des équipements techniques nécessaires aux avancées de leurs pratiques.

Le développement de neuroprothèses pour la suppléance fonctionnelle des déficits moteurs, auditifs et visuels (interfaces entre cerveau et

dispositifs) est un enjeu majeur de recherche qui mobilise déjà plusieurs laboratoires dans le monde. Il s’agit par exemple de compenser les

déficits moteurs des tétraplégiques ou les troubles sensoriels de la vision ou de l’audition.

Cette recherche porte sur le développement de systèmes d’acquisition des signaux neuronaux et de traitement de ces informations par

ordinateur. Elle requiert de nombreuses améliorations qui vont de la mise au point de matériaux biocompatibles facilement tolérés par le tissu

cérébral jusqu’au développement de systèmes informatiques d’une grande complexité capables de répondre aux signaux émis par le cerveau

d’une manière aussi efficace et précise que possible. Outre le développement d’implants capables de remplacer une rétine endommagée

ou de restaurer l’ouïe à un malentendant, cette recherche franchira une étape le jour où elle permettra à un tétraplégique d’interagir avec le

monde extérieur par le biais de son ordinateur ou même de se déplacer grâce à un exosquelette motorisé.

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Asynchronous real-time detection of brain states: applications in research on perceptionAaron Schurger U562 (UNICOG) - INSERM - Neurospin, CEA-SACLAY

[email protected]

The decoding of brain states using machine-learning and pattern-classification techniques has become a widely used approach in many

areas of neuroscience research. The relative performance of the decoder on different subsets of features, the ability of the decoder to

generalize across very different tasks, as well as the “by products” of the decoding process, can be used to make inferences about how the

brain encodes information. Decoding methods are also central to the development of non-invasive brain-computer interfaces (BCI’s), where

the goal is for decoding to be performed in real-time. Non-invasive real-time decoding techniques have obvious control applications, but less

obvious is their potential as a research tool. One of the most exciting prospects for real-time decoding in basic neuroscience research is the

potential to modify a person’s sensory context in response to brain events as they happen, or perhaps even slightly before they happen. This

aim raises a key distinction in real-time neural decoding: the (synchronous) discrimination of one brain state from another given that the time

of occurrence is fixed or known (e.g. time-locked to a stimulus), versus the asynchronous detection of a particular brain state – the decoder

remains idle, but attentive, and responds if and when the particular state is detected. The detection problem has received less attention, but

is central to the development of useful BCI devices, as well as the experimental strategy alluded to above. Fortunately, recent advances in

non-invasive asynchronous detection (high detection rates, very low false-alarm rates, very short latencies) demonstrate that this promising

experimental approach is indeed feasible. We are working to develop non-invasive asynchronous real-time decoding techniques for use in

the study of movement intention and conscious sensory perception. We will use magnetoencephalography (MEG) and electroencephalography

(EEG), independently and in simultaneous combination. This groundwork will open the door to an entirely new form of empirical research in

cognitive neuroscience, and will also enable the development of novel clinical tools.


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Détection asynchrone en temps réel des activités cérébrales : application dans la recherche sur la perceptionAaron Schurger U562 (UNICOG) - INSERM - Neurospin, CEA-SACLAY

[email protected]

Le décodage de l’activité cérébrale par les techniques d’apprentissage artificiel et de classification par pattern constitue une approche

largement utilisée dans divers domaines de la recherche en neuroscience. Un décodeur permet d’identifier certaines caractéristiques d’une

activité cérébrale spécifique. Une fois ces caractéristiques identifiées, le décodeur peut se généraliser à plusieurs tâches différentes. Les

résultats du décodage permettent ensuite de faire des inférences quant aux processus de codage de l’information par le cerveau.

Les méthodes de décodage sont aussi essentielles au développement d’interfaces cerveau-machine où l’activité cérébrale doit être cette fois-

ci décodée en temps réel. L’importance de ces techniques dans le contrôle d’application est évidente, mais leur importance en tant qu’outil

de recherche l’est beaucoup moins. L’un des aspects les plus prometteurs du décodage en temps réel dans la recherche fondamentale en

neuroscience est la possibilité d’utiliser cette technique pour modifier l’environnement sensoriel d’un observateur en fonction de son activité

cérébrale. Ceci conduit à un point clé dans le décodage en temps réel : la distinction entre discriminer une activation cérébrale d’une autre en

connaissant l’instant de sa survenue, et identifier a posteriori une activité cérébrale particulière. Le décodeur est « au repos », mais attentif,

et ne répond que si et lorsque l’activité cérébrale recherchée est détectée. Le problème de la détection est donc central au développement

d’interface ICM. Les progrès récents dans les méthodes de détection a posteriori montrent que cette approche expérimentale est non

seulement réalisable, mais également très prometteuse. Nous travaillons au développement des techniques non-invasives de décodage en

temps réel pour les appliquer à l’étude de la perception consciente et des intentions motrices. L’enregistrement de l’activité cérébrale se fera

grace à la magnétoencéphalographie et à l’électroencéphalographie. Ce travail de fond permettra d’ouvrir une nouvelle forme de recherche

empirique en neuroscience cognitive et permettra également le développement de nouveaux outils cliniques.

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Perceptual supplementation: contribution to the study of human perception and to the assistance technology in disabled personsNicolas Vuillerme, Olivier Chenu, Nicolas Pinsault, Alexandre Moreau-Gaudry, Jacques Demongeot, Yohan Payan Laboratoire TIMC-IMAG, UMR UJF CNRS 5525, Grenoble, France

[email protected]

Nicolas Vuillerme, Olivier Chenu, Nicolas Pinsault, Yohan Payan, Jacques Demongeot, Exploiting the model of perceptual supplementation to

study human multisensory integration and brain plasticity and to develop assistive biomedical devices for disabled persons

It is now well-established that perception, spatial orientation, posture and movement control in humans are based on various sensory

cues involving visual, somesthetic and vestibular inputs. However, whether and how the respective weighting of each sensory input are

determined remains an open question. In addition to its fundamental aspect in the field of neuroscience, a deeper understanding of the re-

weighting processes could be useful in the fields of biomedical engineering and physical medicine and rehabilitation to develop practical

assistive biomedical devices and/or rehabilitative protocols aiming at assisting persons with sensory and/or motor disabilities. Interestingly,

the concept of “perceptual supplementation”, on which we based our research, allows us to achieve jointly these two goals. Among the

numerous existing actuators, we focused our attention on a tongue-placed electrotactile output device, the “Tongue Display Unit” (TDU).

Initially used as a tactile-vision sensory substitution system to provide distal spatial information to blind persons, it consists in a 2D array of

miniature electrodes (12×12 matrix) held between the lips and positioned in close contact with the anterior-superior surface of the tongue.

A flexible cable connects the matrix to an external electronic device delivering the electrical signals that individually activate the electrodes

and hence the tactile receptors of the tongue. To make this device ergonomically and aesthetically acceptable, we developed a wireless

radio-controlled version of this TDU. It consists in a 6x6 matrix of electrodes glued onto the inferior part of the orthodontic retainer including

microelectronics, antenna and battery, which can be worn like inside the mouth like a dental retainer. From this, we designed two original

biofeedback systems for preventing the formation of pressure sores in individuals with spinal cord injuries (persons with paraplegia, or

tetraplegia) and improving balance control improvement to prevent fall in older and/or disabled adults. Their underlying principle consists in

supplying the user through this wireless TDU with supplementary sensory information regarding the adequate posture to adopt to prevent

excessive local pressures and foot sole pressure distribution, respectively. The performance of these two biofeedback systems was assessed

in persons with unilateral lower limb amputation and paraplegic patients. Result showed that paraplegic patients and persons with unilateral

lower limb amputation were able to take advantage of an artificial tongue-placed tactile biofeedback to produce adapted postural behaviour

to reduce localized excess of pressure at the skin/seat interface in a seated posture, and the displacements of their centre of foot pressure

displacements during upright quiet standing, respectively.

From a fundamental perspective in the filed of neuroscience, the present findings evidence the ability of the central nervous system to

efficiently integrate an artificial plantar-based, tongue-placed tactile biofeedback, as a sensory substitution for loss of somatosensory

information from the lower limb, for controlling posture. From an applied perspective in the field of health engineering, these observations

further suggest that electrotactile stimulation of the tongue could be used as a part of a biomedical device designed to prevent pressure sores

and to improve upright balance control.


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45Introduction

It is now well-established that perception, spatial orientation, posture and movement control in humans are based on various sensory cues

involving visual, somesthetic and vestibular inputs. However, how the respective weighting of each sensory input are determined remains an

open question. In addition to its fundamental aspect in the field of neuroscience, a better understanding of the re-weighting processes could

be useful in the fields of biomedical engineering and physical medicine and rehabilitation to develop practical assistive biomedical devices

and/or rehabilitative protocols aiming at assisting persons with sensory and/or motor disabilities. Interestingly, the concept of “perceptual

supplementation” (1), on which we based our research, allows us to achieve jointly these two goals.

Methods

We focused our attention on a tongue-placed electrotactile output device, the “Tongue Display Unit” (TDU) (2). Initially used as a tactile-vision

sensory substitution system to provide distal spatial information to blind persons, it consists in a 2D array of miniature electrodes (12×12

matrix) held between the lips and positioned in close contact with the anterior-superior surface of the tongue. A flexible cable connects the

matrix to an external electronic device delivering the electrical signals that individually activate the electrodes and hence the tactile receptors

of the tongue. To make this device ergonomically and aesthetically acceptable, we developed a wireless radio-controlled version of this TDU. It

consists in a 6×6 matrix of electrodes glued onto the inferior part of the orthodontic retainer including microelectronics, antenna and battery,

which can be worn like inside the mouth like a dental retainer (Fig. 1). From this, we designed two original biofeedback systems for preventing

the formation of pressure sores in individuals with spinal cord injuries (persons with paraplegia, or tetraplegia) and improving balance control

improvement to prevent fall in older and/or disabled adults. Their underlying principle consists in supplying the user through this wireless TDU

with supplementary sensory information regarding the adequate seated posture to adopt to prevent excessive local pressures and foot sole

pressure distribution, respectively. The performance of these two biofeedback systems was assessed on ten young healthy adults during two

separate experiments.

Results

Result showed that young healthy adults were able to take advantage of an artificial tongue-placed tactile biofeedback to produce adapted

postural behaviour to reduce localized excess of pressure at the skin/seat interface in a seated posture, and the displacements of their centre

of foot pressure displacements during upright quiet standing.

Conclusion

From a fundamental perspective in neuroscience, the present findings evidence the ability of the central nervous system to efficiently

integrate an artificial plantar-based, tongue-placed tactile biofeedback for controlling posture. These results further suggest that electrotactile

stimulation of the tongue can be used as a part of a biomedical device designed to prevent pressure sores and to improve postural control

during quiet standing. Clinical investigations involving paraplegic patients and persons with lower limb amputation are being conducted to

strengthen the potential clinical value of our approach.

References: 1 Lenay C, Gapenne O, Hanneton S, Marque C, Genouëlle C. Touching for knowing: Cognitive psychology of haptic manual perception 2003, 275-292. 2 Bach-y-Rita P, Kaczmarek KA, Tyler ME, Garcia-Lara J. J. Rehabil. Res. Dev. 1998, 35:427-430.Key-words: Perceptual supplementation; sensory re-weighting; brain machine interface; postural control; pressure sore; fall.

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subthalamic neuronal activity in patients with obsessive-compulsive disorders or parkinson’s diseaseM.-L. Welter, P. Burbaud, S. Bardinet, C. Karachi, M. Goillandeau, S. Besnard, B. Piallat, B. Pidoux, M. Simonetta-Moreau, P. Sauleau, P. Derost, M. N. Magnié-Mauro, A. Bastian, E. Bardinet, J. Yelnik, L. Mallet, STOC Study Group CHU Pitié-Salpêtrière, CIC, Paris, France

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Objectives

Dysfunction in the basal ganglia circuitry has been implicated in obsessive and compulsive disorder (OCD). In a recent research program,

stimulation of the subthalamic nucleus (STN) has proved to be efficient in alleviating obsessions and compulsions in OCD patients and

permitted to study neuronal activity in this disorder (Mallet, 2008).

Methods

Unit neuronal activity of STN neurons were recorded in awake OCD patients at rest and compared to recordings of patients with Parkinson‘s

Disease (PD). The mean firing rate and interspike intervals were calculated. Neuronal activity was also sampled for each period and epochs

of elevated discharge rate were classified as burst using a Poisson surprise analysis with S≥3. Percentages of action potentials and duration

with S≥3 and mean S value were calculated for each cell. The presence of oscillatory activity was also studied. The precise localization of

neuronal activity recordings was performed using a 3-D deformable basal ganglia atlas.

Results

156 STN neurons were isolated in 11 OCD patients and 113 neurons in 10 PD patients. In comparison to PD, the mean discharge frequency

of STN neurons was lower in OCD patients (22.4 ± 12.2 Hz vs 31.6 ± 13.7 Hz, P<10-3). The mean S value was higher in OCD patients (8.0

± 3.7 vs 5.9 ± 1.8, P<10-2) with a higher mean percentage of action potentials (41.7 ± 12.9 vs 37.9 ± 12.7 %, P<10-3) and duration with

S≥3 (18.6 ± 4.7 vs 17.4 ± 5.2 %, P<10-4). More alpha oscillatory activities were observed in PD patients (p<0.04), whereas theta, beta and

gamma oscillatory activities were similarly distributed in the two patient’ groups.

Conclusions

In OCD patients, the subthalamic neuronal activity seems abnormal with an increase in the bursting type activity. This is in line with the

hypothesis of the role of basal ganglia, and the subthalamic nucleus, in the physiopathology of this disorder.


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Activité neuronale du noyau sous-thalamique chez les patients avec un trouble obsessif compulsif ou une maladie de Parkinson.M.-L. Welter, P. Burbaud, S. Bardinet, C. Karachi, M. Goillandeau, S. Besnard, B. Piallat, B. Pidoux, M. Simonetta-Moreau, P. Sauleau, P. Derost, M. N. Magnié-Mauro, A. Bastian, E. Bardinet, J. Yelnik, L. Mallet, STOC Study Group CHU Pitié-Salpêtrière, CIC, Paris, France

[email protected]

Objectif

L’implication d’un dysfonctionnement des ganglions de la base dans la physiopathologie des troubles obsessifs compulsifs (TOC) a été

proposée. Dans une étude récente, la stimulation du noyau sous-thalamique (NST) a montré une efficacité dans la réduction des obsessions

et des compulsions chez ces patients et nous a permis d’étudier l’activité neuronale du NST dans cette pathologie (Mallet, 2008).

Méthodes

L’activité neuronale unitaire a été enregistrée chez 12 patients avec un TOC, éveillés et au repos, et comparée à celle obtenue chez 12 patients

parkinsoniens (PD). La fréquence de décharge et l’intervalle interspike ont été calculés. L’existence de décharges en burst a été évaluée par

la méthode de Poisson surprise avec S≥3 et le pourcentage et la durée des décharges en bursts calculés. La présence d’activités oscillatoires

a aussi été évaluée. La localisation de chaque neurone enregistré a été réalisée en utilisant un atlas numérisé 3D des ganglions de la base.

Resultats

138 neurones sous-thalamiques ont été isolés chez les patients avec TOC et 173 chez les patients PD. En comparaison aux patients

parkinsoniens, la fréquence de décharge était plus faible chez les patients TOC (22.4 ± 12.2 Hz vs 31.6 ± 13.7 Hz, P<10-3). L’index de burst

était supérieur (8.0 ± 3.7 vs 5.9 ± 1.8, P<10-2) avec un pourcentage de potentiels d’action (41.7 ± 12.9 vs 37.9 ± 12.7 %, P<10-3) et une

durée des décharges avec S≥3 (18.6 ± 4.7 vs 17.4 ± 5.2 %, P<10-4) plus élevés. On notait plus d’activités oscillatoires dans la bande de

fréquence alpha chez les patients PD (p<0.04), sans différence dans les autres bandes de fréquence (thêta, beta, gamma).

Conclusion

Chez les patients avec TOC, l’activité du NST semble anormale avec une augmentation des décharges en bursts. Ces données sont en accord

avec l’hypothèse du rôle des ganglions de la base dans la genèse de ces comportements anormaux.

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➜ Pr AGID YvesInstitut du cerveau et de la Moelle épinière Hôpital Pitié-Salpêtrière 47, boulevard de l’Hôpital Bâtiment Paul Castaigne75013 PARIStél. : 01 42 16 19 47 [email protected]

➜ M. ARDUIN Pierre-JeanUNIC CNRS UPR 2191 Institut Alfred Fessard 1 avenue de la Terrasse91118 GIF-SUR-YVETTEtél. : 01 69 82 34 00 fax : 01 69 82 34 27 [email protected]

➜ Mme BEKAERT Marie-HélèneLAGIS U.S.T.L Cité Scientifique Bâtiment P2 59655 VILLENEUVE d’ASCQtél. : 03 20 33 63 04 [email protected]

➜ Pr BERTHOZ AlainLaboratoire de Physiologie et de Perception de l’Action UMR 7152 CNRS Collège de France 11 place Marcellin Berthelot75005 PARIStél. : 01 44 27 16 21 - 06 79 77 20 [email protected]

➜ Pr BERTRAND OlivierIntégration et Cognition Visuelle INSERM U 821 CH Le Vinatier - Bât 452 95 boulevard Pinel69500 BRON Cedextél. : 04 72 13 89 10 fax : 04 72 13 89 01 [email protected]

➜ Dr BESSERVE MichelLENA CNRS 7225 / INSERM 975 CRICM (LENA) 47 boulevard de l’Hôpital75652 PARIStél. : 06 69 46 66 [email protected]

➜ Pr BIOULAC BernardLaboratoire de Neurophysiologie UMR CNRS 5543 Université Bordeaux 2 146 rue Léo Saignat33076 BORDEAUX Cedextél. : 05 57 57 15 51 - 06 77 78 70 30fax : 05 56 90 14 21 [email protected]

➜ Mme BLANDIN VéroniqueAssociation ALIS Association du Locked-in Syndrome MTI 9 rue des Longs Près92100 BOULOGNE-BILLANCOURTtél. : 01 45 26 98 44 fax : 01 45 26 18 28 [email protected]

➜ Dr BOURDIEU LaurentDépartement de Biologie, ENS CNRS École Normale Supérieure 46 rue d’Ulm75005 PARIStél. : 01 44 32 37 34 fax : 01 44 32 38 87 [email protected]

➜ Pr BOUSSAOUD DrissINCM CNRS UMR 6193 Université de la Méditerranée 31 chemin Joseph Aiguier13402 MARSEILLE Cedextél. : 04 91 16 43 18 [email protected]

➜ Pr BURBAUD Pierre-MichelExplorations Fonctionnelles du Système Nerveux CHU-CNRS Hôpital Pellegrui Place Amélie Rabat-Léon33170 BORDEAUXtél. : 05 56 90 14 21 - 06 42 10 45 [email protected]

➜ Pr BUSSEL BernardService de Rééducation Neurologique Hôpital Raymond Poincaré 104 boulevard Raymond Poincaré92380 GARCHEStél. : 01 47 10 70 62 fax : 01 47 10 70 73 [email protected]

➜ Pr CABESTAING FrançoisLAGIS Université Lille 1 USTL - Lille Bât. P2, Cité Scientifique59655 VILLENEUVE d’ASCQtél. : 03 20 43 42 88 fax : 03 20 43 65 70 [email protected]

➜ Dr CHAVANE FrédéricUMR 6193 CNRS Université de la Méditerranée 31 chemin Joseph Aiguier13402 MARSEILLE Cedex 09tél. : 04 91 16 43 14 fax : 04 91 16 44 98 [email protected]

➜ Dr CHRISTEN YvesFondation Beaufour IPSEN 24 rue Erlanger75016 PARIStél. : 01 44 96 13 13 [email protected]

➜ D I R E C T O RY

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Congrès 2009

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➜ Pr CLARAC FrançoisLaboratoire Neurobiologie et Mouvement CNRS UPR 9011 Université de la Méditerranée 31 chemin Joseph Aiguier13402 MARSEILLE Cedex 09tél. : 04 91 16 41 39 [email protected]

➜ Dr DAVID OlivierGrenoble Institut des Neurosciences INSERM U 836 Bâtiment E.J. Safra CHU de Grenoble BP 17038042 GRENOBLE Cedex 9tél. : 04 56 52 05 86 fax : 04 56 52 05 99 [email protected]

➜ Pr DECQ PhilippeService de Neurochirurgie Hôpital Henri Mondor 51 avenue Maréchal de Lattre de Tassigny94010 CRETEIL Cedextél. : 01 49 81 22 01 [email protected]

➜ Dr DELORME ArnaudCERCO UMR 5549 Faculté de Médecine de Rangeuil 133 route de Narbonne31062 TOULOUSE Cedextél. : 05 62 17 37 75 - 05 62 17 28 35fax : 05 62 17 28 39 [email protected]

➜ Pr DEMONGEOT JacquesLaboratoire TIMC-IMAG - UMR 5525 Faculté de Médecine Pavillon Taillefer38700 LA TRONCHEtél. : 04 56 52 01 08 fax : 04 76 76 88 44 [email protected]

➜ Dr DESMURGET MichelEspace et Action INSERM U 534 16 avenue du Doyen Lépine 66500 BRON Cedextél. : 04 70 91 34 04 [email protected]

➜ Pr DONOGHUE John P.Department of Neuroscience Brain Science Program Brown University - Box 1953 RI02912 PROVIDENCEtél. : 00 1 401 863 2701 fax : 00 1 401 863 1074 [email protected]

➜ Pr DRAMAS FlorianIRIT Université Paul Sabatier 118 route de Narbonne31062 TOULOUSE Cedex 9tél. : 05 61 55 74 09 - 06 73 47 89 57fax : 09 55 09 37 11 [email protected]

➜ Pr FINIDORI JoëlleFRM 54 rue de Varenne75007 PARIStél. : 01 44 39 75 70 fax : 01 44 39 75 99 [email protected]

➜ Dr FIZE DenisCERCO UMR 5549 Faculté de Médecine de Rangeuil 133 route de Narbonne31062 TOULOUSE Cedex9tél. : 05 62 17 28 06 fax : 05 62 17 28 09 [email protected]

➜ Dr FREGNAC YvesCognisciences - CNRS UPR 2191 Institut Alfred Fessard 1 avenue de la Terrasse91118 GIF-SUR-YVETTEtél. : 01 69 82 34 15 fax : 01 69 82 34 27 [email protected]

➜ Dr GAUTHIER PatrickCRN2M UMR CNRS 6231 Université Paul Cézanne Avenue Escadrille Normandie-Niemen Case 35213397 MARSEILLE Cedex 20tél. : 04 91 28 83 33 fax : 04 91 12 88 33 [email protected]

➜ Mr GUIRAUD DavidProjet DEMAR - INRIA LIRMM Université Montpellier 2 161 rue Ada34090 MONTPELLIERtél. : 04 67 41 86 21 fax : 04 67 41 85 00 [email protected]

➜ Dr HUETZ ChloéNAMC UMR CNRS 8620 Université Paris Sud Rue Georges Clémenceau Bât 44691405 ORSAY Cedextél. : 01 69 15 49 73 fax : 01 69 15 77 26 [email protected]

➜ Dr JERBI KarimBrain Dynamics and Cognition INSERM U821 Centre Hôspitalier le Vinatier Bat 452 95 boulevard Pinel69500 LYONtél. : 04 72 13 89 14 fax : 04 72 13 89 01 [email protected]


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➜➜ D I R E C T O RY

➜ Dr KLEINSCHMIDT AndréasCEA - DSV / I²BM / NeuroSpinBâtiment 14591 191 GIF-SUR-YVETTES CedexPoint courrier 156tél. : 01 69 08 82 05fax : 01 69 08 79 80 [email protected]

➜ Dr LAFFONT IsabelleRééducation Hôpital Lapeyronie 37 Avenue du Doyen Gaston Giraud34000 MONTPELLIERtél. : 04 67 33 87 17 fax : 01 47 10 70 83 [email protected]

➜ Mme LECOCQ ClaudineLAGIS U.S.T.L Cité Scientifique Bâtiment P2 59655 VILLENEUVE d’ASCQtél. : 03 20 43 41 69 [email protected]

➜ Pr LEHERICY StéphaneDépartement de Neuroradiologie UPMC Hôpital de la Salpétrière 47 boulevard de l’Hôpital75013 PARIStél. : 01 42 16 35 20 fax : 01 42 16 35 15 [email protected]

➜ Pr LOGOTHETIS NikosMax Planck InstituteMPI For Biological CyberneticsSpemannstr. 3872076 Tübingen, GERMANYtél. : (49) 7071 601-651fax : (49) 7071 601-625 [email protected]

➜ Dr MAIER MarcUniversité Paris Descartes / Paris Diderot LNRS UMR 7060 Université Paris Descartes / Paris Diderot 45 rue des Saints-Pères75270 PARIS Cedex 06tél. : 01 42 86 43 70 fax : 01 42 86 33 99 [email protected]

➜ Pr MARQUE PhilippeService de Médecine Physique et de Réadaptation CHU Rangueil 1 avenue du Dr Poulhes31059 TOULOUSE Cedex 9tél. : 05 61 32 28 01 fax : 05 61 32 28 88 [email protected]

➜ M. MATTOUT JérémieUnité 821 Dynamique Cérébrale et Cognition INSERM - U821 INSERM CHS Le Vinatier 95 boulevard Pinel69500 BRONtél. : 04 72 13 89 07 fax : 04 72 13 89 01 [email protected]

➜ M. MAYAUD LouisCIC IT APHP Hôpital Raymond Poincaré 104 boulevard Raymond Poincaré92380 GARCHEStél. : 06 50 66 34 [email protected]

➜ Mlle MOESSINGER MichèleErgonomie- Facteur Humain DREAM/DTAA/68270 6 TCR AVA 1 65 Renault Technocentre 10 rue Pierre Lhomme92400 COURBEVOIEtél. : 06 77 84 82 [email protected]

➜ Pr OUANEZAR SofianeENST/TSI 46, rue Barrault Pièce H475634 PARIS Cedex 13tél. : 01 42 86 43 68 - 06 26 15 20 [email protected]

➜ Dr PELLAS FrédéricDépartement de MPR - CHU de Nîmes 9 place du Professeur Robert Debré 30029 NIMES Cedex 9tél. : 04 66 68 34 59 - 06 20 32 33 86fax : 04 66 68 38 50 [email protected]

➜ Pr PERROUIN-VERBE BrigitteService de Rééducation & Réadaptation Fonctionnelle Hôpital St Jacques B.P. 100544035 NANTES Cedextél. : 02 40 84 60 47 fax : 02 40 84 61 91 [email protected]

➜ M. PEZARD LaurentNeurobiologie Intégrative et Adaptative CNRS UMR 6149- Université de Provence Centre Saint Charles - Pôle 3C - Case B 3 place Victor Hugo13331 MARSEILLE Cedex [email protected]

➜ Dr PICAUD SergeUMR _S968 INSERM/UPMC/CHNO des Quinze Vingts Institut de la Vision 17 rue Moreau75012 PARIStél. : 01 53 46 25 92 - 06 31 03 04 85fax : 01 53 46 25 02 [email protected]

➜ FRM

/ IRME / ICM

Congrès 2009

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➜ Dr PRIVAT AlainPhysiologie et approches thérapeutiques des pathologies médullaires INSERM U 583 Institut des Neurosciences 80 rue Augustin Fliche34295 MONTPELLIER CEDEX 5tél. : 04 99 63 60 06 fax : 04 99 63 68 20 [email protected]

➜ Pr PROCHIANTZ AlainChaire des Processus Morphogénétiques UMR 8542 Collège de France 11, place Marcelin Berthelot75231 PARIS Cedex 05tél. : 01 44 27 15 55 - 06 76 29 31 68fax : 01 44 27 15 65 [email protected]

➜ Dr SAUTER-STARACE FabienDTBS/SBSC/LCIV CEA Léti Minatec 17 Rue des Martyrs38054 GRENOBLE Cedex 9tél. : 04 38 78 22 72 fax : 04 38 78 57 87 [email protected]

➜ Dr SCHURGER AaronU562 (UNICOG) - INSERM Neurospin, CEA-SACLAY, bat.145 Pt.courrier 15691191 GIF-SUR-YVETTEtél. : 01 69 08 83 90 fax : 01 69 08 79 73 [email protected]

➜ Mme SENOVA SuhanNeurochirurgie au CHU Kremlin Bicêtre APHP 05 Villa du Belair 75012 PARIStél. : 06 68 37 29 35 [email protected]

➜ Dr SHULZ DanielUPR 2191 - UNIC - CNRS 1 avenue de la Terrassa 91198 GIF-SUR-YVETTEtél. : 01 69 82 34 00 fax : 01 69 82 34 27 [email protected]

➜ Dr SIRIGU AngelaNeurophysiologie de l’Action - CNRS Institut des Sciences Cognitives 67 boulevard Pinel69675 LYONtél. : 04 37 91 12 31 fax : 04 37 91 12 10 [email protected]

➜ Pr TADIE MarcService de Neurochirurgie Hôpital Bicêtre 78 rue du Général Leclerc94270 LE KREMLIN BICETREtél. : 01 45 21 27 00 fax : 01 45 21 24 22 [email protected]

➜ Dr TRILLER AntoineBiologie Cellulaire de la Synapse INSERM U 789 Ecole Normale Supérieure 46 rue d’Ulm75230 PARIS Cedex 05tél. : 01 44 32 35 47 fax : 01 44 32 36 54 [email protected]

➜ Pr VIDAL Pierre-PaulNeurobiologie des Réseaux Sensori-moteurs CNRS UMR 7060 Université Paris 5 45 rue des Saints-Pères75270 PARIStél. : 01 42 86 33 97 fax : 01 42 86 33 99 [email protected]

➜ M. VUILLERME NicolasLaboratoire TIMC IMAG Faculté de Médecine - La Tronche38706 LA TRONCHEtél. : 04 76 63 71 04 fax : 04 76 63 74 66 [email protected]

➜ Dr WELTER Marie-LaureFédération des maladies du Système Nerveux CIC/INSERM U679 Hôpital Pitié-Salpêtrière 47-83 bd de l’hôpital75651 PARIS Cedex 13tél. : 01 42 16 19 49 fax : 01 42 16 19 58 [email protected]

➜ Dr WIENER SidneyCollège de France LPPA - CNRS 11 place Marcellin Berthelot75231 PARIStél. : 01 44 27 16 21 fax : 01 44 27 13 81 [email protected]

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ICM Institut du Cerveau et de la Moelle épinière

CHU Pitié-Salpêtrière Bâtiment Paul Castaigne 47, bd de l’Hôpital 75561 Paris Cedex 13Téléphone : +33(0) 1 42 16 19 47 Télécopie : +33(0) 1 42 16 19 93

www.icm-institute.org

IRME Institut pour la Recherche sur la Moelle épinière et l’Encéphale

25, rue Duranton 75015 Paris - France Téléphone : +33(0) 1 44 05 15 43 Télécopie : +33(0) 1 44 05 15 22

www.irme.org

FRM Fondation pour la Recherche Médicale

54 rue de Varenne 75335 PARIS Cedex 07Téléphone : +33(0) 1 44 39 75 75 Télécopie : +33(0) 1 44 39 75 86

www.frm.org

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Cerveau/Machine Interface - IRME · Electrical stimulation (ES) of the brain has been performed for...

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