Découvrez comment l’activité électrique de votre cerveau régit tout ce que vous pensez, ressentez et faites grâce à l’EEG. Cette technique non invasive et haute résolution enregistre l’activité neuronale à l’aide d’électrodes placées sur le cuir chevelu, capturant ainsi les signaux cérébraux en temps réel. De l’étude du sommeil, de l’attention et des émotions aux applications dans le neuromarketing et la recherche cognitive, l’EEG offre un aperçu du comportement humain comme aucun autre outil.
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Toutes les actions, pensées, souvenirs, émotions et expériences du monde sont générés par votre cerveau. C’est un organe d’une complexité exceptionnelle, tant par sa structure que par son fonctionnement. Que vous soyez endormi ou éveillé, en train de préparer la prochaine réunion ou de flâner tranquillement en ville, votre cerveau est constamment actif : il absorbe des informations, les interprète et les intègre au réseau cérébral existant.
Qu’est-ce que l’EEG ?
L’électroencéphalographie (EEG) est une technique permettant d’enregistrer l’activité électrique générée par le cerveau à partir de la surface du cuir chevelu. Utilisée pour la première fois chez l’homme dans les années 1920 par le neurologue allemand Hans Berger, l’électroencéphalogramme enregistre la somme nette de tous les champs électriques générés par le cerveau à l’aide d’électrodes fixées sur le cuir chevelu.
Contrairement à d’autres enregistrements physiologiques (tels que l’EDA, également connu sous le nom de GSR), qui ne nécessitent souvent qu’un seul ensemble de capteurs, les enregistrements EEG sont réalisés à l’aide de réseaux d’électrodes, comprenant généralement entre 10 et 512 électrodes, selon l’ampleur de l’expérience. Pour une mise en place plus rapide, les électrodes EEG sont fixées sur des bonnets élastiques, des mailles ou des grilles rigides, ce qui garantit que les données peuvent être recueillies à des emplacements identiques sur le cuir chevelu, quelle que soit la session ou la personne interrogée.
L’EEG est une technique d’enregistrement relativement peu coûteuse, non invasive et entièrement passive. Elle offre une excellente résolution temporelle, puisqu’elle permet de capturer des centaines, voire des milliers d’instantanés de l’activité électrique à l’aide de plusieurs capteurs en l’espace d’une seule seconde. Cela fait de l’EEG un outil idéal pour étudier les signaux générés par le cerveau.
Comment utilise-t-on l’EEG ?
Le champ d’application de l’EEG est extrêmement vaste, allant des applications cliniques (par exemple, le diagnostic des maladies neurodégénératives du cerveau [1]) aux projets d’ingénierie (par exemple, les interfaces cerveau-ordinateur [2]), en passant par la recherche universitaire sur le comportement humain (par exemple, la psychologie cognitive [3, 4]) et la recherche commerciale sur le comportement humain (par exemple, le neuromarketing [5]).
Chacun de ces domaines de recherche utilise l’EEG pour enregistrer les signaux électriques émis par le cerveau, générés par l’activité des neurones.
Neurones
Les neurones, ou cellules cérébrales, constituent la majeure partie du cerveau (un adulte en compte environ 86 milliards [7]). Bien que d’autres cellules du cerveau remplissent également des fonctions essentielles, les neurones sont les principaux intermédiaires de la communication, et ces connexions s’établissent par le biais des synapses. Une connexion synaptique s’« active » lors de la communication neuronale par le biais de la transmission de signaux électriques, ce qui modifie le flux d’ions à travers la membrane cellulaire.
Cette neurotransmission génère un champ électrique minuscule, généralement appelé potentiel postsynaptique (PSP) [8]. Bien sûr, le PSP d’un seul neurone peut être trop faible pour être détecté. Cependant, si des PSP se produisent simultanément pour des centaines de milliers de neurones orientés de la même manière, ils s’additionnent et le signal électrique se propage rapidement à travers le tissu cérébral, le crâne et le cuir chevelu [9]. Si une activité synchrone suffisante (provenant des PSP) est produite, des oscillations neuronales peuvent être enregistrées, dans lesquelles l’activité électrique du cerveau sur une région plus étendue (par rapport à des cellules isolées) semble augmenter et diminuer de manière rythmique.
Signaux EEG
Plusieurs fréquences oscillatoires ont été identifiées qui semblent refléter des états cognitifs ou émotionnels. Ces fréquences sont les ondes delta (0,5 – 3 Hz ; associées au sommeil à ondes lentes [10]), les ondes thêta (4 – 8 Hz ; associées à la somnolence et à l’état de repos [11]), les ondes alpha (8 – 12 Hz ; associées à l’éveil détendu [12]), les ondes bêta (13 – 25 Hz ; associées à la vigilance ou à l’attention concentrée [13]) et gamma (> 25 Hz, associée à la liaison des caractéristiques des stimuli et à l’apprentissage associatif [14, 15]). Bien que ces associations donnent une idée des états auxquels chaque fréquence est associée, il existe bien sûr de nombreux autres aspects et caractéristiques cognitifs liés à chacune d’entre elles.
Si, au niveau d’une seule cellule, l’activité des neurones est très aléatoire, des schémas oscillatoires apparaissent lors de l’enregistrement par EEG.
D’autres indicateurs et signaux peuvent être extraits des données EEG pour donner une idée du fonctionnement du cerveau. Par exemple, les études ERP enregistrent l’activité cérébrale associée à l’apparition d’un stimulus, ce qui permet de caractériser le signal EEG qui s’ensuit. Certains fabricants d’appareils EEG proposent des indicateurs prédéfinis associés à un état cognitif particulier, comme la somnolence, le niveau d’attention, etc. Ce ne sont là que quelques exemples parmi les nombreuses façons dont les données EEG peuvent être analysées pour éclairer la recherche sur le comportement humain.
La haute résolution temporelle et la relative simplicité d’utilisation (par rapport à d’autres méthodes d’imagerie cérébrale telles que l’IRMf) font de l’EEG un outil particulièrement adapté aux études qui s’appuient sur ces paramètres ou signaux pour tirer des conclusions sur le fonctionnement du cerveau.
Voici une brève introduction aux principes fondamentaux de l’EEG. Pour en savoir plus sur cette technologie et sur son utilisation dans le domaine de la recherche, téléchargez notre guide gratuit ci-dessous. Découvrez les 14 principaux fabricants de matériel EEG dans cet article très instructif.
Pour acquérir une solide compréhension des principes fondamentaux et des techniques avancées de l’EEG, il est essentiel de se plonger dans la littérature spécialisée. Découvrez les meilleurs ouvrages sur l’EEG recommandés tant aux professionnels qu’aux étudiants.
Références
(1) Jeong J. (2004). Dynamique de l’EEG chez les patients atteints de la maladie d’Alzheimer. Clin. Neurophysiol. 115, 1490–1505. 10.1016/j.clinph.2004.01.001
(2) Wolpaw JR, McFarland DJ, Neat GW, Forneris CA. (1991). Une interface cerveau-ordinateur basée sur l’EEG pour le contrôle d’un curseur. Electroenceph. Clin. Neurophysiol. 78 : 252-259.
(3) Gotlib, I. H. (2010). Asymétrie alpha de l’EEG, dépression et fonctionnement cognitif. Cognition and Emotion. 12, 3, 449-478.
(4) Klimesch W. Les oscillations alpha et thêta de l’EEG reflètent les performances cognitives et mnésiques : revue et analyse. Brain Res Brain Res Rev. 1999 ; 29(2–3) : 169–95. Publication électronique du 21 avril 1999. PMID : 10209231.
(5) Ramsøy, T. Z., Skov, M., Christensen, M. K. et Stahlhut, C. (2018). Asymétrie cérébrale frontale et disposition à payer. Front. Neurosci. 12:138. doi: 10.3389/fnins.2018.00138
(6) Herculano-Houzel S. (2009). Le cerveau humain en chiffres : un cerveau de primate à l’échelle linéaire. Front. Hum. Neurosci. 3:31. 10.3389/neuro.09.031.2009
(7) Azevedo F. A., Carvalho L. R., Grinberg L. T., Farfel J. M., Ferretti R. E., Leite R. E. (2009). La présence d’un nombre égal de cellules neuronales et non neuronales fait du cerveau humain un cerveau de primate agrandi de manière isométrique. J. Comp. Neurol. 513, 532–541. 10.1002/cne.21974
(8) Ashby P., Zilm D. (1982). Caractéristiques des potentiels postsynaptiques générés dans des motoneurones humains isolés par des salves homonymes du groupe 1. Exp. Brain Res. 47, 41–48. 10.1007/bf00235884
(9) Olejniczak P. Fondements neurophysiologiques de l’EEG. Journal of Clinical Neurophysiology. 2006 ; 23 : 186-189. doi : 10.1097/01.wnp.0000220079.61973.6c.
(10) Braun A. R., Balkin T. J., Wesenten N. J., Carson R. E., Varga M., Baldwin P., et al. (1997). Débit sanguin cérébral régional tout au long du cycle veille-sommeil. Une étude TEP au H2(15)O. Brain J. Neurol. 120 (Pt 7), 1173–1197. 10.1093/brain/120.7.1173
(11) Strijkstra AM, et al. La somnolence subjective est en corrélation négative avec les fréquences alpha globales (8-12 Hz) et en corrélation positive avec les fréquences thêta frontales centrales (4-8 Hz) dans l’électroencéphalogramme d’un sujet humain au repos et éveillé. Neurosci Lett. 2003 ; 340(1) : 17-20.
(12) Laufs H, et al. (2003). IRMf corrélée à l’EEG de l’activité alpha humaine. Neuroimage. 19:1463–1476. doi: 10.1016/S1053-8119(03)00286-6.
(13) Niedermeyer, E., & Lopes da Silva, F. H. (2005). Électroencéphalographie : principes fondamentaux, applications cliniques et domaines connexes. Philadelphie, PA. Lippincott Williams & Wilkins.
(14) Başar-Eroglu C., Strüber D., Schürmann M., Stadler M., Başar E. (1996). Réponses cérébrales dans la bande gamma : brève revue des corrélats psychophysiologiques et de la signification fonctionnelle. International Journal of Psychophysiology, 24(1), 101–12.
(15) Miltner W.H.R., Braun C., Arnold M., Witte H., Taub E. (1999). La cohérence de l’activité EEG dans la bande gamma comme fondement de l’apprentissage associatif. Nature. 397:434–436.