Utiliser MazeSuite et fonctionnelle proche infrarouge pour étudier l'apprentissage de la navigation spatiale

Notre objectif dans cette présentation est double. Premièrement, illustrer le processus de conception d'un protocole expérimental et l'utilisation de May suite ; deuxièmement, démontrer la configuration et le déploiement du système de surveillance de l'activité cérébrale FNIR. May suite permet de concevoir et de modifier des environnements 3D adaptés, ainsi que de suivre la performance comportementale d'un participant.

Pour illustrer ces éléments, un sous-échantillon issu d'une étude est présenté afin de montrer comment utiliser simultanément la suite May et la technique FNIR dans une même expérience. L'étude porte sur l'évaluation de l'activité cognitive du cortex préfrontal latéral dorsal durant l'acquisition et l'apprentissage de tâches informatiques de type « mace » selon des ordres de pratique en blocs ou aléatoires. La FNIR est une technique de surveillance cérébrale optique qui utilise l'infrarouge proche pour suivre les variations des réponses hémodynamiques au sein du cortex.

La surveillance non invasive de l'hémodynamique cérébrale et de l'oxygénation a été démontrée pour la première fois par Jobsesy et ses collègues en 1977. Cette technologie permet la conception de systèmes de surveillance portables, sûrs, abordables, non invasifs et peu intrusifs, pouvant être utilisés pour mesurer l'activité cérébrale dans des environnements naturels. En conditions ambulatoires et sur le terrain, la lumière proche infrarouge peut pénétrer les tissus sur quelques centimètres entre 700 et 900 nanomètres.

Lorsque la lumière pénètre dans le tissu, elle est soit absorbée, soit diffusée. L'absorption est due à des molécules chromophores absorbant la lumière, telles que l'hémoglobine et l'eau ; la diffusion se produit au niveau de la structure du tissu, comme les membranes cellulaires et les couches tissulaires. Une mesure typique par FNIR comprend une unité de mesure dotée de sources lumineuses et de détecteurs.

Lorsqu'une source lumineuse est activée, la lumière pénètre à travers le cuir chevelu, se propage dans toutes les directions au sein du tissu et perd de son intensité en se déplaçant. Une partie de cette lumière revient à la surface suite à une diffusion multiple et successive, et est enregistrée par le détecteur. Les photons qui atteignent le détecteur parcourent en réalité un volume en forme de banane. Les mesures effectuées au niveau du détecteur fournissent des informations sur ce volume situé entre la source lumineuse et le détecteur. Un couple appelé « oid » détermine la profondeur de pénétration, autrement dit, la courbure de la banane dépend de la distance entre la source lumineuse et le détecteur.

C'est pourquoi la géométrie du capteur FNIR est essentielle dans la conception. Selon le type de mesure pour la tâche cognitive et la mesure en provenance du cortex préfrontal, la séparation optique est généralement comprise entre 2,5 centimètres et trois centimètres. Dans cette étude, nous avons utilisé les dispositifs FNIR modèle 1000.

Cet instrument repose sur les conceptions de Chance et de ses collègues dans les années 1990 et a été davantage développé au sein du Laboratoire d'imagerie optique du cerveau de l'Université Drexel. Il ne repose pas sur des fibres ou des guides de lumière pour relier les optodes à la peau. Par conséquent, il est plus facile à installer, plus confortable lors de longues sessions et moins sujet aux artefacts de mouvement.

Cependant, ce capteur est spécifiquement conçu pour détecter l'activation corticale du cortex préfrontal latéral dorsal situé sous le front, et ne peut pas être utilisé dans d'autres régions du crâne en raison des interférences dues aux cheveux. L'électrode de capteur FNIR utilisée dans l'étude contient quatre diodes électroluminescentes qui émettent une lumière incohérente à 730 nanomètres et 850 nanomètres. Il existe 10 photodétecteurs, et en activant les DEL séquentiellement, ainsi qu'en utilisant les détecteurs environnants, on obtient 16 emplacements de mesure.

Des boîtes sont échantillonnées à chaque balayage. Cela inclut la mesure de l'intensité lumineuse à deux longueurs d'onde différentes ainsi qu'une mesure d'obscurité pour la lumière ambiante, ce qui représente au total trois canaux pour chaque emplacement de mesure. Ainsi, il y a au total 48 canaux enregistrés lors du balayage. Le capteur est placé sur le front du sujet, du côté de la tête.

Une personne doit se tenir à gauche du sujet et l'autre à sa droite. Du côté droit du sujet, le capteur doit être placé juste au-dessus des sourcils et centré verticalement. La ligne de symétrie verticale imaginaire passe par la ligne médiane du front, puis par le nez.

La ligne centrale des capteurs coïncide avec la ligne médiane du front et du nez. Une fois le capteur positionné, les câbles sont tirés sur les deux côtés et raccordés à l’arrière de la tête. Une fois le câble fixé avec la pince, il est essentiel de vérifier que le capteur est correctement couplé à la peau et qu’il n’y a aucune bosse ni espace entre les optodes et la peau.

Une bonne méthode pour vérifier un couplage adéquat consiste à exercer une légère pression sur le capteur et à sentir si le positionnement change sous l'effet de la pression. Parfois, une bandeau, une bande élastique ou un tissu ferme, comme un bracelet de tennis ou un bandana, peut être placé au-dessus du capteur FNIR afin d'assurer un bon couplage entre les optodes et la peau. Une fois la position du capteur réglée, les signaux sur tous les canaux doivent être vérifiés en démarrant l'acquisition des données. Tout d'abord, la plaque du capteur doit être connectée à la boîte de commande matérielle FNIR.

L'appareil doit être connecté à l'ordinateur à l'aide d'un câble USB, et les deux systèmes doivent être allumés. Ensuite, lancez Kobe Studio sur l'ordinateur en cliquant sur le raccourci situé dans le volet de gauche, puis cliquez sur le lien démarrer l'appareil actuel. Si les paramètres sont corrects, le volet de messages indiquera que l'appareil a été démarré et des graphiques afficheront les signaux nouvellement acquis.

Les niveaux de signal dépendent du courant de la DEL et des réglages de gain. Une bonne règle empirique consiste à maintenir ces paramètres supérieurs à 700 millivolts et inférieurs à 4 000 millivolts. En outre, les signaux doivent être stables.

Des variations trop importantes et des pics peuvent indiquer un couplage inadéquat du capteur ou des problèmes de connexion du câble ou du matériel. Dans certains cas, un ou deux canaux latéraux, les canaux un et deux à gauche et les canaux 15 et 16 à droite, pourraient être placés sur des cheveux et leurs valeurs de signal seraient trop faibles. Vous pouvez simplement poursuivre et éliminer ces canaux ultérieurement lors de l'analyse.

Vous devrez peut-être ajuster les paramètres en fonction de chaque sujet, car il peut exister de fortes différences individuelles dues aux propriétés optiques différentes de la peau d'un individu. Pour modifier les paramètres de l'appareil, cliquez d'abord sur arrêter l'appareil en cours. Ensuite, cliquez sur propriétés de l'appareil dans le volet de gauche.

Accédez à l'onglet des paramètres d'acquisition des données dans la boîte de dialogue. Si vous souhaitez d'abord augmenter les valeurs du signal, augmentez la valeur du courant de la DEL. Une augmentation de la valeur du courant de la DEL signifie que les DEL brilleront plus intensément.

Si vous souhaitez d'abord ajuster les niveaux de signal, réduisez le gain. La valeur initiale de gain est utilisée pour tous les voxels. Une fois les valeurs définies, cliquez sur enregistrer, puis sur démarrer.

Appareil actuel pour démarrer l'acquisition de données avec de nouveaux paramètres, il est également courant et utile d'utiliser des marqueurs pour identifier certains événements pendant les expériences. Il existe deux types de marqueurs : manuels et automatiques. Les marqueurs manuels sont générés par des clics sur un bouton dans la fenêtre principale de K, et ils sont horodatés et enregistrés avec les données FNIR.

Des marqueurs automatiques sont reçus à partir d'un appareil externe ou d'un logiciel informatique pendant que l'appareil est à l'arrêt. Accédez aux paramètres de l'appareil situés dans le volet de gauche et, dans l'onglet des paramètres de synchronisation, cochez « Écouter les marqueurs ». Le port série est une méthode recommandée pour la communication des marqueurs.

Vérifiez que le numéro du port série est défini sur un numéro de port valide sur l'ordinateur. Ensuite, un logiciel de stimulation tel qu'ePrime ou May Suite peut être utilisé pour envoyer des marqueurs dont les valeurs sont reçues, horodatées et enregistrées conjointement aux données FNIR sur cet ordinateur. Les signaux FNIR bruts sont des signaux en série temporelle correspondant à l'intensité lumineuse.

Le bruit dans les données peut être éliminé avant ou après la conversion des valeurs brutes d'intensité lumineuse en valeurs d'oxygénation. Les données physiologiquement non pertinentes, telles que la respiration, les pulsations cardiaques et le bruit des équipements, doivent être supprimées des mesures brutes de l'IRfN. La composante liée au rythme cardiaque présente généralement un pic situé autour ou au-dessus de 0,5 hertz, tandis que la respiration se situe entre 0,2 hertz et 0,4 hertz ; ces artefacts physiologiques doivent donc être éliminés.

Des filtres passe-bas à réponse impulsionnelle finie et à phase linéaire sont utilisés. Les signaux peuvent également être altérés par des artefacts de mouvement. Lorsque les sources lumineuses ou les détecteurs du capteur FNIR glissent de leur position initiale ou perdent le contact avec la peau en raison d'un mouvement de la tête, des pics ou des salves soudaines inattendus peuvent apparaître dans les mesures FNIR.

En outre, si la source lumineuse perd son couplage avec la peau, le détecteur peut enregistrer des valeurs très faibles, aucune lumière n'atteignant alors le détecteur, ou des intensités extrêmement élevées et une saturation momentanée due à la lumière réfléchie par la surface de la peau. Des effets de saturation similaires peuvent survenir si le détecteur se détache et perd le contact avec la peau. La lumière ambiante qui pénètre en raison de mouvements de la tête peut également provoquer des variations de la pression appliquée sur le coussin du capteur ou sur les sources lumineuses et les détecteurs.

Ces changements peuvent permettre à davantage de photons de pénétrer dans le tissu, modifiant ainsi temporairement l'intensité lumineuse détectée. Outre l'inspection visuelle des données pour détecter d'éventuels artefacts de mouvement, un nombre croissant d'algorithmes de détection et de suppression des artefacts de mouvement permet d'automatiser ce processus et d'éliminer tout caractère subjectif. Les algorithmes de suppression des artefacts décrits dans la littérature vont de simples filtres passe-bas et filtres VAM à l'analyse par ondelettes, en passant par l'analyse en composantes indépendantes ou principales, jusqu'aux filtres optimaux tels que les filtres de Wiener adaptatif et de Cowman. Dans les systèmes à onde continue, les signaux fNIR bruts sont convertis en variations relatives d'oxygénation à l'aide de la loi modifiée de Beer-Lambert.

La densité optique à une longueur d'onde d'entrée spécifique est le rapport logarithmique entre l'intensité lumineuse d'entrée et l'intensité lumineuse de sortie. La DO est également liée à la concentration et au coefficient d'absorption du chromophore, à la distance corrigée entre la source lumineuse et le détecteur, ainsi qu'à un facteur d'atténuation constant, en supposant une intensité lumineuse d'entrée identique à deux instants différents. La différence de DO peut s'exprimer uniquement en fonction des valeurs d'intensité lumineuse détectée. Généralement, les deux longueurs d'onde choisies sont : l'une comprise entre 700 et 900 nanomètres, où l'absorption de l'oxyhémoglobine et de la dés oxyhémoglobine est prédominante par rapport aux autres chromophores tissulaires, et l'autre située de part et d'autre du point isoérythrique, qui se trouve approximativement à 805 nanomètres, là où les spectres d'absorption de la dés oxyhémoglobine et de l'oxyhémoglobine se croisent.

Cette équation peut être résolue pour déterminer les concentrations si la matrice deux par deux n'est pas significative. Une fois les variations relatives des concentrations d'hémoglobine oxygénée et désossygénée calculées, la prochaine étape consiste à extraire les caractéristiques en fonction du protocole expérimental et de la tâche cognitive utilisée.

L'extraction de caractéristiques est le plus souvent utilisée pour réduire la quantité de données et permettre des comparaisons entre différentes tâches cognitives, groupes de sujets et localisations anatomiques à l'aide d'une analyse statistique. Les caractéristiques couramment utilisées comprennent les valeurs maximale, minimale, moyenne ou médiane de l'hémoglobine oxygénée et désossigénée, ainsi que le temps de réaction, correspondant au délai écoulé jusqu'à l'atteinte du minimum ou du maximum. Ces caractéristiques peuvent être extraites à partir d'une réponse hémodynamique évoquée à un stimulus cognitif particulier, obtenue à l'aide de paradigmes par essai unique, ou à partir d'une période de données ou d'un bloc de données correspondant à certaines conditions mises en œuvre selon des conceptions expérimentales par blocs et des paradigmes.

La suite May se compose de trois composants, chacun ciblant une étape spécifique de l'expérience : la conception, l'expérimentation et l'analyse. Maze Maker permet à l'utilisateur de concevoir facilement un environnement 3D pour chaque étape du protocole expérimental.

Des environnements simples peuvent être créés en quelques instants. Définissez d'abord la surface au sol, puis utilisez l'outil mur pour délimiter les contours du labyrinthe. Enfin, placez une position de départ pour le sujet, puis une zone de sortie.

Après avoir enregistré, l'outil d'exécution rapide peut être utilisé pour tester immédiatement l'environnement. Des environnements plus complexes peuvent être créés afin de répondre aux exigences d'un dispositif expérimental particulier. Les environnements peuvent être personnalisés grâce à l'introduction d'objets interactifs, de réglages d'éclairage et de texturage.

À l'aide du générateur de listes de labyrinthes, des fichiers Mel peuvent être créés et enregistrés, combinant des combinaisons spécifiques de labyrinthes et de messages personnalisés destinés à être utilisés comme protocoles expérimentaux. La fonctionnalité Masis peut être utilisée pour mettre en œuvre des plans expérimentaux spécifiques, dont les niveaux peuvent être organisés selon une difficulté croissante ou aléatoire, sous forme de storyboard, ou selon une structure comprenant des niveaux contrôle versus expérimentaux. Les essais individuels de l'expérience sont exécutés à l'aide du programme Maze Walker.

La modification des paramètres dans Maze Walker permet aux utilisateurs de préciser davantage les conditions de l'expérience. La commande peut être modifiée pour accepter les entrées provenant de différents dispositifs, notamment le clavier, la souris et le joystick. Les dispositifs externes peuvent établir une communication bidirectionnelle avec Maze Walker afin de recueillir des informations ou de déclencher des changements au sein de l'environnement.

La communication avec l'appareil peut s'effectuer par T-C-P-I-P ou câble série, et permet l'interfaçage avec une grande variété d'appareils, notamment l'E-E-G-F-M-R-I et la FNIR. Pendant les séances, mais Walker enregistrait les mouvements du sujet ainsi que tous les événements survenus durant la séance. À l'aide du programme Maze Analyzer, les fichiers MACE peuvent être affichés avec le trajet utilisateur enregistré pour examen.

Différents trajets peuvent être superposés pour faciliter l'analyse, et des informations statistiques concernant différents essais peuvent être calculées. De plus, les données recueillies peuvent être exportées vers Excel ou MATLAB pour un traitement supplémentaire. Notre répertoire cognitif comprend un large éventail de fonctions et d'aptitudes accessibles au moyen d'une variété de tâches, notamment la navigation spatiale virtuelle, les labyrinthes, ainsi que les schémas d'activation cérébrale dans le cortex frontal, qui varient entre la première exécution d'une tâche nouvelle, après entraînement, et lors de la rétention.

En utilisant l'IFNR et en ciblant le cortex préfrontal, nous exploitons la fonction du CPF, notamment la fonction exécutive, la régulation des fonctions cognitives en action, l'engagement du CPF lors de tâches de résolution de problèmes et le recours à des structures de haut niveau tout en maintenant plusieurs éléments en mémoire de travail. L'organisation de l'entraînement lors de l'apprentissage de plusieurs tâches similaires constitue un phénomène d'apprentissage appelé effet d'interférence contextuelle. Les effets de l'interférence contextuelle se manifestent lorsque des individus acquièrent plusieurs tâches selon différents calendriers d'entraînement.

Une forte interférence contextuelle est créée lorsque les tâches à apprendre sont présentées dans un ordre non séquentiel et imprévisible. Une pratique en blocs à faible interférence contextuelle est créée lorsque les tâches à apprendre sont présentées dans un ordre prévisible. Chaque participant a effectué 315 essais d'acquisition, soit 105 essais pour chacun des trois labyrinthes répartis sur trois jours : lundi, mercredi et vendredi.

Le lundi suivant, 72 heures après l'acquisition, 30 essais de rétention et 20 essais de transfert ont été réalisés dans un ordre aléatoire. L'activité du cortex préfrontal a été surveillée pendant toutes les phases pour 16 sites optiques. À l'aide de la FNIR, les mesures dépendantes comprenaient les variations relatives de l'hémoglobine oxygénée moyenne, ainsi que les mesures comportementales du temps total, du trajet, de la longueur et de la vitesse moyenne dans les labyrinthes.

Les résultats comportementaux montrent que, pour les deux ordres d'entraînement, on observe une tendance décroissante monotone du temps de parcours du labyrinthe, c'est-à-dire du temps total nécessaire pour compléter le labyrinthe, ce qui suggère qu’au fur et à mesure que les participants s'entraînent, ils terminent le labyrinthe en des périodes de plus en plus courtes, un résultat attendu dans les évaluations comportementales de l'apprentissage. En outre, la vitesse dans le labyrinthe, soit la vitesse moyenne à laquelle les participants parcourent le labyrinthe, augmente avec l'entraînement. Là encore, une amélioration des mesures comportementales au fil du temps est attendue, permettant d'inférer un apprentissage à partir de ces résultats.

Il y a une comparaison côte à côte de la pratique aléatoire par rapport à la pratique en bloc pour chaque tâche de transfert dans le cas de la tâche de transfert plus facile. La pratique en bloc a surpassé la pratique aléatoire pour les quatre blocs. Cependant, pour la tâche de transfert plus difficile, le labyrinthe cinq, la pratique aléatoire s'est révélée supérieure à la pratique en bloc en termes de moyenne d'oxygénation.

Les variations de la concentration en hémoglobine pendant les essais d'entraînement indiquent que l'ordre groupé nécessitait une activation cérébrale plus importante par rapport à l'ordre aléatoire. De plus, lorsqu'on compare à l'intérieur d'un ordre d'entraînement pour l'apprentissage en ordre groupé, une nouvelle tâche, comme dans la phase de transfert, nécessitait une activation cérébrale plus élevée, étant donné que l'ordre d'entraînement était différent pour les tâches déjà apprises.

Pour le participant ayant appris la tâche selon un ordre groupé, cet ordre de pratique aléatoire stratifié a pu être suffisamment nouveau pour nécessiter des efforts et ressources cognitives supplémentaires afin d'exécuter la tâche. De plus, pour l'ordre de pratique aléatoire, la phase de transfert de l'activation neuronale n'a pas été supérieure à la phase de rétention. En conclusion, cette étude exploratoire a démontré l'utilisation de la suite May et de la FNIR pour étudier les aspects neurocomportementaux de l'apprentissage dans la navigation spatiale.

May Suite permet la conception et l'application d'environnements 3D simples grâce à une interface graphique conviviale, et enregistre automatiquement des mesures comportementales pour des comparaisons intra-sujets ou inter-sujets. La FNIR est un outil portable, sûr et non invasif de surveillance cérébrale qui a été utilisé en laboratoire clinique et dans des environnements naturels pour étudier l'activation cérébrale. Nous espérons que cette présentation aura été utile pour expliquer ces outils.

Bonne chance avec vos expériences.