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Correction des clignements oculaires dans les électroencéphalogrammes (EEG) de jeunes ayant un trouble du langage [Correcting eye-blink artefacts in EEG from children with language disorders]

Authors:

Abstract

Cette étude compare la correction des clignement oculaires en utilisant deux méthodes : XEOG dans EEProbe et ICA dans EEGLAB. Les deux méthodes de correction des données permettent d'obtenir des résultats similaires. La méthode utilisant le calcul de régression (XEOG) a permis de conserver plus d'essais que l'ICA, mais l'ICA était plus rapide d'utilisation. De plus, l'ICA est la méthode recommandée par la littérature (Hoffman et Falkenstein, 2008; Woltering, Bazargani et Liu, 2013), et elle est plus objective que celle basée sur l'identification subjective des clignements. L'ICA est une méthode efficace et objective pour corriger les artefacts de clignements oculaires dans le signal EEG de jeunes participants ayant un trouble du langage. [This study compared two eye blink correction methods : XEOG in EEProbe and ICA in EEGLAB. Both methods provide similar results. XEOG regression allowed us to keep more trials than ICA, but ICA was more time-efficient. Furthermore, ICA is the method recommended in the literature (Hoffman & Falkenstein, 2008; Woltering, Bazargani & Liu, 2013), and is more objective than that based on subjective blink identification. ICA is thus an effective and objective method for correcting eye-blink artifacts in the EEG signal of young participants with language impairment.]
Conclusion
Les deux méthodes de correction des dones permettent dobtenir des sultats
similaires. La thode utilisant le calcul de régression a permis de conserver plus
dessais que l’ICA, mais l’ICA était plus rapide d’utilisation.De plus, l’ICA est la
méthode recommane par la litrature (Hoffman et Falkenstein, 2008;
Woltering, Bazargani et Liu, 2013), et elle est plus objective d’utilisation que celle
basée sur l’identification subjective des clignements.
L’ICA est une thode efficace et objective pour corriger les
artefacts de clignements oculaires dans le signal EEG de
jeunes participants ayant un trouble du langage.
CORRECTION DES CLIGNEMENTS OCULAIRES DANS LES ÉLECTRO-
ENCÉPHALOGRAMMES (EEG) DE JEUNES AYANT UN TROUBLE DU LANGAGE
Pourquoi nettoyer les données EEG?
Les adultes typiques contrôlent mieux les clignements oculaires ; la réjection des artefacts cause peu
de biais des PÉs.
Les enfants et populations particulières (ici : ayant un trouble du langage) font plus de clignements
oculaires durant les essais expérimentaux la réjection des essais comportant des clignements
oculaires peut causer des biais dans le moyennage des PÉs.
Méthodologie
Clara Misirliyan1, 2, Émilie Courteau1, 2, Phaedra Royle1, 2, 3
1École d’orthophonie et d’audiologie, Université de Montréal, 2CRBLM, 3 BRAMS
Résultats et Discussion
Nombre d’essais conservés: La méthode par calcul de régression permet de
conserver plus d’essais par condition que l’ICA (voir Tableau 1), surtout dans le
cas de données avec plusieurs artéfacts (T07).
Analyses qualitatives des PÉs : Le profil des PÉs est similaire avec les deux
méthodes de correction. Les ondes N400 (incongruence sémantique) et P600
(réanalyse de la phrase après détection d’une erreur) sont visibles avec les deux
méthodes de correction.
Rapidité de la méthode: Un script MATLAB permet d’extraire composantes ICA
pour plusieurs participants à la fois, tandis que les facteurs de propagation
doivent être calculés un participant à la fois. ICA est donc plus rapide. férences
Courteau, É., Martignetti, L., Royle, P. et Steinhauer, K. (2019). Eliciting ERP Components for Morphosyntactic
Agreement Mismatches in Perfectly Grammatical Sentences. Frontiers in Psychology, 10(1152). doi:
10.3389/fpsyg.2019.01152
Delorme, A. et Makeig, S. (2004). EEGLAB: an open-source toolbox for analysis of EEG dynamics. Journal of
Neuroscience Methods, 134, 9-21. doi: 10.1016/j.jneumeth.2003.10.009
Hoffmann, S. et Falkenstein, M. (2008). The Correction of Eye Blink Artefacts in the EEG: A Comparison of Two
Prominent Methods. PLOS ONE, 3(8), e3004. doi: 10.1371/journal.pone.0003004
Luck, S. J. (2014). An Introduction to the Event-Related Potential Technique. MIT Press.
OOAQ. (2014). Mémoire de l’Ordre des orthophonistes et audiologistes du Québec présenté à la Commission de la
santé et des services sociaux relativement au projet de loi no 10. Repéré à
http://www.ooaq.qc.ca/actualites/OOAQ-memoire-PL10-24oct2014.pdf
MATLAB. (2010). version 7.10.0 (R2010a). Natick, Massachusetts: The MathWorks Inc.
van de Velde, M. (2004). EOG correction in eeprobe: A case study. Repéré au http://eeprobe.ant-neuro.com/Pdf/EOG-
correction.pdf.
Woltering, S., Bazargani, N. et Liu, Z.-X. (2013). Eye blink correction: a test on the preservation of common ERP
components using a regression based technique. PeerJ, 1, e76. doi: 10.7717/peerj.76
Tableau 1: Proportion d’essais conservés selon la
méthode de nettoyage des données
Réjection des
essais > 40µV
(%)
Calcul de
régression
(xeog) (%)
ICA
(%)
T07
19 100 100
T10
90 100 90
T16
84 100 94
Réjection
Calcul de régression
ICA
Figure 4 : PÉs pour les 3 participants
selon la méthode de nettoyage des
données, à l’électrode Pz
Légende:
Condition incongruente : elle !nage
Condition congruente : elle chante
N400
P600
Figure 3: Composante extraite des
données EEG du participant T10
Données EEG de trois jeunes de 14 ans (2 , 1 ) ayant un trouble développemental du langage (TDL).
Données d’une étude de PÉs dans tâche de jugement de phrases avec ou sans erreurs de sens (voir Figure 1).
Effets attendus sur les PÉs : N400 (incongruence sémantique) et P600 (réanalyse de la phrase après détection
d’incongruence sémantique ou grammaticale)
Méthode par calcul de régression sur logiciel eeprobe, ICA sur EEGLAB (Delorme et Makeig, 2004).
Figure 2: Visualisation et
confirmation de la correction
des données EEG
Cadre théorique du projet
Les potentiels évoqués (PÉs) sont des modifications du potentiel électrique
produites par le système nerveux en réponse à des stimuli externes.
Les artefacts de clignements d’yeux peuvent avoir une amplitude 100 X
supérieure aux composantes de PÉs cognitives linguistiques.
Méthode utilisant le calcul de régression
(fonction xeog (van der Velde, 2004) sur eeprobeTM, ANT, Enschede, Pays Bas)
Méthode utilisant l’ICA (Independent Component Analysis)
(dans EEGLAB (Delorme et Makeig, 2004))
Figure 1: Exemple d’image présentée simultanément aux phrases auditives.
Conditions :
A. congruente: «Tous les jours, elle chante sur la scène »
B. incongruente: « Tous les jours, elle !nage dans la piscine »
(Courteau et al, 2019)
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