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Données scientifiques volume 10, Numéro d'article : 554 (2023) Citer cet article

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Dans ce travail, nous présentons un ensemble de données combinant l’imagerie magnétique fonctionnelle (IRMf) et l’électroencéphalographie (EEG) à utiliser comme ressource pour comprendre le fonctionnement du cerveau humain dans ces deux modalités d’imagerie. L'ensemble de données peut également être utilisé pour optimiser les méthodes de prétraitement des données d'imagerie collectées simultanément. L'ensemble de données comprend des enregistrements collectés simultanément auprès de 22 individus (âgés de 23 à 51 ans) à travers divers stimuli visuels et naturalistes. De plus, des données physiologiques, de suivi oculaire, d’électrocardiographie, ainsi que des données cognitives et comportementales ont été collectées parallèlement à ces données de neuroimagerie. Les tâches visuelles comprennent un damier scintillant collecté à l'extérieur et à l'intérieur du scanner IRM (EEG uniquement) et des enregistrements EEG-fMRI simultanés. Les enregistrements simultanés incluent le repos, le paradigme visuel Inscapes et plusieurs courts films vidéo représentant des stimuli naturalistes. Les données brutes et prétraitées sont librement disponibles en téléchargement. Nous présentons cet ensemble de données dans le cadre d'un effort visant à fournir des données en libre accès afin d'augmenter les opportunités de découvertes et de compréhension du cerveau humain et d'évaluer la corrélation entre l'activité électrique du cerveau et les signaux dépendants du niveau d'oxygène dans le sang (BOLD).

La collecte simultanée de données d'électroencéphalographie (EEG) et d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) constitue une approche attrayante de l'imagerie car elle combine la haute résolution spatiale de l'IRMf avec la haute résolution temporelle de l'EEG. La combinaison des modalités permet aux chercheurs d’intégrer des informations spatiales et temporelles tout en surmontant les limites d’une seule modalité d’imagerie1,2. Néanmoins, la collecte simultanée de données multimodales nécessite une expertise spécifique, et les chercheurs doivent surmonter divers défis techniques pour réussir à collecter des données. De tels défis pourraient limiter son utilisation plus large dans la communauté des chercheurs.

Plusieurs défis techniques sont rencontrés lors de la collecte simultanée de modalités d’imagerie. Avec l’EEG, le principal défi réside dans les diverses sources de bruit qui ont un impact sur le signal enregistré. L'artefact de gradient est la source de bruit la plus importante dans les enregistrements simultanés, provoqué par les gradients de champ magnétique lors de l'acquisition IRMf, qui induisent du courant dans les électrodes EEG3. Une autre source de bruit est le signal du balistocardiogramme (BCG), qui capture les forces balistiques du sang dans le cycle cardiaque4,5. L'artefact BCG résulte de la pulsation des artères du cuir chevelu qui provoque le mouvement des électrodes EEG et génère une tension. L’artefact BCG est plus prononcé dans un champ magnétique puissant et augmente avec l’intensité du champ6. Outre les artefacts de gradient et de BCG, d’autres sources de bruit incluent le compresseur d’hélium de l’IRM7, les clignements des yeux8, les mouvements de la tête et les artefacts respiratoires9. De plus, lors de la collecte de données IRMf, l’un des principaux problèmes est l’inconfort du patient lors du port du capuchon EEG dans le scanner, ce qui peut entraîner une augmentation des mouvements de la tête. De même, le temps de préparation nécessaire à la collecte des deux ensembles de données peut également augmenter la charge de travail des participants. La collecte simultanée d'IRMf et d'EEG nécessite de surmonter divers défis techniques, mais nécessite également des techniques de prétraitement avancées pour surmonter ces artefacts inévitables et produire un signal plus propre. Dans cet article, nous détaillons comment nous avons relevé divers défis techniques rencontrés lors de l’enregistrement simultané d’EEG-IRMf, y compris des stratégies visant à améliorer la qualité des données.

Pour cet ensemble de données, la plupart des tâches effectuées par les participants sont des tâches de visualisation naturaliste. Les stimuli naturalistes représentent des paradigmes considérés comme plus complexes et dynamiques que les stimuli basés sur des tâches10,11. La visualisation naturaliste offre des conditions physiologiquement plus pertinentes et produit des réponses cérébrales plus proches du monde réel12,13,14. Les stimuli naturalistes contiennent également une structure narrative et fournissent un contexte qui reflète les expériences de la vie réelle14,15. De plus, il a été constaté que les films ont une corrélation et une fiabilité intersujets élevées16,17, retiennent l'attention des sujets18 et améliorent la conformité liée au mouvement et à l'éveil19. Les films naturalistes constituent également un stimulus idéal pour les ensembles de données multimodales et peuvent être utiles pour relier les réponses entre les niveaux20,21 et les espèces22.