Analisi delle metodologie di integrazione EEG-fMRI per l'imaging cerebrale

Multimodal imaging based on electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) represents one of the most promising and comprehensive approaches for analysing the human brain. The EEG directly measures brain activity (of pyramidal neurons), which produces a potential that can be measured by electrodes placed on the scalp. This electrophysiological technique has excellent temporal resolution (order of milliseconds), but poor spatial resolution. fMRI is a functional imaging technique that detects haemodynamic fluctuations measured with BOLD (Blood Oxigenation Level Dependent) contrast, which are associated with neural activity. Temporal resolution is limited by slow haemodynamic responses (in the order of seconds), whereas this technique achieves spatial resolution in the order of millimetres. However, EEG-fMRI integration is methodologically complicated due to the interactions between the two different acquisition systems. Obtaining unperturbed EEG data in a patient-safe manner is a challenge within the MRI scanner. At the same time, the magnetic fields of the MRI scanner can be perturbed by the EEG instrumentation inside it. These interactions therefore have implications for both patient safety and the quality of EEG and fMRI data, so compromises have to be made. The efforts of the research community and industry have led to enormous progress in both data quality (e.g. new methods of artefact removal) and safety (e.g. MR-compatible EEG instrumentation). Despite technological advances, the data measured by both techniques are affected by the presence of the other detection modality. In particular, EEG data are affected to a greater extent and are contaminated by strong artefacts also determined by the interaction with the patient. To accurately characterise the measured brain signal, all artefacts must be removed before subjecting the data to further processing. Gradient Artifact (GA) due to gradients applied to magnetic fields can be removed relatively easily by exploiting its repeatability. In contrast, thePulse Artifact (PA), an artefact related to cardiac activity, is more difficult to remove due to its complex spatio-temporal dynamics. The other typical EEG artefacts (electrode displacement, eye movements, defective channels) must also be corrected. The fMRI data, on the other hand, are less affected by the EEG presence, but still suffer from artefacts mainly due to induced magnetic field distortions and physiological noise. Once the data have been cleaned, they go through an integration process that exploits the complementary nature of the two techniques for deeper analysis. Integration methods can be asymmetric or symmetric. In asymmetric approaches, one modality is used to drive the other, and they are divided into EEG-to-fMRI and fMRI-to-EEG. In asymmetric approaches, the modalities inform each other, without the integration leaning more towards one of the two, and are divided into model-based and data-driven approaches. The aim of this thesis is to evaluate simultaneous EEG-fMRI as a technique for analysing brain functioning, i.e. whether it is worth addressing the problems associated with simultaneous recordings and whether the results obtained are indeed useful for improving our knowledge of our brain. The thesis develops from an introduction to EEG and fMRI techniques and then moves on to the integration part, analysing the progress made in recent years with regard to instrumentation, artefact removal and integration methods.

L’imaging multimodale basato sull’elettroencefalografia (EEG) e sulla risonanza magnetica funzionale (fMRI) rappresenta uno degli approcci più promettenti e completi per l’analisi del cervello umano. L’EEG misura direttamente l’attività cerebrale (dei neuroni piramidali), la quale produce un potenziale misurabile da elettrodi posti sullo scalpo. Questa tecnica elettrofisiologica gode di un'eccellente risoluzione temporale (ordine dei millisecondi), ma scarsa risoluzione spaziale. La fMRI è una tecnica di imaging funzionale che rileva le fluttuazioni emodinamiche misurate con il contrasto BOLD (Blood Oxigenation Level Dependent), le quali vengono associate con l’attività neurale. La risoluzione temporale è limitata dalle lente risposte emodinamiche (nell’ordine dei secondi), mentre questa tecnica riesce a raggiungere una risoluzione spaziale nell’ordine dei millimetri. L’integrazione EEG-fMRI risulta però metodologicamente complicata a causa delle interazioni tra i due diversi sistemi di acquisizione. Ottenere dei dati EEG non perturbati e in maniera sicura per il paziente rappresenta una sfida all’interno dello scanner MRI. Contemporaneamente i campi magnetici dello scanner MRI possono essere perturbati dalla strumentazione EEG presente all’interno di esso. Queste interazioni hanno quindi implicazioni sia sulla sicurezza del paziente che sulla qualità dei dati EEG e fMRI, perciò è necessario scendere a compromessi. Gli sforzi della comunità di ricerca e dell’industria hanno permesso di ottenere enormi progressi sia per la qualità dei dati (es. nuovi metodi di rimozione degli artefatti) che per la sicurezza (es. strumentazione EEG compatibile con la MR). Nonostante i progressi tecnologici, i dati misurati da entrambe le tecniche sono influenzati dalla presenza dell’altra modalità di rilevazione. In particolare i dati EEG ne risentono maggiormente e sono contaminati da forti artefatti determinati anche dall’interazione col paziente. Per caratterizzare accuratamente il segnale cerebrale misurato, bisogna rimuovere tutti gli artefatti prima di sottoporre i dati a successive elaborazioni. L’artefatto da gradiente (Gradient Artifact, GA) dovuto ai gradienti applicati sui campi magnetici, può essere rimosso in maniera relativamente semplice sfruttando la sua ripetibilità. Il ballistocardiogramma (Pulse Artifact, PA), artefatto legato all’attività cardiaca, è invece di più difficile rimozione a causa della sua complessa dinamica spazio-temporale. Anche gli altri artefatti tipici dell’EEG (spostamento degli elettrodi, movimenti oculari, canali difettosi) devono essere corretti. I dati fMRI, invece, sono meno influenzati dalla presenza EEG, ma comunque risentono di artefatti principalmente dovuti alle distorsioni indotte sul campo magnetico e al rumore fisiologico. Una volta ripuliti i dati, vanno incontro a un processo di integrazione che sfrutta la complementarietà delle due tecniche per un’analisi più approfondita. I metodi di integrazione possono essere asimmetrici o simmetrici. Negli approcci asimmetrici, una modalità è usata per guidare l’altra, e si dividono in EEG-to-fMRI e fMRI-to-EEG. Negli approcci asimmetrici, le modalità si informano a vicenda, senza che l’integrazione penda maggiormente verso una delle due, e si dividono in approcci basati su modelli e approcci basati sui dati. L’obiettivo di questa tesi è quello di valutare l’EEG-fMRI simultanea come tecnica di analisi del funzionamento cerebrale, ovvero se vale la pena affrontare i problemi associati alle registrazioni simultanee e se i risultati ottenuti siano effettivamente utili per migliorare la conoscenza del nostro cervello. La tesi si sviluppa partendo da un’introduzione alle tecniche EEG e fMRI per poi spostarsi sulla parte di integrazione, analizzando i progressi fatti negli ultimi anni per quanto riguarda strumentazione, rimozione degli artefatti e metodi di integrazione.