RÉSULTATS MAJEURS

    L'index de latéralisation a été décrit dans la littérature scientifique comme étant un marqueur neurophysiologique de la capacité d'attention visuelle périphérique (Sauseng, P. et al., 2005 ; Rihs, T. A. et al., 2009). Les chercheurs s'interrogent ainsi sur la pertinence de ce marqueur neurophysiologique dans le cadre de l'utilisation du Neurofeedback pour améliorer l'attention visuelle périphérique des gardiens de but. Pour pouvoir être utilisé dans ce cadre, l'index de latéralisation doit répondre aux trois critères suivants :

- Être spécifique à la capacité cognitive spécifiques (ici l’attention visuelle périphérique) ;

- Être détectable en temps réel ;

- Être lié à la performance (ici le niveau d'expertise des gardiens de but).

Le but de cette étude est donc de déterminer la pertinence de marqueurs neurophysiologiques pour les utiliser par la suite dans les procédures d'entraînement par Neurofeedback. 

Pour atteindre cet objectif, l'étude se divise en 3 étapes : 

1- Réussir à répliquer le marqueur neurophysiologique de l’attention visuelle périphérique précédemment décrit dans la littérature scientifique.

2- Vérifier la pertinence du l'index de latéralisation pour son utilisation dans les procédures d'entraînement par Neurofeedback.

3- Rechercher d'autres marqueurs éventuels pertinents pouvant être utilisés dans le même cadre.

Les sujets :

17 gardiens de but dont 2 femmes et 15 hommes âgés en moyenne de 21 ans et ayant des niveaux d'expertise en football différents ont été recrutés. Ces joueurs réalisent deux tâches cognitives différentes, le test de suivi d'objets multiples et la tâche d'attention visuelle périphérique.

Comment mettre en lien l'activité cérébrale et l'attention visuelle périphérique ? 

    

Afin de mettre en lien ces deux aspects, les chercheurs utilisent une tâche cognitive mettant en jeu l'attention visuelle périphérique (figure 1) et enregistrent l'activité cérébrale des participants au cours de cette tâche.

Cette tâche consiste à focaliser le regard au centre d'un écran et de repérer un signe ("+" ou "x") présenté dans un des coins de l'écran. Le coin de l'écran où le signe apparaît est indiqué au début de la tâche permettant aux participants de concentrer leur attention au bon endroit.

L'activité cérébrale au niveau des aires pariéto-occipitales (aires visuelles) des participants est enregistrée avec un éléctroencéphalogramme lors de cette tâche. Cela permet d'enregistrer les ondes alpha des participants lorsqu'ils concentrent leur attention à différents endroits de l'écran. 

Figure 1 : Schéma du déroulement de la tâche d'attention visuelle périphérique (de gauche à droite).

Les participants fixent un point au centre de l'écran, puis, suite à un indice de localisation, un symbole "+" ou "x" apparait pendant 200 ms dans un des quatre coins de l'écran. Tout en gardant leur regard sur le point de fixation au centre de l'écran, les participants identifient le signe affiché puis appuient sur le bouton représentant le signe observé. A la fin, la réponse correcte est affichée.

Cette tâche comprend 32 essais par session.

Avant toute analyse des enregistrements, il a dans un premier temps fallu repérer les essais au cours desquels des artéfacts ont été induits. Les artéfacts sont des pollutions du signal électroencéphalographique qui peuvent provenir du sujet lors que celui-ci effectue des mouvements du visage et active ainsi ses motoneurones. En effet les motoneurones étant situés au-dessus du scalp, leur activité électrique est très facilement captée par les électrodes et le signal enregistré sera donc beaucoup plus important celui de l'activité cérébrale. Le champs électrique présent autour du participant peut également induire des artéfacts. Pour cela, les chercheurs ont appliqué une méthode de rejet d'artéfact semi-automatique qui a permis de rejeter les essais dès lors que l'amplitude du signal au cours de l'essai devenait supérieur à 5 fois l'écart-type par rapport à la moyenne du signal basal ou dès lors que le signal dépassait 80 mV.

Pour éviter ces artéfacts, les participants devaient reposer leur menton sur une mentonnière face à l'écran pour éviter au maximum tout mouvement de la tête et du visage.

Déterminer une tâche sensible au Neurofeedback et permettant de mesurer la performance d'attention visuelle périphérique :

  

 Afin de pouvoir mesurer les performances d'attention visuelle périphérique des participants, les chercheurs utilisent un test souvent utilisé dans ce but par les joueurs lors des entraînements, le test de suivi d'objets multiples (figure 2). De plus, il a été démontré dans des études précédentes que la performance à ce test est corrélée au niveau d'expertise des joueurs (Faubert, J., et al., 2013).

Lors de ce test, les participants doivent suivre des boules en mouvement tout en focalisant leur regard au centre de l'écran. 

Figure 2 : Schéma du déroulement du test de suivi d'objets multiples.

Les participants fixent un point au centre de l'écran, puis, tout en gardant le regard sur le point de fixation, ils suivent deux ou trois boules cibles en mouvement parmi huit ou douze autres boules également en mouvement. A la fin, les participants cliquent sur les boules qu'ils pensent être les boules cibles, puis la réponse correcte est affichée.

Ce test dure environ 10 secondes et est réalisé 20 fois par session.

Les participants réalisent au total 2 sessions au cours de la même semaine. Le déroulement d'une session est schématisé dans la figure 3.

Figure 3 : Schéma du déroulement d'une session. 

La tâche d'attention visuelle périphérique est-elle pertinente pour répliquer l'index de latéralisation ?

    

    Dans un premier temps, les chercheurs vérifient la pertinence de la tâche d'attention visuelle périphérique dans la réplication de l'index de latéralisation (Figure 4). Pour cela, ils enregistrent et font la moyenne de l'index de latéralisation des participants en fonction de la localisation du signe c'est-à-dire où l'attention était concentrée.

Figure 4 : Index de latéralisation obtenu en grande moyenne.

Gauche : Graphique représentant l'index de latéralisation en fonction de la localisation du signe sur l'écran et en fonction du temps. A t = 0s, le point de fixation au centre de l'écran est affiché. A t=1s, l'indice de localisation est affiché pendant 200 ms. Le signe est affiché entre 500 ms et 2000 ms après la disparition de l'indice de localisation.

Droite : Carte topographique (moyennée sur tous les essais de tous les participants) créée à partir des dernières 500 ms de l'essai.

Ce graphique montre un index de latéralisation positif lorsque l’attention est portée vers la droite et négatif lorsque l’attention est portée vers la gauche. Cela reflète notamment une amplitude des ondes alpha plus importante dans le cortex occipital ipsilatéral à l'endroit où l'attention est concentrée. De plus, le phénomène de latéralisation est d’autant plus important que les cibles se situent en bas de l'écran.

Ces résultats étant en accord avec des études précédentes (Worden, M. S., et al., 2000 ; Rihs, T. A., et al., 2007 ; Schmidt, N., et al., 2010), cela prouve que la tâche d'attention périphérique permet de répliquer correctement l'index de latéralisation et que l'index de latéralisation est spécifique de la tâche d'attention visuelle périphérique.

L'index de latéralisation est-il un marqueur neurophysiologique utilisable pour les procédures d'entraînement avec du Neurofeedback ?

    Pour la suite de l'étude, les chercheurs vérifient la validité du second critère de compatibilité avec le Neurofeedback, autrement dit la détection en temps réel de l'index de latéralisation.

Pour cela ils réalisent des analyses en temps réel par une classification en essai unique.

Le principe de la classification en essai unique est d'identifier des motifs liés au marqueur neurophysiologique d'intérêt, ici l'index de latéralisation. Les motifs caractéristiques choisis par les chercheurs sont la latence du pic de l'index de latéralisation et l'amplitude de ce pic. Ces motifs sont enregistrés à l'aide de l'électroencéphalogramme lors de la tâche d'attention visuelle périphérique. Les chercheurs ont de ce fait entraîné un algorithme d'intelligence artificielle avec des échantillons d'entraînement afin qu'il associe ces deux motifs à une classe qui est, dans ce cas, concentrer son attention en bas à gauche ou en bas à droite.

Après avoir entraîné l'algorithme, celui-ci trouve des règles à partir des échantillons d'entraînement (exemple de règle : si l'amplitude est positive alors l'attention est portée vers la droite et si l'amplitude est négative alors l'attention est portée vers la gauche). Finalement, l'algorithme est testé à l'aide d'échantillons tests.

Les chercheurs s'assurent ensuite de la validité de la règle trouvée par l'algorithme en vérifiant que celui-ci trouve les mêmes résultats que ceux récoltés par les chercheurs. Ils représentent cette proportion de bonnes réponses de la part de l'algorithme dans la figure suivante (figure 5).

Figure 5 : Taux de bonne classification de l'index de latéralisation en utilisant l'amplitude et la latence des pics.

La ligne verte correspond au niveau de chance (60% du taux de bonne classification). Le niveau de chance signifie que 60% du temps, l'algorithme est capable de déterminer, sans que cela soit dû à la chance si la personne concentre son attention à gauche ou à droite. 

Ce graphique montre qu'en utilisant les motifs "latence du pic" et "amplitude du pic", qui semblaient être les plus simples pour caractériser l'index de latéralisation, les performances de l'algorithme pour lier les motifs à l'endroit où le participant concentre son attention ne sont pas très bonnes. En effet, à part pour le participant 9 pour qui le taux de bonne classification est de 90%, le taux moyen de bonne classification est de 55,11%. 

En utilisant ces motifs, l'index de latéralisation n'est donc pas fiable pour la mesure en temps réel. Les analyses révèlent également qu'il n'y avait pas de corrélation significative entre l'index de latéralisation et la performance (scores de la tâche d'attention visuelle périphérique et du test de suivi d'objets multiples) ou le niveau d'expertise (niveau dans le championnat Français).

L'index de latéralisation permet donc de valider uniquement le premier critère qui est la spécificité du marqueur à l'attention visuelle périphérique et n'est donc pas utilisable lors des procédures d'entraînement avec du Neurofeedback.

Quels autres marqueurs neurophysiologiques pertinents peut-on utiliser ?

La densité de la puissance spectrale :

    Les chercheurs décident de laisser l'algorithme déterminer de façon autonome des motifs pertinents pour la discrimination entre les deux classes (concentrer son attention en bas à droite ou en bas à gauche). L’approche est donc différente, les chercheurs ne donnent plus de consignes à l'algorithme (« utilise la latence et l’amplitude de ce marqueur pour discriminer ») mais laissent l’algorithme seul avec les données pour tenter de trouver les motifs les plus discriminants entre les deux classes.

Pour cela, l’algorithme analyse, pour chaque sujet au cours de la tâche d'attention visuelle périphérique, la puissance du signal alpha dans une bande de fréquence donnée et une électrode de la bande pariéto-occipitale donnée. Cette méthode permet de trouver les fréquences et électrodes pour lesquelles l’activité cérébrale entre "je concentre mon attention à gauche” et “je concentre mon attention à droite" est maximalement différente. Cela est représenté dans la figure 6 ci-dessous.

Figure 6 : Carte de discrimination des motifs par participants.

Le jaune indique un taux de discrimination élevé entre les cibles en bas à droite et en bas à gauche lors de la tâche d'attention visuelle périphérique.

Les points noirs indiquent les deux signaux les plus différents en fonction de la localisation de la cible et vont servir de données à l'algorithme pour utiliser ensuite la densité de la puissance spectrale. 

L’algorithme analyse donc pour chaque bande de fréquence, à quel point les signaux étaient similaires ou différents lorsque les participants concentrent leur attention à gauche ou à droite. Dans le cas où les signaux sont similaires dans les deux conditions, les rectangles sont en bleu foncé et, à l’inverse, les rectangles tirent d’autant plus vers le jaune que les signaux sont différents.

L’algorithme sélectionne ensuite les deux paires fréquence-électrode pour lesquelles une différence maximale de puissance est observée et utilise ces deux motifs pour discriminer la direction de l’attention (concentrée en bas à gauche ou en bas à droite) sur de nouveaux essais. Ce nouveau marqueur neurophysiologique est la densité de la puissance spectrale.

La figure 7 ci-dessous représente le taux de bonne classification de ce nouveau marqueur neurophysiologique et permet donc de déterminer s'il est détectable en temps réel de façon fiable. Le taux de bonne classification lorsque l'algorithme utilise la densité de la puissance spectrale dans des bandes de fréquences et électrodes particulières est légèrement meilleure qu'avec l'index de latéralisation mais reste insuffisant. 

Figure 7 : Taux de bonne classification de l'index de latéralisation (orange) et de la densité de la puissance spectrale (bleu).

La ligne verte correspond au niveau de chance (60% du taux de bonne classification).

La densité de la puissance spectrale est donc détectable en temps réel de façon plus fiable (taux moyen de bonne classification : 63,03%) mais cela reste insuffisant. Ce marqueur ne répond donc que partiellement au deuxième critère.

De plus, il est spécifique à l'attention visuelle périphérique mais ne respecte pas la troisième condition car il n'est pas spécifique au niveau d'expertise du participant. En effet, la figure 6 démontre bien que les deux motifs les plus différents sont très variables en fonction des participants et ne sont donc pas généralisables.

La puissance des ondes alpha au repos :

Au vu de la difficulté de trouver un marqueur neurophysiologique pertinent observable au cours de la tâche d'attention visuelle périphérique, les chercheurs décident donc d'adopter une approche différente et d'investiguer des marqueurs neurophysiologiques de l'attention visuelle périphérique de l'activité cérébrale au repos. Pour cela, ils ont individualisé la fréquence des ondes alpha c'est à dire qu'ils ont repérer pour chaque participants, la bande de fréquence dans laquelle l'amplitude de leur ondes alpha était maximale afin de pouvoir détecter plus facilement ces ondes. En effet, cette bande de fréquence pour laquelle l'amplitude de les ondes alpha est maximale peut varier selon les individus.

L'hypothèse d'un possible lien entre la puissance des ondes alpha au repos, c'est-à-dire juste avant la tâche d'attention visuelle périphérique, et la performance des participants au test de suivi d'objets multiples est alors posée.

Figure 8 : Corrélation entre l'évolution des scores au test de suivi d'objets multiples

et l'évolution de la puissance des ondes alpha au repos juste avant la tâche d'attention périphérique.

Ce graphique démontre que plus l'amplitude des ondes alpha juste avant la tâche d'attention visuelle périphérique augmentent au cours des sessions, plus les scores au test de suivi d'objets multiples sont améliorés. 

L'augmentation de l'amplitude des ondes alpha au repos est corrélée à la performance de l'athlète et est également détectable en temps réel.

Cependant, il n'a pas été démontré dans cette étude qu'il était spécifique à la capacité d'attention périphérique.

Conclusion :

Pour conclure, nous pouvons récapituler les résultats majeurs de cet article dans le tableau ci-dessous : 

Tableau récapitulatif des résultats montrant la pertinence des différents marqueurs neurophysiologiques en fonction du respect des critères nécessaires pour l'utilisation de ces marqueurs lors d'une procédure d'entraînement de Neurofeedback.