5.2.2.2. Représentation en ondelettes

La décomposition discrète en ondelettes (Bertrand et coll. 1994) permet la représentation du signal PEASP dans le domaine temps/fréquence avec un nombre de coefficients égal au nombre d'échantillons présents dans le signal à analyser. Dans les cas de cette expérience, nous avons utilisé 2048 échatillons sur la durée de signal. Chaque trace PEASP peut donc être représentée par un vecteur de dimension 2048 dans l'espace des coefficients temps/fréquence.

Le but de notre analyse sera de trouver dans cette espace des coefficients temps/fréquence les corrélats neurophysiologiques du traitement du VOT. À l'aide d'une analyse en composantes linéaires discriminantes, nous allons trouver la direction dans l'espace des coefficients temps/fréquence qui permet une discrimination maximale des vecteurs représentant les réponses pour ba1 et ba21. Cependant, l'espace de représentation a une dimension beaucoup trop élevée par rapport a la taille de nos données. Il est donc nécessaire de procéder à une réduction de dimensionnalité de l'espace avant de passer à la LDA.

Cette réduction de dimensionnalité se réalise en deux temps. Tout d'abord une région d'intérêt est définie dans l'espace des coefficients correspondant aux coefficients temps/fréquence les plus énergétiques des traces PEASP. La Figure 48 illustre la région d'intérêt obtenue pour une trace spécifique, qui se situe dans la partie FFR de la réponse évoquée et dans les bandes de fréquence de 80 à 500 Hz, puis sur l’ensemble des traces (Fig 49). Cette région d'intérêt permet en outre la définition d'un filtre temps/fréquence qui permet une représentation lissé de la trace PEASP (Fig. 50). Les régions d'intérêt trouvées pour chaque stimulus, chaque côté et chaque sujet seront utilisées pour calculer la région d'intérêt globale qui sera utilisée dans la suite de analyses. Pour ce faire, l'histogramme de contage des coefficients présents dans les régions d'intérêt individuelles est calculé. Les coefficients qui apparaissent au moment dans 50% sont retenus.

Figure 48 : Représentation de la décomposition du signal PEASP.

Calcul de l’énergie la plus proche du signal.
abscisse : temps, ordonnées : bande de fréquence, en z : intensité de la réponse correspondant à une bande de fréquence donnée (des basses fréquences en bas vers les hautes fréquences en haut).

Figure 49 : Représentation de la décomposition du signal PEASP.

Région d'intérêt a 50% calculé sur la totalité des stimulis, délimitée par le tracé rouge. Les niveaux de gris représentant le nombre de fois que chaque coefficient temps/fréquence est apparue dans les regions d'intérêt individuelles, plus c'est foncé, plus le coefficient correspondant était présent dans les traces. Une trace PEASP représentative est montré en haut.

Figure 50 : Représentation de la trace PEASP filtré par la région d'intérêt. La trace PEASP est visible en haut du schéma, tandis qu’en dessous sont représentées les énergies des différents coefficients temps/fréquence.

La trace PEASP est visible en haut du schéma, tandis qu’en dessous sont représentées les différentes énergies.

L’utilisation de l’analyse statistique en composante principale (PCA) nous a permis de mettre en évidence une différence statistiquement significative entre les résultats PEASP obtenus en réponse au ba 1 versus ceux obtenus en réponse au ba 21. Il faut enfin analyser le composant principal par rapport à la variance de tous les signaux, cela va nous donner une répartition de l’ensemble des vecteurs correspondant chacun à une trace PEASP, ce qui permet de choisir un composant principal (ici à 80%), vecteur de séparation, contenant la majorité des informations des PEASP (Fig 51). Ainsi, en utilisant le composant principal, et en appliquant ce vecteur aux traces PEASP en réponse à ba 1 et celles obtenues en réponse à ba 21 (pa) ont montre que celles-ci sont bien statistiquement différentes (Fig 52).

Figure 51 : Représentation du composant principal.

Figure 52 : Représentation statistiques des réponses PEASP au ba 1 et ba 21.

Figure 53 : Représentation statistiques des réponses PEASP aux différents stimuli (côté gauche).

Figure 54 : Représentation statistiques des réponses PEASP aux différents stimuli (côté droit).

De même, l’analyse statistique des traces PEASP recueillies, mettent en évidence une différence entre ba1 et ba 21, cela de manière statistiquement significative (Fig 53 et 54).

Autre élément, mis en avant, lorsque l’on recherche le vecteur discrimant entre la trace PEASP obtenue à partir de ba 1 et celle obtenue à partir de ba 21 (Fig55), on trouve un vecteur dont l’enveloppe possède une fréquence de 40Hz. Laissant supposer l’existence d’un effet corticofuge.

L’ensemble de ces résultats est en faveur d’un encodage du voisement déjà, en partie au niveau sous cortical un encodage du voisement, même si son traitement sera complété au niveau cortical. De plus, il existerait une boucle corticofuge intervenant lors de l’encodage du voisement.

Figure 55 : Le vecteur discriminant entre ba1 et ba 21est recrée.

couleur : rouge amplitude de l’ondelette positive, bleu amplitude de l’ondelette négative

La méthode décrite ci-dessus est ensuite appliquée à chaque stimulus.

Au niveau du vecteur ainsi crée, on obtient une périodicité de 40 Hz au niveau de la RSF, ce qui sous-entendrait une rétroaction cortico sous-corticale.