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Cohérence temps-fréquence pour l'analyse de signaux neurophysiologiques :
une si bonne mesure de dépendance ?| old_uid | 11551 |
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| title | Cohérence temps-fréquence pour l'analyse de signaux neurophysiologiques :
une si bonne mesure de dépendance ? |
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| start_date | 2012/06/22 |
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| schedule | 14h |
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| online | no |
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| location_info | Pavillon Baudot, RdC, salle des conférences |
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| summary | L'étude des corrélations qui peuvent exister entre des signaux neurophysiologiques est au coeur des techniques modernes d'analyse de données en neurosciences. La cohérence en ondelettes est une méthode très utilisée pour construire une carte temps-fréquence qui peut être utilisée pour analyser la dépendance temps-fréquence entre deux séries temporelles. La cohérence est une mesure de dépendance normalisée pour laquelle il est possible de construire des intervalles de confiance, et qui est classiquement considérée comme étant plus interprétable que le cross-spectrum en ondelettes. Dans cet exposé, nous proposons de montrer, à travers des simulations numériques et à partir d'arguments théoriques, qu'un niveau significatif de cohérence ne correspond pas nécessairement à un niveau significatif de dépendance entre des signaux aléatoires, en particulier lorsque le nombre d'essais est petit. Dans de telles situations, nous démontrons que le cross-spectrum en ondelettes est une bien meilleure mesure de la corrélation statistique, et un nouveau test de détection des valeurs significatives du cross-spectrum est proposé. Ce test permet clairement de remédier aux limitations de l'analyse basée sur la cohérence tout en donnant une estimation correcte de la corrélation temps-fréquence entre deux processus stochastiques non-stationnaires. Des exemples simulés sont étudiés pour analyser les avantages de cette nouvelle approche. La méthodologie est également appliquée à des données expérimentales pour analyser les corrélations temps-fréquence qui peuvent exister entre des signaux EEG et EMG. |
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| responsibles | Kostrubiec |
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