Segmentation lente des visages dans les "troubles du spectre de l'autisme"

Aperçu: G.M.

Une segmentation visuelle atypique, affectant la perception des objets, pourrait contribuer aux problèmes de traitement du visage dans les "troubles du spectre de l'autisme" (TSA). 

La présente étude a porté sur les altérations de la segmentation visuelle des visages dans les TSA. Trente participants (TSA: 16; Control: 14) ont visionné des visages, des maisons et des images homogènes à texture définie, tandis que les réponses électroencéphalographiques et comportementales étaient enregistrées. 

Le groupe TSA a présenté une activité cérébrale liée à la segmentation faciale plus lente et des temps de réaction plus longs que le groupe témoin, mais aucune différence d'activité ou de comportement comportemental lié à la segmentation interne. 

En outre, les différences individuelles dans la segmentation du visage, mais non dans la segmentation de la maison, étaient corrélées au score du quotient de l'autisme. 

La segmentation est donc altérée de manière sélective pour les visages dans le TSA et est liée au degré de ses traits. 

La segmentation faciale est liée à la connectivité récurrente de la surface de la face fusiforme (FFA) au cortex visuel. Ces résultats suggèrent donc que la connectivité atypique de la FFA pourrait contribuer au traitement différé du visage dans les TSA.

Neuropsychologia. 2019 Feb 12. pii: S0028-3932(19)30030-2. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2019.02.005.

Slow segmentation of faces in Autism Spectrum Disorder

van den Boomen C¹, Fahrenfort JJ², Snijders TM³, Kemner C⁴.

Author information

1

Dept. of Experimental Psychology, Helmholtz Institute, 3584 CS Utrecht, The Netherlands; Dept. of Developmental Psychology, Utrecht University, 3584 CS Utrecht, The Netherlands. Electronic address: C.vandenboomen@uu.nl.

2

Department of Experimental and Applied Psychology, Vrije Universiteit Amsterdam, 1081 BT Amsterdam, The Netherlands.

3

Max Planck Institute for Psycholinguistics, 6500 AH Nijmegen, the Netherlands‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬; Donders Institute for Brain, Cognition, and Behaviour; Donders Centre for Cognitive Neuroimaging, Radboud University, 6525 EN Nijmegen, the Netherlands‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬.

4

Dept. of Experimental Psychology, Helmholtz Institute, 3584 CS Utrecht, The Netherlands; Dept. of Developmental Psychology, Utrecht University, 3584 CS Utrecht, The Netherlands; Dept. of Child and Adolescent Psychiatry, Rudolf Magnus Institute of Neuroscience, University Medical Center, 3584 CX Utrecht, The Netherlands.

Abstract

Atypical visual segmentation, affecting object perception, might contribute to face processing problems in Autism Spectrum Disorder (ASD). The current study investigated impairments in visual segmentation of faces in ASD. Thirty participants (ASD: 16; Control: 14) viewed texture-defined faces, houses, and homogeneous images, while electroencephalographic and behavioral responses were recorded. The ASD group showed slower face-segmentation related brain activity and longer segmentation reaction times than the control group, but no difference in house-segmentation related activity or behavioral performance. Furthermore, individual differences in face-segmentation but not house-segmentation correlated with score on the Autism Quotient. Segmentation is thus selectively impaired for faces in ASD, and relates to the degree of ASD traits. Face segmentation relates to recurrent connectivity from the fusiform face area (FFA) to the visual cortex. These findings thus suggest that atypical connectivity from the FFA might contribute to delayed face processing in ASD.

Copyright © 2019. Published by Elsevier Ltd.

PMID: 30768937

DOI: 10.1016/j.neuropsychologia.2019.02.005

Chevauchements et distinctions entre le trouble du déficit de l'attention / hyperactivité et le trouble du spectre autistique chez les jeunes adultes: examen systématique et cadre directeur pour la recherche en EEG

Aperçu: G.M.

Les troubles du déficit de l'attention / hyperactivité (TDAH) et les "troubles du spectre de l'autisme" (TSA) se produisent fréquemment. Cependant, nous connaissons mal la base neuronale des chevauchements et des distinctions entre ces troubles, en particulier chez les jeunes adultes - une période critique pour la plasticité du cerveau dans les domaines exécutif et socio-émotionnel.  

Dans cet article, les auteurs passent systématiquement en revue 75 articles sur le TDAH et les TSA chez des échantillons de jeunes adultes (âgés de 16 à 26 ans en moyenne) utilisant des tâches cognitives, l’activité neurale étant mesurée simultanément par électroencéphalographie (EEG) - la technologie de neuroimagerie la plus accessible. La majorité des études ont porté sur les potentiels liés aux événements (ERP), certaines commençant à capitaliser sur des approches oscillatoires. Des profils de chevauchement et spécifiques pour les TSA et le TDAH ont été trouvés principalement pour quatre domaines neurocognitifs: le traitement de l’attention, la surveillance de la performance, le traitement du visage et le traitement sensoriel. Aucune étude dans ce groupe d'âge n'a comparé directement les deux troubles ou n'a envisagé un double diagnostic avec les deux troubles. À l'avenir, la compréhension du TDAH, des TSA et de leur chevauchement chez les jeunes adultes gagnerait à mettre davantage l'accent sur les comparaisons croisées de troubles, en utilisant des paradigmes similaires, dans des échantillons bien alimentés et des cohortes longitudinales.

 

Cliquer ICI pour télécharger lintégralité de l'article en anglais

Neurosci Biobehav Rev. 2018 Oct 24. pii: S0149-7634(18)30021-6. doi: 10.1016/j.neubiorev.2018.10.009.

Overlaps and distinctions between attention deficit/hyperactivity disorder and autism spectrum disorder in young adulthood: Systematic review and guiding framework for EEG research

Lau-Zhu A¹, Fritz A², McLoughlin G².

Author information

1

Social, Genetic and Developmental Psychiatry Centre, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King's College London, London, United Kingdom. Electronic address: alex.lauzhu@kcl.ac.uk.

2

Social, Genetic and Developmental Psychiatry Centre, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King's College London, London, United Kingdom.

Abstract

Attention deficit/hyperactivity disorders (ADHD) and autism spectrum disorders (ASD) frequently co-occur. However, we know little about the neural basis of the overlaps and distinctions between these disorders, particularly in young adulthood - a critical time window for brain plasticity across executive and socioemotional domains. Here, we systematically review 75 articles investigating ADHD and ASD in young adult samples (mean ages 16 to 26) using cognitive tasks, with neural activity concurrently measured via electroencephalography (EEG) - the most accessible neuroimaging technology. The majority of studies focused on event-related potentials (ERPs), with some beginning to capitalise on oscillatory approaches. Overlapping and specific profiles for ASD and ADHD were found mainly for four neurocognitive domains: attention processing, performance monitoring, face processing and sensory processing. No studies in this age group directly compared both disorders or considered dual diagnosis with both disorders. Moving forward, understanding of ADHD, ASD and their overlap in young adulthood would benefit from an increased focus on cross-disorder comparisons, using similar paradigms and in well-powered samples and longitudinal cohorts.

PMID:30367918

DOI:10.1016/j.neubiorev.2018.10.009

Modulation de la récompense dans un contexte social réel, révélée par la neurocience sociale interactive

Traduction: G.M.

Soc Neurosci. 2017 Jun 6. doi: 10.1080/17470919.2017.1339635.

Modulation of reward in a live social context as revealed through interactive social neuroscience

Rolison MJ¹, Naples A¹, Rutherford HJV¹, McPartland J¹.

Author information

1

a Child Study Center , Yale School of Medicine , New Haven , CT , USA.

Abstract

La recherche en neurosciences sociales en recherche sur le "trouble du spectre de l'autisme" (TSA) a donné lieu à des résultats incohérents, bien que les TSA soient bien caractérisés par des difficultés d'interaction sociale et de communication par observation comportementale. En particulier, les étiologies spécifiques et les analyses fonctionnelles et structurelles du cerveau dans l'autisme n'ont pas été systématiquement identifiées.
À ce jour, la plupart des recherches en neurosciences sociales ont porté sur une seule personne qui visualise des images statiques. La recherche utilisant des neurosciences sociales interactives comportant des enregistrements "dual-brain" offre une grande promesse pour l'étude des handicaps neurodéveloppementaux.  
Le traitement de récompense a été impliqué dans la pathologie du TSA, mais les résultats mitigés ont suscité l'incertitude quant au rôle que les déficits de traitement des récompenses peuvent jouer dans les TSA. L'étude actuelle a utilisé un enregistrement EEG à double cerveau pour examiner le traitement des récompenses pendant l'interaction en direct et sa relation avec les traits autistiques. 16 adultes au développement typique (TD) ont joué un jeu de chasse au trésor compétitif contre un ordinateur et contre un partenaire humain. Les résultats de l'EEG ont révélé une sensibilité neurale accrue pour récompenser les résultats lors d'une interaction en direct avec un concurrent humain. En outre, les individus ayant des niveaux supérieurs de traits autistiques ont démontré une sensibilité réduite à un résultat de récompense lors d'une interaction en direct. Ces résultats fournissent un aperçu inédit des mécanismes de traitement des récompenses associés aux traits autistiques, ainsi que le soutien de l'utilité nécessaire des techniques interactives de neurologie sociale pour étudier les troubles du développement contre un ordinateur et contre un partenaire humain.

Social neuroscience research investigating autism spectrum disorder (ASD) has yielded inconsistent findings, despite ASD being well-characterized by difficulties in social interaction and communication through behavioral observation. In particular, specific etiologies and functional and structural assays of the brain in autism have not been consistently identified. To date, most social neuroscience research has focused on a single person viewing static images. Research utilizing interactive social neuroscience featuring dual-brain recording offers great promise for the study of neurodevelopmental disabilities. Reward processing has been implicated in the pathology of ASD, yet mixed findings have brought uncertainty about the role reward processing deficits may play in ASD. The current study employed dual-brain EEG recording to examine reward processing during live interaction and its relation to autistic traits. 16 typically-developing (TD) adults played a competitive treasure-hunt game against a computer and against a human partner. EEG results revealed enhanced neural sensitivity to reward outcome during live interaction with a human competitor. Further, individuals with higher levels of autistic traits demonstrated reduced sensitivity to reward outcome during live interaction. These findings provide novel insight into reward processing mechanisms associated with autistic traits, as well as support the necessary utility of interactive social neuroscience techniques to study developmental disorders.

PMID: 28586261

DOI: 10.1080/17470919.2017.1339635

Explorer l'hétérogénéité des indices sociaux neuronaux pour les étiologies génétiquement distinctes de l'autisme

Aperçu: G.M.

Le "trouble du spectre de l'autisme" (TSA) est un trouble génétiquement et phénotypiquement hétérogène. Les initiatives prometteuses utilisant la caractérisation interdisciplinaire du TSA suggèrent des sous-types phénotypiques liés à des mutations probables spécifiques des gènes perturbateurs (LGDM). Cependant, le rôle des LGDM fonctionnellement associées dans le phénotype social neuronal est inconnu.

Dans cette étude de 26 enfants avec un diagnostic de TSA (n = 13 avec une LGDM) et de 13 enfants témoins, des modèles d'atténuation et d'accoutumance  ont été caractérisés, comme les enfants regardaient des vidéos contenant des mouvements sociaux et non sociaux lors de l'acquisition de l'électroencéphalographique. 

Les comparaisons diagnostiques étaient cohérentes avec les travaux antérieurs suggérant une affaiblissement aberrant des ondes MU dans le TSA dans la bande supérieure (10-12 Hz), mais des modèles typiques dans la bande inférieure (8-10 Hz). 

Ces résultats suggèrent des profils neurophysiologiques uniques pour certaines étiologies génétiques de la TSA, clarifiant davantage les sous-types fonctionnels génétiques possibles du TSA et fournissant un aperçu des mécanismes pour les approches de traitement ciblées.

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J Neurodev Disord. 2017 May 26;9:24. doi: 10.1186/s11689-017-9199-4. eCollection 2017.

Exploring the heterogeneity of neural social indices for genetically distinct etiologies of autism

Hudac CM¹, Stessman HAF², DesChamps TD¹, Kresse A³, Faja S⁴, Neuhaus E³, Webb SJ^1,3, Eichler EE^2,5, Bernier RA^1,3.

Author information

1

Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, University of Washington, CHDD Box 357920, Seattle, WA 98195 USA.

2

Department of Genome Sciences, University of Washington School of Medicine, Seattle, WA 98195 USA.

3

Center for Child Health, Behavior, and Disabilities, Seattle Children's Research Institute, Seattle, WA 98145 USA.

4

Boston Children's Hospital and Division of Developmental Medicine, Harvard School of Medicine, Boston, MA 02215 USA.

5

Howard Hughes Medical Institute, Seattle, WA 98195 USA.

Abstract

BACKGROUND:

Autism spectrum disorder (ASD) is a genetically and phenotypically heterogeneous disorder. Promising initiatives utilizing interdisciplinary characterization of ASD suggest phenotypic subtypes related to specific likely gene-disrupting mutations (LGDMs). However, the role of functionally associated LGDMs in the neural social phenotype is unknown.

METHODS:

In this study of 26 children with ASD (n = 13 with an LGDM) and 13 control children, we characterized patterns of mu attenuation and habituation as children watched videos containing social and nonsocial motions during electroencephalography acquisition.

RESULTS:

Diagnostic comparisons were consistent with prior work suggesting aberrant mu attenuation in ASD within the upper mu band (10-12 Hz), but typical patterns within the lower mu band (8-10 Hz). Preliminary exploration indicated distinct social sensitization patterns (i.e., increasing mu attenuation for social motion) for children with an LGDM that is primarily expressed during embryonic development. In contrast, children with an LGDM primarily expressed post-embryonic development exhibited stable typical patterns of lower mu attenuation. Neural social indices were associated with social responsiveness, but not cognition.

CONCLUSIONS:

These findings suggest unique neurophysiological profiles for certain genetic etiologies of ASD, further clarifying possible genetic functional subtypes of ASD and providing insight into mechanisms for targeted treatment approaches.

PMID: 28559932

PMCID: PMC5446693

DOI: 10.1186/s11689-017-9199-4

L'hypersensibilité sensorielle prédit une attention accrue par les visages dans le développement précoce du TSA

Traduction : G.M.

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Dev Cogn Neurosci. 2017 Apr 12. pii: S1878-9293(16)30142-6. doi: 10.1016/j.dcn.2017.04.001. [Epub ahead of print]

Sensory hypersensitivity predicts enhanced attention capture by faces in the early development of ASD

Jones EJH¹, Dawson G², Webb SJ³.

Author information

1

Centre for Brain and Cognitive Development, Department of Psychological Sciences, Birkbeck College, University of London, UK. Electronic address: e.jones@bbk.ac.uk.

2

Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Duke University, Durham, NC, United States; Duke Center for Autism and Brain Development, Duke University, Durham, NC, United States; Duke Institute for Brain Sciences, Durham, NC, United States.

3

Center on Human Development and Disability, University of Washington, Seattle, WA, United States; Department of Psychiatry & Behavioral Science, University of Washington, Seattle, WA, United States; Center on Child Behavior and Development, Seattle Children's Research Institute, Seattle, WA, United States.

Abstract

La sensibilité sensorielle est fréquente chez les jeunes enfants avec un diagnostic de TSA, mais sa relation avec la déficience de la communication sociale n'est pas claire. Récemment, une hypersensibilité sensorielle accrue a été associée à une plus grande activité du réseau de saillance neural (Green et al., 2016). La sensibilité neurale accrue aux stimuli, en particulier les stimuli sociaux, pourrait offrir plus d'opportunités pour l'apprentissage social et l'amélioration des résultats.  
Conformément à ce cadre, dans l'expérience 1, nous avons constaté que le rapport parental d'une plus grande hypersensibilité sensorielle à 2 ans chez les bambins avec un diagnostic de TSA (N = 27) était prédictif d'une augmentation de la réactivité neurale aux stimuli sociaux (plus grande amplitude potentielle réponses( ERP)  aux visages À P1, P400 et Nc) à 4 ans, qui était à son tour lié au rapport parental d'une approche sociale accrue à 4 ans.
Dans l'expérience 2, le rapport parental d'une sensibilité perceptuelle accrue à 6 mois chez des nourrissons à risque familial faible et élevé pour le TSA (N = 35) a prédit une amplitude plus grande d'ERP P1 aux visages à 18 mois. L'augmentation de l'hypersensibilité sensorielle dans le développement précoce a donc prédit une plus grande attention portée par les visages dans un développement ultérieur, ce qui a trait à un développement comportemental social plus optimal. L'hypersensibilité sensorielle peut répertorier la capacité d'un enfant à bénéficier d'environnements de soutien pendant le développement. Les symptômes sensoriels précoces peuvent ne pas toujours être problématiques pour le développement chez les personnes avec un diagnostic de TSA.
Sensory sensitivity is prevalent among young children with ASD, but its relation to social communication impairment is unclear. Recently, increased sensory hypersensitivity has been linked to greater activity of the neural salience network (Green et al., 2016). Increased neural sensitivity to stimuli, especially social stimuli, could provide greater opportunity for social learning and improved outcomes. Consistent with this framework, in Experiment 1 we found that parent report of greater sensory hypersensitivity at 2 years in toddlers with ASD (N=27) was predictive of increased neural responsiveness to social stimuli (larger amplitude event-related potential/ERP responses to faces at P1, P400 and Nc) at 4 years, and this in turn was related to parent report of increased social approach at 4 years. In Experiment 2, parent report of increased perceptual sensitivity at 6 months in infants at low and high familial risk for ASD (N=35) predicted larger ERP P1 amplitude to faces at 18 months. Increased sensory hypersensitivity in early development thus predicted greater attention capture by faces in later development, and this related to more optimal social behavioral development. Sensory hypersensitivity may index a child's ability to benefit from supportive environments during development. Early sensory symptoms may not always be developmentally problematic for individuals with ASD.

Copyright © 2017 The Authors. Published by Elsevier Ltd.. All rights reserved.

PMID:28457745

DOI:10.1016/j.dcn.2017.04.001

Diagnostic assisté par ordinateur EEG du trouble du spectre autistique utilisant Wavelet, Entropy et ANN

Aperçu: G.M.

Le trouble du spectre de l'autisme (TSA) est un type de trouble du développement neurologique avec des déficiences de base dans les relations sociales, la communication, l'imagination ou la flexibilité de la pensée et le répertoire restreint d'activité et d'intérêt. Dans ce travail, un nouveau diagnostic assisté par ordinateur (CAO) de l'autisme basé sur l'analyse du signal d'électroencéphalographie (EEG) est étudié. 

La méthode proposée a obtenu des résultats prometteurs testés en utilisant un jeu de données réel fourni par l'hôpital King Abdulaziz, Djeddah, en Arabie Saoudite.

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Biomed Res Int. 2017;2017:9816591. doi: 10.1155/2017/9816591. Epub 2017 Apr 18.

EEG-Based Computer Aided Diagnosis of Autism Spectrum Disorder Using Wavelet, Entropy, and ANN

Djemal R¹, AlSharabi K¹, Ibrahim S¹, Alsuwailem A¹.

Author information

1

Electrical Engineering Department, College of Engineering, King Saud University, Box 800, Riyadh 11421, Saudi Arabia.

Abstract

Autism spectrum disorder (ASD) is a type of neurodevelopmental disorder with core impairments in the social relationships, communication, imagination, or flexibility of thought and restricted repertoire of activity and interest. In this work, a new computer aided diagnosis (CAD) of autism ‎based on electroencephalography (EEG) signal analysis is investigated. The proposed method is based on discrete wavelet transform (DWT), entropy (En), and artificial neural network (ANN). DWT is used to decompose EEG signals into approximation and details coefficients to obtain EEG subbands. The feature vector is constructed by computing Shannon entropy values from each EEG subband. ANN classifies the corresponding EEG signal into normal or autistic based on the extracted features. The experimental results show the effectiveness of the proposed method for assisting autism diagnosis. A receiver operating characteristic (ROC) curve metric is used to quantify the performance of the proposed method. The proposed method obtained promising results tested using real dataset provided by King Abdulaziz Hospital, Jeddah, Saudi Arabia.

PMID:28484720

PMCID:PMC5412163

DOI:10.1155/2017/9816591

Affect fondé sur l'EEG et reconnaissance de la charge de travail dans un environnement de conduite virtuelle pour l'intervention TSA

Aperçu: G.M.

Le but de l'étude est de construire des modèles de classification au niveau du groupe capables de reconnaître les états affectifs et la charge de travail mentale des personnes avec un diagnostic de trouble du spectre de l'autisme (TSA) lors de la formation de compétences de conduite.

Les modèles développés servent de base à un système d'interface informatique cérébrale passive basé sur l'EEG qui a le potentiel de bénéficier aux personnes avec un diagnostic de TSA avec une intervention de formation en compétences de conduite individualisée axée sur les affections et la charge de travail. 

IEEE Trans Biomed Eng. 2017 Apr 12. doi: 10.1109/TBME.2017.2693157.

EEG-based Affect and Workload Recognition in a Virtual Driving Environment for ASD Intervention

Fan J, Wade JW, Key AP, Warren Z, Sarkar N.

Abstract

OBJECTIVE:

To build group-level classification models capable of recognizing affective states and mental workload of individuals with autism spectrum disorder (ASD) during driving skill training.

METHODS:

Twenty adolescents with ASD participated in a six-session virtual reality driving simulator based experiment, during which their electroencephalogram (EEG) data were recorded alongside driving events and a therapist's rating of their affective states and mental workload. Five feature generation approaches including statistical features, fractal dimension features, higher order crossings (HOC)-based features, power features from frequency bands, and power features from bins ( f  2 Hz ) were applied to extract relevant features. Individual differences were removed with a two-step feature calibration method. Finally, binary classification results based on the k-nearest neighbors algorithm and univariate feature selection method were evaluated by leave-one-subject-out nested cross-validation to compare feature types and identify discriminative features.

RESULTS:

The best classification results were achieved using power features from bins for engagement (0.95) and boredom (0.78), and HOC-based features for enjoyment (0.90), frustration (0.88), and workload (0.86).

CONCLUSION:

Offline EEG-based group-level classification models are feasible for recognizing binary low and high intensity of affect and workload of individuals with ASD in the context of driving. However, while promising the applicability of the models in an online adaptive driving task requires further development.

SIGNIFICANCE:

The developed models provide a basis for an EEG-based passive brain computer interface system that has the potential to benefit individuals with ASD with an affect- and workload-based individualized driving skill training intervention.

PMID: 28422647

DOI: 10.1109/TBME.2017.2693157

Complexité du graphique pondéré: une nouvelle technique pour étudier la complexité structurelle des activités du cerveau avec des applications au vieillissement et à l'autisme

Aperçu: G.M.

Au cours des dernières années, la complexité de la structure du cerveau chez les sujets sains et avec troubles a été de plus en plus étudiée . Mais les chercheurs ont jusqu'à présent étudié la complexité structurelle uniquement dans le contexte de deux réseaux restreints connus sous le nom de réseaux Small-World (SWN) et Scale-free (SFN).

 

Dans cette étude, deux mesures générales de la complexité des graphiques, la complexité de l'indice des graphiques et la complexité offdiagonnelle sont proposées comme des mesures générales de la complexité, qui ne sont pas restreintes à SWN uniquement.

Deux applications sont utilisées pour évaluer l'efficacité des mesures de complexité: diagnostic de l'autisme et du vieillissement, tous deux basés sur l'EEG. Il a été découvert que la complexité de l'indice graphique de la bande gamma est discriminative pour distinguer les enfants autistes des enfants non-autistiques. En outre, la complexité de la bande de theta de la theta chez les sujets jeunes a été observée comme étant significativement différente des sujets âgés. Cette étude montre que les changements dans la structure de la connectivité fonctionnelle du cerveau dans les troubles et les différents états en bonne santé peuvent être révélés par des mesures non restreintes de la complexité du graphique. Bien que les applications présentées dans ce document soient basées sur EEG, l'approche est générale et peut être utilisée avec d'autres modalités telles que l'IRMF, le MEG, etc. De plus, elle peut être utilisée pour étudier tous les autres troubles neurologiques et psychiatriques.

Neurosci Lett. 2017 Apr 13. pii: S0304-3940(17)30300-2. doi: 10.1016/j.neulet.2017.04.009.

Complexity of Weighted Graph: A New Technique to Investigate Structural Complexity of Brain Activities with Applications to Aging and Autism

Ahmadlou M¹, Adeli H².

Author information

1

Netherlands Institute for Neuroscience, Meibergdreef 47, Amsterdam, Netherlands. Electronic address: mehranahmadlou@gmail.com

2

Departments of Biomedical Engineering, Biomedical Informatics, Civil and Environmental Engineering and Geodetic Science, Electrical and Computer Engineering, Neurology, and Neuroscience, 470 Hitchcock Hall, 2070 Neil Avenue, Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA. Electronic address: adeli.1@osu.edu

Abstract

In recent years complexity of the brain structure in healthy and disordered subjects has been studied increasingly. But to the best of the authors' knowledge, researchers so far have investigated the structural complexity only in the context of two restricted networks known as Small-World and Scale-free networks; whereas other aspects of the structural complexity of brain activities may be affected by aging and neurodegenerative disorders such as the Alzheimer's disease and autism spectrum disorder. In this study, two general complexity metrics of graphs, Graph Index Complexity and Offdiagonal Complexity are proposed as general measures of complexity, not restricted to SWN only. They are adopted to measure the structural complexity of the weighted graphs instead of the common binary graphs. Fuzzy Synchronization Likelihood is applied to the EEGs and their sub-bands, as a functional connectivity metric of the brain, to construct the functional connectivity graphs. Two applications are used to evaluate the efficacy of the complexity measures: diagnosis of autism and aging, both based on EEG. It was discovered that the Graph Index Complexity of gamma band is discriminative in distinguishing autistic children from non-autistic children. Also, Offdiagonal Complexity of theta band in young subjects was observed to be significantly different than old subjects. This study shows that changes in the structure of functional connectivity of brain in disorders and different healthy states can be revealed by unrestricted metrics of graph complexity. While the applications presented in this paper are based on EEG, the approach is general and can be used with other modalities such as fMRI, MEG, etc. Further, it can be used to study every other neurological and psychiatric disorder.

Copyright © 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.

PMID: 28414133

DOI: 10.1016/j.neulet.2017.04.009

Diagnostic de l'autisme par EEG traité par des algorithmes de calcul avancés: Une étude pilote

Traduction partielle : G.M.

Comput Methods Programs Biomed. 2017 Apr;142:73-79. doi: 10.1016/j.cmpb.2017.02.002. Epub 2017 Feb 20.

Diagnosis of autism through EEG processed by advanced computational algorithms: A pilot study

Grossi E¹, Olivieri C², Buscema M³.

Author information

1

Autism Research Unit, Villa Santa Maria Institute, Italy, Via IV Novembre 22038 Tavernerio (CO). Electronic address: enzo.grossi@bracco.com.

2

Autism Research Unit, Villa Santa Maria Institute, Italy, Via IV Novembre 22038 Tavernerio (CO). Electronic address: chiara.olivieri.co@gmail.com.

3

Semeion Research Centre of Sciences of Communication, Via Sersale 117, Rome, 00128, Italy. Electronic address: m.buscema@semeion.it

Abstract

BACKGROUND:

(MS-ROM / I-FAST) est un nouveau système complexe basé sur les réseaux neuronaux artificiels (ANNs) capable d'extraire des caractéristiques d'intérêt dans l'EEG informatisé par l'analyse de quelques minutes de leur EEG sans prétraitement préliminaire. Une étude de preuve de concept publiée précédemment a montré des valeurs de précision allant de 94% à 98% chez des sujets concernés ayant une déficience cognitive légère et / ou une maladie d'Alzheimer chez des personnes âgées en bonne santé. La présence de schémas déviants dans les enregistrements simples de l'EEG de l'autisme, en cohérence avec l'organisation atypique du cortex cérébral, nous a incités à appliquer ces puissants systèmes analytiques à la recherche d'une signature EEG du trouble
Multi-Scale Ranked Organizing Map coupled with Implicit Function as Squashing Time algorithm(MS-ROM/I-FAST) is a new, complex system based on Artificial Neural networks (ANNs) able to extract features of interest in computerized EEG through the analysis of few minutes of their EEG without any preliminary pre-processing. A proof of concept study previously published showed accuracy values ranging from 94%-98% in discerning subjects with Mild Cognitive Impairment and/or Alzheimer's Disease from healthy elderly people. The presence of deviant patterns in simple resting state EEG recordings in autism, consistent with the atypical organization of the cerebral cortex present, prompted us in applying this potent analytical systems in search of a EEG signature of the disease.

AIM OF THE STUDY:

The aim of the study is to assess how effectively this methodology distinguishes subjects with autism from typically developing ones.

METHODS:

Fifteen definite ASD subjects (13 males; 2 females; age range 7-14; mean value = 10.4) and ten typically developing subjects (4 males; 6 females; age range 7-12; mean value 9.2) were included in the study. Patients received Autism diagnoses according to DSM-V criteria, subsequently confirmed by the ADOS scale. A segment of artefact-free EEG lasting 60 seconds was used to compute input values for subsequent analyses. MS-ROM/I-FAST coupled with a well-documented evolutionary system able to select predictive features (TWIST) created an invariant features vector input of EEG on which supervised machine learning systems acted as blind classifiers.

RESULTS:

La capacité prédictive globale du système d'apprentissage automatique pour trier les cas autistes du groupe contrôle sans autisme s'est élevée de façon constante à 100% avec tous les types de systèmes utilisés en utilisant le protocole d'essai et à 84% - 92,8% en utilisant le protocole Leave One Out. Les similitudes entre les matrices de poids ANN mesurées avec des algorithmes approchés n'ont pas été affectées par l'âge des sujets. Cela suggère que les ANN ne lisent pas les modèles d'EEG liés à l'âge, mais plutôt des caractéristiques invariantes liées à la signature de déconnexion sous-jacente du cerveau.
The overall predictive capability of machine learning system in sorting out autistic cases from normal control amounted consistently to 100% with all kind of systems employed using training-testing protocol and to 84% - 92.8% using Leave One Out protocol. The similarities among the ANN weight matrixes measured with apposite algorithms were not affected by the age of the subjects. This suggests that the ANNs do not read age-related EEG patterns, but rather invariant features related to the brain's underlying disconnection signature.

CONCLUSION:

This pilot study seems to open up new avenues for the development of non-invasive diagnostic testing for the early detection of ASD.

Copyright © 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.

 

PMID: 28325448

DOI: 10.1016/j.cmpb.2017.02.002

La charge de mémoire de travail affecte le comportement répétitif mais pas la flexibilité cognitive dans le trouble du spectre de l'autisme chez l'adolescent

Traduction partielle: G.M.

World J Biol Psychiatry. 2017 Mar 16:1-12. doi: 10.1080/15622975.2017.1296973. [Epub ahead of print]

Working memory load affects repetitive behaviour but not cognitive flexibility in adolescent autism spectrum disorder

Wolff N¹, Chmielewski WX¹, Beste C^1,2, Roessner V¹.

Author information

1

a Cognitive Neurophysiology, Department of Child and Adolescent Psychiatry , Faculty of Medicine of the TU Dresden , Dresden , Germany.

2

b Experimental Neurobiology , National Institute of Mental Health , Klecany , Czech Republic.

Abstract

OBJECTIVES:

Le trouble du spectre de l'autisme(TSA) est associé à un comportement répétitif et stéréotypé, ce qui suggère que la flexibilité cognitive peut être déficitaire dans le TSA. Un aspect central, mais non examiné, pour comprendre les déficits possibles du comportement flexible dans les TSA concerne (i) le rôle de la mémoire de travail et (ii) les mécanismes neurophysiologiques sous-jacents aux modulations comportementales.
Autism spectrum disorder (ASD) is associated with repetitive and stereotyped behaviour, suggesting that cognitive flexibility may be deficient in ASD. A central, yet not examined aspect to understand possible deficits in flexible behaviour in ASD relates (i) to the role of working memory and (ii) to neurophysiological mechanisms underlying behavioural modulations.

METHODS:

We analysed behavioural and neurophysiological (EEG) correlates of cognitive flexibility using a task-switching paradigm with and without working memory load in adolescents with ASD and typically developing controls (TD).

RESULTS:

Adolescents with ASD versus TD show similar performance in task switching with no memory load, indicating that 'pure' cognitive flexibility is not in deficit in adolescent ASD. However performance during task repetition decreases with increasing memory load. Neurophysiological data reflect the pattern of behavioural effects, showing modulations in P2 and P3 event-related potentials.

CONCLUSIONS:

Les exigences de mémoire de travail affectent le comportement répétitif alors que les processus de flexibilité cognitive ne sont pas affectés. Les effets émergent en raison des déficits dans les processus attentionnels préparatoires et des déficits dans l'activation des règles de tâche, l'organisation et la mise en œuvre des ensembles de tâches lorsque le comportement répétitif est concerné. On peut spéculer que le mode de réponse habituel dans le TSA (c'est-à-dire le comportement répétitif) est particulièrement vulnérable aux exigences supplémentaires sur les processus de contrôle exécutif.
Working memory demands affect repetitive behaviour while processes of cognitive flexibility are unaffected. Effects emerge due to deficits in preparatory attentional processes and deficits in task rule activation, organisation and implementation of task sets when repetitive behaviour is concerned. It may be speculated that the habitual response mode in ASD (i.e. repetitive behaviour) is particularly vulnerable to additional demands on executive control processes.

PMID: 28299954

DOI: 10.1080/15622975.2017.1296973