Analyse des données d’imagerie

Le prétraitement et l’analyse des données ont été effectués à l’aide du logiciel SPM8 (Statistical Parametric Maping).

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Prétraitement des données d’imagerie

Les trois premières images ont été enlevées afin d’atteindre l’équilibre magnétique. Une correction du mouvement a d’abord été effectuée afin de réaligner tous les volumes d’un même participant en fonction d’un volume de référence moyen. Une correction temporelle a aussi été effectuée, puisque notre protocole est de type événementiel. Ensuite, les images anatomiques et fonctionnelles des participants ont été déformées et normalisées (à l’aide du recalage, la segmentation et la normalisation fonctionnelle), afin que celles-ci correspondent à l’espace stéréotaxique du Montreal Neuroimaging Institute (MNI). Cela permet de rapporter les résultats dans un espace standard, ce qui rend possible la comparaison des cerveaux entre les participants, ainsi qu’entre les études, et l’extrapolation des résultats à la population générale. Finalement, un lissage spatial, à l’aide d’un filtre gaussien de 8 mm, a été appliqué sur les images. Cette étape permet de moyenner l’activité de voxels voisins, afin de diminuer le bruit dans les données.

Contrastes effectués

L’analyse des données est basée sur le modèle linéaire général (GLM). Le GLM est une technique statistique permettant d’estimer la force de l’activation pour chaque voxel, et ce, en tenant compte de nos conditions de tâche. Pour le GLM, des mesures répétées sont effectuées afin d’extraire la moyenne d’activité pour chaque sujet, pour chaque condition.

L’amplitude des mouvements de chaque participant a été prise en compte dans les analyses du GLM et utilisée comme régresseur. En moyenne, le groupe de participants TSA a bougé de 0,0594 degré en translation et de 0,0003 degré en rotation, et le groupe de participants NT a bougé de 0,0473 degré en translation et 0,0003 degré en rotation. Les deux groupes ne diffèrent pas quant à l’amplitude de leurs mouvements (t = 0,98; > 0,05).

Pour faire les analyses de premier niveau, neuf régresseurs ont été modélisés, soit un pour l’encodage, le maintien et la récupération, pour chacune des trois conditions (condition de

64 binding contrôlé, condition de binding automatique, condition séparée). Il a été démontré que les différentes phases de la mémorisation en mémoire de travail reposent sur des substrats neuronaux différents (Linden, 2007) et la tâche utilisée dans la présente étude offre l’avantage d’être en mesure d’isoler aisément ces phases lors des analyses d’imagerie et d’isoler les activations propres à chacune d’elles. Cela permet de rendre plus précis et spécifiques les résultats.

Dans la présente étude, les activations cérébrales d’intérêts étaient celles propres au fait de fournir un effort afin de créer des associations. Pour ce faire, la condition de binding automatique a été soustraite à la condition de binding contrôlé; le contraste modélisé est binding contrôlé – binding automatique. Afin d’extraire l’activité liée à ce contraste, mais pour chacune des phases de mémoire, ce contraste a été modélisé trois fois; pour l’encodage [binding contrôlé – binding automatique E], le maintien [binding contrôlé – binding automatique M] et la récupération [binding contrôlé – binding automatique R]. Les analyses de premier niveau permettent de faire ressortir les activations propres à chaque sujet, pour chacun des contrastes modélisés. Pour les analyses de deuxième niveau, les cartes d’activation produites pour chaque sujet lors des analyses de premier niveau ont été combinées pour chacun des groupes. Des tests-t pour échantillon unique ont été effectués pour obtenir les activations propres aux deux groupes pour les trois contrastes. Ces analyses ont été effectuées en cerveau entier, avec un seuil statistique de p < 0,001 non-corrigé pour les comparaisons multiples et un seuil d’extension de 15 voxels consécutifs.

Des comparaisons inter-groupes ont été réalisées pour les trois contrastes modélisés [binding contrôlé – binding automatique E], le maintien [binding contrôlé – binding automatique M] et la récupération [binding contrôlé – binding automatique R]. Les comparaisons effectuées pour chaque contraste sont : TSA – NT, permettant de faire ressortir les activations que les patients présentent de manière plus importante que les contrôles, et NT – TSA, permettant de faire ressortir les activations que les contrôles présentent de manière plus importante que les patients. Pour ces contrastes, des tests-t pour échantillons indépendants ont été effectués, avec un seuil statistique de p < 0,001

65 non-corrigé pour les comparaisons multiples et un seuil d’extension de 15 voxels consécutifs. Finalement, des analyses de conjonction entre les groupes ont été réalisées pour les trois contrastes modélisés [binding contrôlé – binding automatique E], le

maintien [binding contrôlé – binding automatique M] et la récupération [binding contrôlé – binding automatique R], afin de mettre en évidence les activations

présentées de manière similaire par les deux groupes. Pour ces analyses, un seuil statistique de p < 0,001 non-corrigé pour les comparaisons multiples et un seuil d’extension de 15 voxels consécutifs ont été utilisés.

Corrélations entre les régions activées et les performances

Des corrélations de Pearson ont été réalisées de manière séparée pour les deux groupes, entre les clusters d’activation pour les trois contrastes (binding contrôlé – binding automatique pour chaque phase) et les indices PR des participants. Pour ce faire, les valeurs bêta, représentant le niveau d’activation des pics d’activation de chaque clusters, pour chaque contraste, ont été mises en corrélation avec les performances (PR binding contrôlé – PR binding automatique) de chaque participant.

66 Figure 7. La figure ci-dessous illustre le déroulement de la tâche effectuée par les

participants, ainsi que les différentes conditions.

Figure 8. La figure ci-dessous représente les positions spatiales qui pouvaient possiblement être présentées aux participants.

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