Traitements de données Données comportementales

Pour la tâche contrôle nous avons calculé le temps de réaction (TR) qui correspondait à l'intervalle de temps entre la présentation du stimulus et l'enregistrement de la réponse. Seules les réponses correctes ont été prises en compte pour le calcul du TR simple. Le TR est exprimé en millisecondes. Une erreur était considérée lorsque 2 réponses se suivaient alors qu'il était demandé d'appuyer une fois sur la touche espace aussitôt après l'apparition du stimulus. Etaient aussi considérées comme des erreurs des temps de réaction inférieurs à 100 millisecondes (réaction anticipatoire) ou supérieurs à 1000 millisecondes (omissions) (Debrabant et al., 2013). Toutes ces erreurs ont été sommées pour chaque participant afin d'avoir un nombre d'erreurs moyen.

Le traitement des données comportementales pour la tâche expérimentale est le même que dans la pré-expérimentation chez les adultes.

- 122 - Données cérébrales

A partir des images structurelles du T1 de l’IRM anatomique, deux variables cérébrales ont été extraites : le volume de deux noyaux sous corticaux (le noyau caudé et le putamen) ainsi que l’épaisseur corticale du cortex (moteur et pariétal).

Pour le calcul du volume, les données IRM ont été analysées en utilisant le logiciel FMRIB Software Library (Smith et al., 2004 ; Woolrich et al., 2009 ; Jenkinson et al., 2012) (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/), et des scripts MATLAB (version 7.10.0, The Mathworks) développés au sein du laboratoire. Pour la segmentation du noyau caudé et du putamen, nous avons utilisé une méthode publiée (Patenaude et al., 2011) et ayant déjà été utilisée dans de nombreuses études au sein du laboratoire (Péran et al., 2010 ; Cherubini et al., 2010 ; Nemmi et al., 2015). Ainsi les structures ont été segmentées de façon semi-automatique à partir des images T1 par l’intermédiaire de FIRST (FMRIB’s Integrated Registration and Segmentation Tool) 5.0 (FSLv5). Finalement le volume normalisé (i.e., le volume absolu de chaque structure divisé par le volume total cérébral pour chaque individu) a été calculé pour chaque structure segmentée.

L’épaisseur corticale a été calculée par Nicolas Chauveau (Inserm, ToNIC) pour chacun des sujets grâce à la toolbox CORTHIZON du logiciel SPM. L’épaisseur corticale des régions pariétale et motrice de l’hémisphère droit et de l’hémisphère gauche ont été moyennées. Les aires motrices correspondaient aux aires de Brodmann [1 2 3 4 5 6 49 50 51 52 53 54] (Figure 28) et les aires pariétales correspondaient aux aires de Brodmann [7 39 40 55 87 88] (Figure 29). Trois sujets (2 du groupe contrôle et 1 du groupe TDC) ont été exclus des analyses d'épaisseur corticale car les images étaient de mauvaise qualité pour ce type de traitement.

- 123 -

Figure 28 : Représentation des aires de Brodmann utilisées dans le calcul de l'épaisseur corticale de la région motrice en coupe sagitale à gauche (X = 100) frontale au milieu (Y= 100) et axiale à droite (Z = 110) (réalisée à l’aide du logiciel MRIcron version du 22 décembre 2015,www.mricro.com/mricron ; University of South Carolina, Columbia, SC, USA).

Figure 29 : Représentation des aires de Brodmann utilisées dans le calcul de l'épaisseur corticale de la région pariétale en coupe sagitale à gauche (X = 80) frontale au milieu (Y= 87) et axiale à droite (Z = 96) (réalisée à l’aide du logiciel MRIcron version du 22 décembre 2015,www.mricro.com/mricron ; University of South Carolina, Columbia, SC, USA).

IV.3.5.6. Analyses statistiques

Des t-tests ont été réalisé afin de comparer les enfants présentant un TDC et les enfants contrôles sur le TR et le Nombre d'erreurs lors de la tâche contrôle de temps de réaction simple (p<0.05).

Nous avons réalisé des ANOVAs à un facteur de Groupe et deux facteurs à mesures répétées Bloc (1 à 4) x Condition (3) sur le TR et le nombre d'erreurs pour tester l'effet d'apprentissage général objectivé par la diminution du TR et du nombre d'erreurs.

Des ANOVAs à un facteur de Groupe et deux facteurs à mesures répétées Bloc (4 à 6) x Condition (3) sur le TR et le nombre d'erreurs ont aussi été réalisées afin de voir si la séquence motrice a spécifiquement été apprise. Un apprentissage spécifique serait objectivé par une augmentation du TR et du nombre d'erreurs entre le bloc 4 (séquence répétée) et le

- 124 -

bloc 5 (séquence aléatoire) et d'une diminution du TR et du nombre d'erreurs entre le bloc 5 (séquence aléatoire) et le bloc 6 (séquence répétée).

Pour chaque ANOVA, la normalité des données a été vérifiée avec le test de Kolmogorov- Smirnov, l’homoscédasticité à l’aide du test de Levene, la sphéricité a été vérifié avec le test de Mauchly pour chacune des variables dépendantes étudiées. Dans le cas où la sphéricité n’était pas vérifiée, nous avons effectué les ANOVA en ajustant la valeur des ddl et des p avec la correction de Greenhouse-Geisser. Le seuil de significativité était fixé à 0,05. Comme post-hoc, des t-tests ont été calculés et la procédure Bonferroni séquentielle a été utilisée (Keselman, 1994 ; Hochberg, 1988).

Des corrélations entre les résultats comportementaux et les données d'IRM (volume des structures et épaisseur corticale) ont aussi été réalisées afin de voir les liens entre la capacité d'apprentissage procédural des enfants et la structure cérébrale. Enfin des corrélations entre les résultats comportementaux et le score au M-ABC ont été réalisées afin de voir les liens entre la capacité d'apprentissage procédural et le déficit moteur.

Pour les données comportementales, des variables composites de différences de TR et d'erreurs ont été calculées, reflétant l'apprentissage spécifique lorsque l'on calcule la différence entre B5 et B4 et entre B5 et B6. Nous effectuons ce calcul uniquement lorsque l'effet Bloc révélait une différence significative entre B5 et B4 et entre B5 et B6.

Dans le cas où des différences de Groupe étaient significatives sur les données comportementales, les corrélations ont été faites sur chaque groupe indépendamment et une différence significative dans les Conditions permettait de réaliser les corrélations indépendamment sur chaque condition.

- 125 - IV.3.6. Résultats expérimentation enfants IV.3.6.1. Tâche contrôle

TR simple

Aucune différence significative n'a été retrouvée entre les enfants présentant un TDC et les enfants contrôles sur le TR simple (t(29) = 0.07, p=0.94).

Nombre d'erreurs

Aucune différence significative n'a été retrouvée entre les enfants présentant un TDC et les enfants contrôles sur le nombre d'erreurs (t(29) = 0.29, p=0.77).