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Laure Zago et al. dans Human Brain Mapping

Mise en évidence des patterns cérébraux de dominance hémisphérique pour le langage.

Le 18 septembre 2017

Laure Zago, Pierre-Yves Hervé, Robin Genuer, Alexandre Laurent, Bernard Mazoyer, Nathalie Tzourio-Mazoyer, Marc Joliot (2017) Predicting hemispheric dominance for language production in healthy individuals using support vector machine. Human Brain Mapping DOI:10.1002/hbm.23770

Laure Zago / Researcher PhD / CNRS / Neurofunctional imaging group (team leader: Dr Nathalie TZOURIO-MAZOYER)Institute of Neurodegenerative Diseases



Cette étude a permis de prédire avec une technique de classification par Support Vector Machine (SVM) les différents patterns de dominance hémisphérique pour le langage et de mettre en évidence l’existence de très rares patterns chez des adultes normaux.
Dans une première phase, le classifier SVM a appris à reconnaitre les patterns d’activation hémisphérique dominant et non-dominant pour le langage sur un groupe de 250 témoins identifiés dans nos travaux précédents comme étant « typiques » pour le langage, c’est-à-dire avec un hémisphère gauche spécialisé (ou dominant) pour la production du langage (Mazoyer et al. 2014 PlosOne).


Dans une deuxième phase, le classifier SVM
a été utilisé pour classer automatiquement les patterns d’activation de chaque hémisphère d’un groupe de 47 nouveaux individus, identifiés comme « non-typiques » pour le langage. Cette méthode a permis de mettre en évidence 4 patterns cérébraux de dominance pour le langage chez ces individus. Dans la majorité des individus (51 %), le pattern prédit est un de type « dominant gauche » (avec un hémisphère gauche classé comme dominant et un hémisphère droit classé comme non-dominant) ; puis dans 23% des cas, un pattern « dominant droit » (avec un hémisphère droit classé comme dominant et un hémisphère gauche classé comme non-dominant). Dans ce groupe « dominant droit », les individus présentent une organisation fonctionnelle pour le langage en miroir de celle des « dominant gauche ». Enfin, pour 19% des individus est prédit une « co-dominance » (avec deux hémisphères classés comme dominant) et pour les 6% restant est prédit une « co-non-dominance » (les deux hémisphères sont classés comme non-dominant).

Cette étude est la première à mettre en évidence l’existence de ces rares patterns dans un groupe de témoins volontaires. L’utilisation de cette méthode de classification par SVM va nous permettre de ré-appréhender la question toujours très débattue de la variabilité de l’organisation intra-hémisphérique de la spécialisation hémisphérique chez l’individu sain, ainsi que d’ouvrir la voie à des investigations dans le cadre du mapping pré-chirurgical des régions essentielles du langage avant la résection de tumeurs chez les patients. (photo ci dessus Claire Zago)

(Above)Three-dimensional rendering of the statistical parametric maps of sentence production minus the recitation of a list of words activations in the left-dominant, right-dominant, co-dominant and co-non-dominant SVM predicted groups.


Abstract : We used a Support Vector Machine (SVM) classifier to assess hemispheric pattern of language dominance of 47 individuals categorized as non-typical for language from their hemispheric functional laterality index (HFLI) measured on a sentence minus word-list production fMRI-BOLD contrast map. The SVM classifier was trained at discriminating between Dominant and Non-Dominant hemispheric language production activation pattern on a group of 250 participants previously identified as Typicals (HFLI strongly leftward). Then, SVM was applied to each hemispheric language activation pattern of 47 non-typical individuals. The results showed that at least one hemisphere (left or right) was found to be Dominant in every, except 3 individuals, indicating that the "dominant" type of functional organization is the most frequent in non-typicals. Specifically, left hemisphere dominance was predicted in all non-typical right-handers (RH) and in 57.4% of non-typical left-handers (LH). When both hemisphere classifications were jointly considered, four types of brain patterns were observed. The most often predicted pattern (51%) was left-dominant (Dominant left-hemisphere and Non-Dominant right-hemisphere), followed by right-dominant (23%, Dominant right-hemisphere and Non-Dominant left-hemisphere) and co-dominant (19%, 2 Dominant hemispheres) patterns. Co-non-dominant was rare (6%, 2 Non-Dominant hemispheres), but was normal variants of hemispheric specialization. In RH, only left-dominant (72%) and co-dominant patterns were detected, while for LH, all types were found, although with different occurrences. Among the 10 LH with a strong rightward HFLI, 8 had a right-dominant brain pattern. Whole-brain analysis of the right-dominant pattern group confirmed that it exhibited a functional organization strictly mirroring that of left-dominant pattern group.

Laure ZAGO, PhD. IMN Institut des Maladies Neurodégénératives - CNRS UMR 5293 Groupe d’Imagerie Neurofonctionnelle GIN-IMN (laure.zago @ u-bordeaux.fr)
Dernière mise à jour le 18.09.2017