Contributors: Institut de Neurosciences de la Timone (INT); Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Laboratoire Interuniversitaire de Biologie de la Motricité (LIBM); Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Université Savoie Mont Blanc (USMB Université de Savoie Université de Chambéry ); Psychology Department, University of Montreal, Montreal, QC; Cognitive Science Department; Lyfe Research and Innovation Center, Ecully; Université Grenoble Alpes (UGA); Telecommunications and Control Engineering Department, University of Sao Paulo, Sao Paulo; GIN Grenoble Institut des Neurosciences (GIN); Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Grenoble Alpes (UGA); Centre de recherche en neurosciences de Lyon - Lyon Neuroscience Research Center (CRNL); Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Mila (Quebec AI Institute), montreal, QC; UNIQUE Centre (Quebec Neuro-AI research Center), Montreal, QC
Abstract: International audience ; Limb movement direction can be inferred from local field potentials in motor cortex during movement execution. Yet, it remains unclear to what extent intended hand movements can be predicted from brain activity recorded during movement planning. Here, we set out to probe the directional-tuning of oscillatory features during motor planning and execution, using a machine learning framework on multi-site local field potentials (LFPs) in humans. We recorded intracranial EEG data from implanted epilepsy patients as they performed a four-direction delayed center-out motor task. Fronto-parietal LFP low-frequency power predicted hand-movement direction during planning while execution was largely mediated by higher frequency power and low-frequency phase in motor areas. By contrast, Phase-Amplitude Coupling showed uniform modulations across directions. Finally, multivariate classification led to an increase in overall decoding accuracy (>80%). The novel insights revealed here extend our understanding of the role of neural oscillations in encoding motor plans. ; La direction des mouvements des membres peut être déduite des potentiels de champ local dans le cortex moteur lors de l'exécution du mouvement. Cependant, dans quelle mesure les mouvements de la main prévus peuvent être prédits à partir de l'activité cérébrale enregistrée pendant la planification du mouvement demeure incertain. Ici, nous avons cherché à examiner l'accord directionnel des caractéristiques oscillatoires pendant la planification et l'exécution motrice, en utilisant un cadre d'apprentissage automatique sur les potentiels de champ local (LFP) multi-sites chez l'homme. Nous avons enregistré des données d'EEG intracrânien chez des patients épileptiques implantés alors qu'ils réalisaient une tâche de réponse motrice différée dans quatre directions à partir du centre. La puissance des basses fréquences en provenance des LFP fronto-pariétaux a permis de prédire la direction des mouvements de la main pendant la planification, ...
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