Estimation de l’énergie de l’EEG pendant une tâche bimanuelle chez les personnes atteintes de la fibromyalgie à l’aide des polynômes de Tchebychev

La mesure objective de la douleur d’une personne atteinte de la fibromyalgie (FM) représente un défi puisque la symptomatologie chez ces personnes est caractérisée par de douleurs diffuses, persistantes, amoindrissant leurs capacités fonctionnelles. Jusqu’à ce jour, des études en imagerie cérébrale fonctionnelle utilisant l’électroencéphalogramme (EEG) se sont essentiellement concentrées sur l’analyse spectrale, fondée sur l’hypothèse de stationnarité des signaux. Cependant, l’EEG est un signal non-périodique, non-stationnaire où l’information de la douleur peut contenir des paramètres pertinents changeant dans le temps. Par conséquent, nous proposons l’application d’un algorithme permettant de déterminer un indice pouvant être lié à la douleur et à la performance à la tâche à l’aide des polynômes de Tchebychev. Ainsi, nous émettons l’hypothèse que la douleur musculosquelettique et la performance à la tâche seraient en lien avec l’énergie provenant de l’EEG. Cet algorithme, capable de détecter les paramètres des processus non-stationnaires, calcule un indice permettant d’inférer sur la douleur musculosquelettique pendant la tâche. L’efficacité de notre approche a été évaluée sur quatre participants atteints de la FM et quatre participants sains. Les résultats préliminaires montrent que les pointes d’énergie apparaissant dans le temps pourraient être corrélées avec un indice d’une douleur généralisée et de performance à la tâche bimanuelle chez les personnes atteintes de la FM