Les méthodes permettant d’appréhender les relations fonctionnelles entre différentes structures cérébrales à partir des relations existant entre signaux EEG sont de deux types : linéaire et non-linéaire. Nous proposons dans cet article de décrire, de façon didactique, les bases méthodologiques de ce traitement de signal. Après avoir rappelé la signification des paramètres : fréquence, amplitude et phase du signal sinusoïdal (composant élémentaire des signaux EEG) nous montrons, sur un premier exemple appliqué à la propagation d’une crise d’épilepsie, comment la mise en évidence d’une variation linéaire de phase avec la fréquence permet d’objectiver l’existence d’une petite différence de temps entre deux signaux EEG. Cette méthode linéaire pose l’hypothèse que ces deux signaux représentent l’entrée et la sortie d’un système linéaire. Nous montrons sur un exemple simple les limites de cette méthode et nous introduisons les méthodes non-linéaires. Parmi ces méthodes, une approche récente introduisant une modélisation réaliste du signal EEG tente de relier les quantités mesurées sur les signaux aux relations entre les structures sous-jacentes qui les génèrent.

Two kinds of methods are available in order to assess the functional relationships between different cerebral structures from the analysis of EEG signals: linear and non-linear methods. In this paper, we describe didactically the methodological bases of signal processing. After recalling the significance of the fundamental parameters of a sine wave: frequency, amplitude and phase, we show, from a first example about an epileptic seizure propagation, how a linear variation between phase and frequency can be interpreted as a small time difference between two EEG channels. This linear method hypothesises that these two signals are respectively the input and the output of a linear system. Then, we point out the limits of this method and we introduce non-linear methods. Among the latter, a recent approach introduces a realistic model of EEG which try to relate signal measured quantities to relations between underlying structures which produce them.