Les chercheurs ont adapté le test de tri de cartes du Wisconsin à la réalité virtuelle. Ce test sert ici à examiner les fonctions exécutives. Ils ont conçu un dispositif multimodal synchronisé qui associe les résultats au test, l’activité électrique cérébrale mesurée par EEG, les mouvements des yeux et les rotations de la tête.
L’étude a inclus un groupe pédiatrique comparatif de 101 enfants âgés de 7 à 15 ans, dont 64 avec un TDAH et 37 témoins. Après un tutoriel, les participants ont réalisé le test avec et sans distraction. Une photodiode a servi à vérifier précisément le moment d’apparition des stimuli selon leur emplacement à l’écran et les conditions de distraction.
L’analyse a porté sur les performances, les mouvements oculaires et céphaliques, ainsi que sur les composantes N2 et P3. Ces potentiels évoqués correspondent à des réponses électriques cérébrales enregistrées en lien avec un événement de la tâche. Les différences entre groupes et entre conditions ont été examinées au moyen d’un test statistique non paramétrique appliqué aux courbes temporelles.
Huit algorithmes d’apprentissage automatique et un réseau neuronal profond ont été évalués par validation croisée en cinq parties. Le meilleur modèle combinant toutes les mesures a obtenu une exactitude de 83 % . Le meilleur modèle fondé uniquement sur les potentiels évoqués a atteint 79 % sous distraction. Ces résultats présentent le système comme un complément possible au dépistage clinique, sans constituer à eux seuls une validation diagnostique indépendante.
- Type d’étude
- Étude comparative de validation technologique avec apprentissage automatique et validation croisée en cinq parties.
- Population
- 101 enfants âgés de 7 à 15 ans, dont 64 avec un TDAH et 37 témoins.
Dans cet échantillon d’enfants, la combinaison des performances, des mouvements et de l’EEG a distingué les groupes avec une exactitude maximale de 83 % en validation croisée.