Combining excellent temporal resolution with accurate source localization is a challenge for brain imaging studies in humans. In this domain, showing evidence for the contribution of deep brain structures to magneto-encephalographic (MEG) signal may represent an important step. The amygdala, is an example of such structure that is essential for social cognition and emotional processes. To date, MEG studies have been mainly focused on cortical activities. Under the impulsion of Line Garnero, we tackled the challenge of detecting the activation of deep brain structures with non-invasive electromagnetic brain imaging methods and developed a new method to localize amygdala sources. Here, we first review amygdala structural and histological properties that argue in favour of the detection of its activity with MEG. Then we present a simulation study of amygdala contribution to MEG signal. This study was based on an original anatomical segmentation technique, which allowed distributing sources within the amygdala volume of each subject. Finally, we present preliminary data from a face perception experiment where amygdala activity was examined with this new distributed source imaging method.

Allier une excellente résolution temporelle avec une localisation précise des régions activées est un défi pour les études d’imagerie cérébrale chez l’homme. Dans ce domaine, apporter des arguments en faveur de la contribution des structures profondes au signal magnétoencéphalographique (MEG) représente une étape importante. L’amygdale est un exemple de structure profonde essentielle pour la cognition sociale et les processus émotionnels. À ce jour, les études MEG se sont surtout concentrées sur la caractérisation des activités corticales. Sous l’impulsion de Line Garnero, nous avons relevé le défi de détecter l’activation des structures profondes à l’aide d’une méthode d’imagerie cérébrale électromagnétique non invasive, et avons développé une nouvelle méthode de localisation des sources amygdaliennes. Ici, nous passons tout d’abord en revue les arguments structurels et histologiques en faveur de la détection de l’activité de l’amygdale par la MEG. Ensuite nous présentons une étude de simulation de la contribution de l’amygdale au signal MEG. Cette étude est basée sur une méthode de segmentation automatique permettant la distribution des sources au sein du volume de l’amygdale pour chaque sujet. Enfin, nous présentons des résultats préliminaires d’une expérience de perception de visages au cours de laquelle l’activité de l’amygdale a été étudiée avec cette nouvelle méthode.