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Séminaire Visualiser et modéliser le cerveau

Organisé par : Thomas Deneux (Département d’informatique de l’ENS) et Olivier Faugeras (INRIA)

Le séminaire Visualiser et Modéliser le Cerveau est mis en place à l’ENS par l’équipe Odyssée du Département d’informatique.
Le thème scientifique du projet est l’étude conjointe de la vision algorithmique et de la vision biologique. Nous pensons qu’une meilleure connaissance des mécanismes de perception visuelle humaine et animale pourrait avoir un impact sur la conception d’algorithmes, sur l’évaluation des performances, sur la façon d’interfacer un système de vision artificielle avec des personnes, éventuellement handicapées.

Ressources en ligne

  • Architectures perceptives dans le cortex visuel primaire: genèse et dynamique de la rumeur synaptique (le 24 mars 2004) — Yves Frégnac
    Intervention dans le cadre du séminaire Odyssée, retransmise par visioconférence avec le site Sofia-Antipolis de l’INRIA.
  • Une vision structurelle de la cartographie du cerveau (le 7 avril 2004) — Jean-François Mangin
    Intervention dans le cadre du séminaire Odyssée, retransmise par visioconférence avec le site Sofia-Antipolis de l’INRIA.
  • Imagerie médicale de la connectivité corticale (le 5 mai 2004) — Line Garnero
    Conférence donnée au département d’informatique de l’ENS et retransmise par visioconférence sur le site INRIA de Sofia-Antipolis.
  • Nouvelles perspectives dans l’analyse intra et inter sujet des images fonctionnelles du cerveau (le 2 juin 2004) — Jean-Baptiste Poline
    Cet exposé abordera le problème des analyses de groupe en IRMf. Les importantes variabilités entre sujets, autant au niveau anatomique que fonctionnel sont difficiles à appréhender dans le cadre d’études visant soit à extraire la réponse moyenne d’une population, soit à comparer différentes populations. D’autant plus que le nombre de sujets est souvent limité.
    Nous présenterons des méthodes et leurs développements logiciel pour attester de l’homogénéité d’un groupe ou détecter des sujets à considérer comme outliers. Ces méthodes peuvent considérer l’activité totale aussi bien qu’une région spécifique, et mettent en oeuvre des statistiques robustes. Enfin nous présenterons de nouveaux types d’analyse basé sur des méthodes de classification qui devraient permettre de mieux prendre en compte la variabilité entre sujets.
  • Voir n’est pas inspecter une image (le 27 octobre 2004) — Michel Imbert
    Ce que nous voyons n’a guère de ressemblance avec l’image que réalise l’optique oculaire sur le fond de notre œil. Celle-ci n’est qu’un point de départ à de multiples traitements qui, commençant dès la rétine, se poursuivent à de nombreux étages cérébraux pour rendre possible la construction de notre perception visuelle. C’est la raison pour laquelle nous ne voyons pas un objet ou un événement par nos yeux seulement, mais par tous nos sens et par l’activité de tout notre cerveau. En outre, on peut ne plus avoir conscience de voir quelque chose tout en manifestant que l’on est encore sensible à certaines caractéristiques visuelles de l’objet que l’on dit ne pas voir. Nous décrirons un certain nombre de résultats récents qui établissent que voir ne saurait se réduire à la contemplation d’une image.
  • Nouveaux modèles de générateurs en imagerie électromagnétique (le 17 novembre 2004) — Sylvain Baillet
    L’imagerie des processus électrophysiologiques à l’origine des mesures de champs électromagnétique consiste avant tout à résoudre un problème de modélisation. Il s’agit en outre de proposer un modèle de l’activité électrique de masse des cellules neuronales pyramidales. Le modèle le plus couramment utilise est celui du dipôle de courant élémentaire. S’il s’agit d’échantillonner spatialement la surface corticale dans son ensemble, le nombre de dipôles engagés est très important : de l’ordre de 10000. Le problème de l’estimation de leurs amplitudes est alors délicat a traiter car numériquement problématique.
    Pour diminuer le nombre de paramètres à estimer sans pour autant artificiellement diminuer l’espace des nappes de courants accessibles, nous avons récemment développé une extension des modèles de mulitpôles de courant qui avaient déjà été sollicitée dans le contexte de la magnétocardiographie.
    Les multipôles de courant permettent en effet de modéliser de manière compacte des distributions de courant, parfois complexes.
    Nous présenterons l’origine de ces modèles ainsi que les techniques d’estimation qui leur sont associées.
  • Modèles probabilistes de la perception active des formes 3D (le 8 décembre 2004) — Jacques Droulez
    Plusieurs travaux récents ont montré que l’approche probabiliste pouvait rendre compte d’un grand nombre de résultats obtenus en psychophysique, notamment dans la perception du mouvement (Weiss, Simoncelli & Adelson, 2002) ou dans la fusion visuo-haptique (Ernst & Banks, 2002). Je rappellerai en introduction les principes de la modélisation bayésienne et en quoi cette approche s’applique tout naturellement aux phénomènes perceptifs parce qu’elle permet d’intégrer dans un même formalisme les incertitudes liées au "bruit" des capteurs sensoriels et les préférences "a priori" du sujet observant. Plusieurs résultats expérimentaux obtenus dans notre équipe concernant la perception de la forme et de l’orientation des objets suggèrent en particulier que les ambiguïtés et la variabilité des réponses subjectives aux stimulations visuelles dépendent fortement de l’action du sujet. Je montrerai comment ces résultats peuvent s’interpréter naturellement et simplement dans le cadre d’un modèle bayésien. Je terminerai, en conclusion, sur les problèmes soulevés par l’implémentation neuronale des calculs inférentiels probabilistes.
  • Modélisation des bases biochimiques et physiologiques de l’imagerie fonctionnelle cérébrale (le 16 février 2005) — Agnès Aubert et Robert Costalat
    Les méthodes d’imagerie fonctionnelle cérébrale, telles que l’Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle (IRMf), la Tomographie par Émission de Positons (TEP) ou la Spectroscopie de Résonance Magnétique (SRM) sont de plus en plus employées comme moyen d’étude aussi bien en physiologie qu’en clinique. Cependant, les mécanismes sous-jacents, en particulier le couplage entre activité neurale, métabolisme énergétique et hémodynamique, restent difficiles à appréhender et surtout à quantifier. Afin d’améliorer l’interprétation des signaux d’imagerie fonctionnelle en termes physiologiques, nous avons élaboré un modèle mathématique des processus hémodynamiques et métaboliques mis en jeu lors d’une activation cérébrale. En collaboration avec les neurochirurgiens et neuroradiologues du CHU Pitié-Salpêtrière, nous appliquons cette approche à l’étude des gliomes intracérébraux, dans le but de mieux connai^tre leur histoire naturelle et de tenter d’expliquer certaines particularités des données d’imagerie fonctionnelle observées lors de ces tumeurs. Par ailleurs, nous avons élaboré un nouveau modèle mathématique des interactions entre neurones et astrocytes décrivant la compartimentation du métabolisme énergétique cérébral. Les résultats de ce modèle suggèrent fortement qu’une navette de lactate entre astrocytes et neurones, hypothèse proposée par Pellerin et Magistretti (1994 Proc. Natl. Acad. Sci. USA 91:10625), rend compte des cinétiques de lactate intracérébral, et dépend du décours temporel des stimulations neuronales et astrocytaires.
  • Le développement est-il une modalité de la cognition ? (le 2 mars 2005) — Alain Prochiantz

  • Propriétés intégratives des neurones corticaux (le 20 avril 2005) — Alain Destexhe
    Propriétés intégratives des neurones corticaux, à l’interface entre la modélisation et la physiologie expérimentale
    La compréhension des propriétés intégratives des neurones du néocortex reste actuellement un problème non résolu, en partie à cause du nombre colossal d’entrées synaptiques que ces neurones doivent traiter simultanément. Les enregistrements intracellulaires réalisés dans les neurones corticaux in vivo ont démontré que ces neurones sont dans un état de "haute conductance" pendant les états activés. Cet état de haute conductance est principalement causé par l’activité synaptique intense et irrégulière ("bruit" synaptique). La compréhension de ce type d’état, et en particulier de son impact sur les propriétés intégratives de la cellule corticale, requiert nécessairement une association étroite entre théorie et expérimentation. Cette combinaison d’approches permet de proposer un schéma d’intégration stochastique, qui possède un bon nombre d’avantages computationnels. De plus, la description du bruit synaptique par les outils mathématiques des systèmes stochastiques permet de dériver des méthodes d’analyse du potentiel membranaire. Ces méthodes permettent d’estimer les conductances synaptiques à partir d’enregistrements standard (current-clamp), et également d’inférer certaines propriétés de l’activité du réseau cortical, comme des changements de corrélation dans l’activité de milliers de neurones . L’application de ces méthodes aux enregistrements intracellulaires in vivo suggère que les conductances inhibitrices déterminent non seulement l’état de haute conductance des neurones corticaux, mais elles déterminent également leurs décharges. L’inhibition semble donc être un des principaux déterminants de la sélectivité des réponses corticales in vivo. (publications: cfr. http://cns.iaf.cnrs-gif.fr).
  • GABA circuit control of visual cortical plasticity (le 26 avril 2005) — Takao K. Hensch
    Our work is focused on how neuronal circuits are sculpted by experience during ’critical periods’ of early postnatal development. After even a brief monocular occlusion in early life, input to visual cortex from the closed eye is functionally weakened then anatomically reduced in size. For the first time, we have achieved a direct control over the timing, duration and consequence of this classical brain plasticity. Gene-targeted deletion of a GABA-synthetic enzyme (GAD65) in mice delays critical period onset indefinitely. Importantly, the key to further understanding lies in our ability to rescue its plasticity with benzodiazepines. Not only can the timing of the critical period now be shifted freely, but also a detailed local circuit analysis of competitive plasticity in vivo is made possible. Indeed, it is paradoxical to think how inhibition might enable plasticity in the developing brain. Our identification of specific GABA circuits that drive critical period onset (large basket cells) and the subsequent sequence of anatomical events (spine pruning) allows for the construction of realistic computational models with which to target the plasticity process further. Two scenarios centered on fast-spiking circuits will be discussed. These findings signal a paradigm shift that considers the balance of excitation-inhibition in cortical plasticity with broad potential relevance across brain systems and for translational research into human development.
  • A Canonical Theory for Spike Generation Dynamics (le 4 mai 2005) — Boris Gutkin
    A Canonical Theory for Spike Generation Dynamics: Reduction, Bifurcations, Modulation, and Persistent Activity.
    Neurons produce their activity (single action potentials and/or repetitive firing) due to recurrent interplay of intrinsic voltage dependent conductances. Thus a neuron may be considered as a complex dynamical system that undergoes input- and state-dependent bifurcations. We shall show that taking such dynamical systems view of neural excitability can lead to a theory of spike generating dynamics based on a classical classification scheme and yielding a simple canonical model.
  • Décodage de l’information rétinotopique par IRM fonctionnelle (le 14 décembre 2005) — Bernard Thirion
    Décodage de l’information rétinotopique par IRM fonctionnelle : Reconnaissance par classification et reconstruction explicite du stimulus
    L’inférence en imagerie neuronale consiste en général à décrire les activations cérébrales provoquées ou modulées par différents stimuli. Cependant, de nouveaux paradigmes sont apparus récemment, dans lesquels on réalise l’opération inverse, c’est-à-dire que l’on infère le comportement ou les états mentaux associés à des images d’activation. Dans ce travail, nous utilisons la structure rétinotopique du cortex visuel pour inférer le contenu visuel de scènes réelles ou imaginaires, à partir des motifs d’activation cérébrale mesurés. Nous présentons deux algorithmes de décodage : une technique implicite, basée sur les classificateurs supervisés, et une technique explicite, basée sur la connaissance actuelle de la structure rétinotopique des aires visuelles. Les deux algorithmes prédisent la nature du stimulus avec une précision significative. Nous avons également étendu ce principe à l’imagerie mentale : nos algorithmes ont inféré la latéralité des motifs imaginaires, et dans certains cas on a pu reconstruire les images.
    En raison de problèmes techniques indépendants de notre volonté cette séance du séminaire n’a pas été enregistrée.

Organisateurs

Thomas_Deneux

Thomas Deneux (Département d’informatique de l’ENS)

Thomas Deneux est étudiant en thèse dans l’équipe Odyssée (vision algorithmique et biologique). Il travaille dans la modélisation en imagerie cérébrale, à un carrefour entre les neurosciences et l’informatique.

Olivier_Faugeras

Olivier Faugeras (INRIA)

- Directeur de recherche à l’INRIA dans l’unité de recherche de Sophia Antipolis où il dirige le projet ODYSSEE.
- Membre de l’Académie des Sciences.
- Membre de l’Académie des Technologies.

En savoir plus sur le cycle...

L’équipe de recherche Odyssée est un projet commun à l’INRIA, l’Ecole Normale Supérieure de Paris et l’Ecole Nationale des Ponts et Chaussées (Laboratoire CERMICS). Elle est localisée à Sophia-Antipolis, à la rue d’Ulm à Paris et à Champs-sur-Marne aux environs de Paris.
Le thème scientifique du projet est l’étude conjointe de la vision algorithmique et de la vision biologique. Nous pensons qu’une meilleure connaissance des mécanismes de perception visuelle humaine et animale pourrait avoir un impact sur la conception d’algorithmes, sur l’évaluation des performances, sur la façon d’interfacer un système de vision artificielle avec des personnes, éventuellement handicapées.
De manière plus générale et à un autre niveau, la perception visuelle biologique, notamment des singes et de l’homme, est mal connue et modélisée. Faire progresser cette connaissance est un grand défi scientifique et philosophique qui constitue la toile de fond de notre projet.


Séminaires de recherche

Atelier Apprentissage 2005–2006

Atelier Apprentissage 2006–2007

Atelier Mathématiques et biologie 2004–2005

Atelier Mathématiques et biologie 2005–2006

Atelier Mathématiques et biologie 2006–2007

Conférences du département d’Études cognitives

Les lundis de la philosophie

Séminaire Archéologie des sanctuaires celtiques

Séminaire Art, création, cognition

Séminaire de l’ITEM : De l’archive manuscrite au scriptorium électronique

Séminaire de l’ITEM : Genèse et correspondances

Séminaire de l’ITEM : Genèses théâtrales

Séminaire de l’ITEM : Genèses, récit d’auteur / récit de critique

Séminaire de l’ITEM : L’écriture et le souci de la langue

Séminaire du Département de biologie

Séminaire du Département de chimie

Séminaire du Laboratoire de géologie

Séminaire du Laboratoire de météorologie dynamique

Séminaire du Laboratoire de physique statistique

Séminaire Environnement et société

Séminaire européen Sciences sociales et santé mentale

Séminaire général du Département d’informatique

Séminaire général du Département de physique

Séminaire général du Département TAO

Séminaire Histoire de l’enseignement supérieur français, XIX°–XX° siècles

Séminaire Histoire et philosophie des mathématiques

Séminaire Littérature et morale à l’âge classique

Séminaire Louis Pasteur de l’ENS : The design of photosynthesis

Séminaire MHD (SEMHD)

Séminaire Modélisation et méthodes statistiques en sciences sociales

Séminaire Musique et mathématiques

Séminaire Musique et philosophie

Séminaire Philosophie et mathématiques

Séminaire Vision algorithmique et biologique

Séminaire Vision artificielle / Équipe Willow

Séminaire Visualiser et modéliser le cerveau