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Equipe Odyssée
● Commune à l'ENPC, l'ENS/DI, l'INRIA (Sophia-Antipolis)
● Créée en Mars 2002, évaluée en Mars 2005.
● Trois Pôles de recherche
• Vision algorithmique (méthodes variationnelles et EDPs)
• Imagerie cérébrale (xMRI, MEG, EEG, Optical Imaging)
• Modélisation et simulation de populations de neurones
Projet scientifique
Comprendre les mécanismes de rétroaction corticale à l'oeuvre dans la perception visuelle chez les primates humains et non humains
Trois éléments clés :● La psychophysique● L'imagerie cérébrale● La modélisation● La simulation
G. Postelnicu et R. Keriven, ENS-DI ENPC
La psychophysique
Concevoir et mettre au point des stimuli visuels qui impliquent des feedbacks importants
Thèse de N. Wotawa, Odyssée/Sophia
Analyser la réponse neuronale :IRMf
● Modèles mathématiques, e.g. KPCA, Laplacien de Graphe, “Information bottleneck” (thèse Bertrand Thirion, CEA/SHFJ-INRIA/Futur).
●Liens avec l'analyse harmonique en dimension élevée et l'apprentissage
● Pitié-Salpêtrière (Stéphane Léhéricy)
● Marseille, la Timone (Jean-Luc Anton)
● Modèles physiologique du signal BOLD (thèse Thomas Deneux, DI).
Magnéto/Electroencéphalographie
● Résolution temporelle de l'ordre de la milliseconde.● Problème de la résolution spatiale
● Travaux de l'équipe sur les problèmes inverses● La géométrie est très compliquée
On peut contraindre le problème inverse par ● une meilleure connaissance des conductivités, ● la connectivité anatomique, ● des modèles de sources.
Thèse de G. Adde, Odyssée/ENPC
Imagerie du tenseur de diffusion (DTI)
Mesure la probabilité de diffusion des molécules d'eau : champ spatial de densités de probabilité.
Le calcul des géodésiques donne accès à la connectivité anatomique
Structure riemannienne sur
Collaborations : Pitié-Salpêtrière, la Timone, CEA/SHFJ
Travail de thèse deC. Lenglet, Odyssée/Sophia
Equation Eikonale :
High Angular Resolution Diffusion Images (HARDI)
L'approche DTI est limitée lorsque les fibres nerveuses se croisent
DTI HARDI (thèse de M. Descoteaux, Odyssée/Sophia)
Imagerie optique
Accéder à certains paramètres de l'activité neuronale
Courtesy Ivo Vanzetta, Institut de Neurosciences Cognitives de la Méditerrannée
Travail de thèse de T. Deneux, Odyssée/ENS
Modélisation : le neurone
Modèle capable de prédire de nombreux types de comportement, e.g. “bursting”, émission de trains régulier d'impulsions
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Combinaison d'un modèle intègre-et-tire exponentiel et d'un modèle dû à E. Izhikhevich (R. Brette, Odyssée/ENS et W. Gerstner)
Fig. from E. M. Izhikevich, IEEE Transactions
on Neural Networks 14, 1569 (2003).
Population de neurones : un modèle de colonne (Jansen et Ritt)
Analyse du système dynamique
Populations de colonnes
Système d'équations intégro-différentielles :
Interaction spatiale
Les entrées peuvent être aléatoires : EDOS, EDPSCollaborations :● François Baccelli, ENS/DI● Vincent Hakim, ENS/Physique statistique● Misha Tsodyks Thèse de F. Grimbert, Odyssée/Sophia
Simulations
Projet Européen FACETS (Fast Analog Computing with Emergent Transient States in Neural Architectures)
Simulateur événementiel (O. Rochel)
IBM Blue Gene (EPFL)
Neural Processing Unit (NPU)
Imagerie OptiqueDMRI
fMRI
MEG/EEG
Projet scientifique
CorticalFeedback
Psychophysique
Imagerie cérébrale
Simulations
Modèlesneuronaux
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