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Characterizing the neurocognitive mechanisms of arithmetic / Caractérisation des mécanismes neurocognitifs de l'arithmétiquePinheiro Chagas Munhos De Sa Moreira, Pedro 29 November 2017 (has links)
L'arithmétique est une des inventions majeures de l'humanité, mais il nous manque encore une compréhension globale de la façon dont le cerveau calcule les additions et soustractions. J'ai utilisé une nouvelle méthode comportementale basée sur un suivi de trajectoire capable de disséquer la succession des étapes de traitement impliquées dans les calculs arithmétiques. Les résultats sont compatibles avec un modèle de déplacement pas à pas sur une ligne numérique mentale, en commençant par l'opérande le plus grand et en ajoutant ou soustrayant de manière incrémentielle l'opérande le plus petit. Ensuite, j'ai analysé les signaux électrophysiologiques enregistrés à partir du cortex humain pendant que les sujets résolvaient des additions. L'activité globale dans le sillon intrapariétal augmentait au fur et à mesure que les opérandes grossissaient, prouvant son implication dans le calcul et la prise de décision. Étonnamment, les sites dans le gyrus temporal inférieur postérieur ont montré que l’activation initiale diminuait en fonction de la taille du problème, suggérant un engagement dans l'identification précoce de la difficulté de calcul. Enfin, j'ai enregistré des signaux de magnétoencéphalographie pendant que les sujets vérifiaient les additions et soustractions. En appliquant des techniques d'apprentissage automatique, j'ai étudié l'évolution temporelle des codes de représentation des opérandes et fourni une première image complète d'une cascade d'étapes de traitement en cours sous-jacentes au calcul arithmétique. Ainsi, cette dissertation fournit-elle plusieurs contributions sur la façon dont les concepts mathématiques élémentaires sont mis en œuvre dans le cerveau. / Arithmetic is one of the most important cultural inventions of humanity, however we still lack a comprehensive understanding of how the brain computes additions and subtractions. In the first study, I used a novel behavioral method based on trajectory tracking capable of dissecting the succession of processing stages involved in arithmetic computations. Results supported a model whereby single-digit arithmetic is computed by a stepwise displacement on a spatially organized mental number line, starting with the larger operand and incrementally adding or subtracting the smaller operand. In a second study, I analyzed electrophysiological signals recorded from the human cortex while subjects solved addition problems. I found that the overall activity in the intraparietal sulcus increased as the operands got larger, providing evidence for its involvement in arithmetic computation and decision-making. Surprisingly, sites within the posterior inferior temporal gyrus showed an initial burst of activity that decreased as a function of problem-size, suggesting an engagement in the early identification of the calculation difficulty. Lastly, I recorded magnetoencephalography signals while subjects verified additions and subtractions. By applying machine learning techniques, I investigated the temporal evolution of the representational codes of the operands and provided a first comprehensive picture of a cascade of unfolding processing stages underlying arithmetic calculation. Overall, this dissertation provides several contributions to our knowledge about how elementary mathematical concepts are implemented in the brain.
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Contributions méthodologiques à l’estimation de la survie nette : comparaison des estimateurs et tests des hypothèses du modèle du taux en excès / Methodological contribution to net survival estimation : estimator comparison and test of the parametric hazard model assumptionDanieli, Coraline 16 December 2014 (has links)
La survie nette est un indicateur très utilisé en épidémiologie des cancers. Il s'agit de la survie que l'on observerait si la seule cause de mortalité était le cancer ; il est le seul indicateur épidémiologique utilisable à des fins de comparaisons de survie (entre périodes/pays) car il s'affranchit des éventuelles différences de mortalité dues aux autres causes que le cancer. Le premier objectif de notre travail était d'analyser les performances des différentes méthodes d'estimation de la survie nette sur données simulées ainsi que sur données réelles afin que les méthodes non biaisées soient reconnues scientifiquement et soient les seules à être utilisées par la suite. Nous avons ainsi démontré que deux approches étaient capables d'estimer sans biais la survie nette : l'approche non paramétrique de Pohar-Perme et l'approche reposant sur une modélisation multivariée du taux de mortalité en excès dû au cancer. Cette dernière approche impose une stratégie de construction difficile à mettre en place. Le deuxième objectif était de développer une boîte à outils composée de différents tests permettant de vérifier les différentes hypothèses faites lors de la construction d'un modèle de régression du taux de mortalité en excès. Ces hypothèses concernent habituellement la proportionnalité ou non de l'effet des covariables, leur forme fonctionnelle, ainsi que la fonction de lien utilisée. Le troisième objectif était une application épidémiologique qui visait à étudier l'impact des facteurs pronostiques, tel que le stade au diagnostic, sur la survie nette conditionnelle, en d'autres termes sur la dynamique du taux de mortalité en excès, après la survenue d'un cancer du côlon / Net survival is one of the most important indicators in cancer epidemiology. It is defined as the survival that would be observed if cancer were the only cause of death. This is the only one indicator allowing comparisons of cancer impact between countries or time periods because it is not influenced by death because of other causes. The first objective of this work was to compare the performance of several estimators of the net survival in a simulation study and then on real data in order to promote unbiased methods. Those methods are the non-parametric Pohar-Perme method and the parametric multivariable excess rate model. The latest one needs a model building strategy. The use of diagnostic procedures for model checking is an essential part of the modeling process. The second objective was to develop a tool box composed of diagnostic tools allowing to check hypothesis usually considered when constructing an excess mortality rate model, that is, the proportionality or not of the effect of covariates, their functional form and the link function. The third objective deals with the study of the impact of prognostic variables, such as stage at diagnosis, on conditional net survival, that is, on the dynamic of the excess hazard mortality after the diagnosis of colon cancer
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