Είναι γεγονός ότι τόσο το ευθύ όσο & το αντίστροφο EEG & MEG πρόβλημα έχει αποτελέσει αντικείμενο μελέτης ερευνητών διαφόρων ειδικοτήτων (των Μαθηματικών, της Πληροφορικής, των Φυσικών, των Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & φυσικά της Ιατρικής), ήδη από τις δεκαετίες του 1950 & 1960, που αναζητούσαν τρόπους υπολογισμού του ηλεκτρικού & του μαγνητικού πεδίου που παράγουν στο εξωτερικό του εγκεφάλου δεδομένες πηγές που βρίσκονται στο εσωτερικό του (ευθέα προβλήματα EEG - MEG), είτε τρόπους προσδιορισμού των πηγών από μετρήσεις των πεδίων αυτών εξωτερικά του εγκεφάλου (αντίστροφα προβλήματα EEG - MEG). Όλα τα νευρικά σήματα του εγκεφάλου διαδίδονται μέσω μικρών ηλεκτρικών ρευμάτων, τα οποία παράγουν ηλεκτρικό & μαγνητικό πεδίο εντός & εκτός του εγκεφάλου λόγω του συζευγμένου χαρακτήρα του ηλεκτρομαγνητισμού για τα χρονικώς μεταβαλλόμενα φαινόμενα. Τα ηλεκτρικά πεδία & τα μαγνητικά πεδία που παράγονται καταγράφονται από το Ηλεκτροεγκεφαλογράφημα (EEG) & το Μαγνητοεγκεφαλογράφημα (MEG) αντίστοιχα. Στην παρούσα εργασία παρουσιάζουμε τα αποτελέσματα των ερευνών που έχουν καταγραφεί τα τελευταία χρόνια & έχουν δώσει χρήσιμες σχέσεις για το ηλεκτρικό & μαγνητικό πεδίο για τα διάφορα πρότυπα του εγκεφάλου & συγκεκριμένα του σφαιρικού, του σφαιροειδούς & του ελλειψοειδούς προτύπου. Επίσης αναλύεται η αναγωγή προς το σφαιρικό πρότυπο από τα άλλα δύο πρότυπα για να αποδειχθεί ότι τελικά η σφαιρική συμπεριφορά αποκαθίσταται & αναφέρονται ποιες είναι οι σιωπηλές πηγές που δεν συνεισφέρουν στην δημιουργία του μαγνητικού πεδίου στα διάφορα πρότυπα. Τέλος γίνεται αναφορά στο αντίστροφο πρόβλημα του ΗΕΓ που δεν έχει μοναδική λύση & αναφέρουμε πως μπορεί να επιλυθεί αρκεί από τα δεδομένα που έχουμε για το ηλεκτρικό πεδίο να έχει εξαλειφθεί ο θόρυβος με κάποιες μεθόδους που εξηγούνται. Αντικείμενο της εργασίας είναι αρχικά να περιγράψει τη μεθοδολογία για την ανάλυση του ηλεκτρικού πεδίου σε καρτεσιανές συντεταγμένες όσον αφορά το ελλειψοειδές πρότυπο του εγκεφάλου, που είναι & το βέλτιστο δεδομένου ότι ο μέσος εγκέφαλος είναι ελλειψοειδής με άξονες 9, 6.5, 6 cm. Στη συνέχεια δημιουργήσαμε ένα πρόγραμμα σε matlab με σκοπό την καταγραφή των πειραματικών αποτελεσμάτων (που είναι ο προσδιορισμός της πηγής & της θέσης της) & την τρισδιάστατη γραφική παράστασή τους από την παραμετρική ανάλυσή του ηλεκτρικού πεδίου. Στόχος μας ήταν η εύρεση & η σύγκριση των πηγών & των θέσεων που αυτές εντοπίζονται στο εσωτερικό του εγκεφάλου υπό διάφορες συνθήκες που καθορίζονται από την μεταβολή διαφόρων παραμέτρων όπως το πεδίο τιμών των μετρήσεων & των σφαλμάτων τους. / The fact is that both the EEG & MEG problems and the EEG & MEG inverse problems have been studied by researchers of various disciplines (Mathematics, Informatics, Physics, Electrical Engineering & Medicine), since 1950 and 1960, that have been seeking for ways of calculating the electrical and the magnetic field that are produced outside the brain by given sources located within the brain (EEG – MEG problems), or for methods of determining the sources from the measurement of these fields outside the brain (EEG – MEG inverse problems). All the nerve signals of the brain propagate via small electric currents, which produce electric and magnetic fields within and outside the brain due to the coupled nature of electromagnetism for the time-varying phenomena. Electric and magnetic fields, that are generated, are recorded by EEG recording (EEG) & the MEG recording (MEG), respectively. In this work we present the results of surveys in the recent years that have given useful relations for the electric and magnetic field for various models of the brain and in particular the spherical, the spheroid and the ellipsoid model. We also analyzed the reduction in the spherical model from the other two models in order to demonstrate that finally the spherical behavior is restored. Moreover, we listed the silent sources that do not contribute to the creation of the magnetic field in the various models. Finally, we refer to the EEG inverse problem that has not a unique solution and we refer how it can be solved provided that the noise is removed from the data we have - regarding the electric field- with some methods that are explained. The scope of this work is to describe at first the methodology for the analysis of the electric field for the ellipsoid model of the brain (that is the optimal model since the average brain is ellipsoid with axes 9, 6.5, 6 cm) in cartesian coordinates. Then we create a program in matlab in order to record the results, as far as the source and the position of the source are concerned, and their three-dimensional graphics. Our goal is to find and compare the vectors of the sources and the vectors of the positions that these sources are located within the brain, under various conditions determined by changing the various parameters such as the measurement parameters and the errors of the measurement parameters.

L’apprentissage inter-sujet consiste à fournir des prédictions sur des données d'un sujet humain non présent dans la base d’apprentissage, comme dans l’aide au diagnostic où un ordinateur doit prédire si un sujet inconnu est sain ou malade. Dans cette thèse, nous défendons le point de vue que ce problème doit être formalisé dans le cadre multi-source, où chaque sujet d’apprentissage fournit une source de données. Nous présentons ensuite trois contributions destinées à des applications en neuroimagerie.La première est une méthode de prédiction inter-sujet pour données d'IRM fonctionnelle. La variabilité inter-sujet fait que les espaces d’entrée sont tous différents. Nous construisons un espace commun à l'aide de graphes et d'un noyau de graphe, qui projette ces données dans un espace de hilbert à noyau reproduisant. Nous démontrons l’efficacité de cette approche sur des données de tonotopie enregistrées dans le cortex auditif.La deuxième est une méthode de morphométrie corticale. Nous construisons des graphes à partir des extrema de profondeur du cortex, que nous projetons dans un espace commun grâce à un noyau de graphe. Une méthode d’inférence spatiale permet l’identification des zones du cortex qui présentent des différences entre populations. Nous étudions avec cette méthode les asymétries corticales et les différences inter-sexe.La troisième est une méthode d’adaptation de domaine multi-source. Nous décrivons une extension du kernel mean matching au cas où l’ensemble d’apprentissage se compose de plusieurs sources de données et des résultats préliminaires sur une tâche de classification inter-sujet dans une expérience de magnéto-encéphalographie. / Inter-subject learning consists in giving predictions on data from a subject not present in the training database, as with computer-aided diagnosis where the computer has to guess wether an unknown individual is healthy or sick. In this thesis, we argue that inter-subject learning should be handled in the multi-source framework where each subject is a different source of data. We then introduce three original contributions for neuroimaging applications.The first one is a method for inter-subject predictions of fMRI data. Because of the inter-subject variability, the original feature spaces are all different. Using graphs and a graph kernel, the input patterns are implicitly projected into a common reproducing kernel hilbert space. We show the effectiveness of this method on tonotopy data recorded in the auditory cortex.The second one is a cortical morphometry method. We design graphs from the deepest points of cortical sulci, and we project them into a common space using a graph kernel. A spatial inference method is then proposed to perform the detection of cortical zones where populations are different. Using this method, we study cortical asymmetries and gender differences.The third contribution of this thesis is a multi-source domain adaptation technique. Our method is an extension of the kernel mean matching for the multi-source case. We present preliminary results on a inter-subject prediction task used to analyse data from a magneto-encephalography experiment.

Un des enjeux majeurs de la Psychologie Cognitive est de décrire les grandes fonctions mentales, notamment chez l’humain. Du point de vue neuroscientifique, il s’agit de modéliser l’activité cérébrale pour en extraire les éléments et mécanismes spatio-temporels susceptibles d’être mis en correspondance avec les opérations cognitives. Le travail de cette thèse a consisté à définir et mettre en œuvre des stratégies originales permettant de confronter les modèles cognitifs existants à des données issues d’enregistrements neurophysiologiques chez l’humain. Dans une première étude nous avons démontré que la distinction entre les organisations classiques de la dénomination de dessin sériel-parallèle, doit être adressée au niveau des essais uniques et non sur la moyenne des signaux. Nous avons conçu et mené l’analyse des signaux SEEG de 15 patients pour montrer que l’organisation temporelle de la dénomination de dessin n’est pas, au sens strict, parallèle. Dans une deuxième étude nous avons combiné trois techniques d’enregistrements : SEEG, EEG et MEG pour clarifier l’organisation spatiale des sources d’activité neuronales. Nous avons établi la faisabilité de l’enregistrement sur un patient qui exécute une tâche de perception visuelle. Au delà des corrélations entre les signaux moyens des trois techniques, cette analyse a révélé des corrélations au niveau des essais uniques. À travers deux approches expérimentales, cette thèse propose de nombreux développements méthodologiques et conceptuels originaux et pertinents. Ces contributions ouvrent de nouvelles perspectives à partir desquelles les signaux neurophysiologiques pourront informer les théories des Neurosciences Cognitives. / A major issue in Cognitive Psychology is to describe human cognitive functions. From the Neuroscientific perceptive, measurements of brain activity are collected and processed in order to grasp, at their best resolution, the relevant spatio-temporal features of the signal that can be linked with cognitive operations. The work of this thesis consisted in designing and implementing strategies in order to overcome spatial and temporal limitations of signal processing procedures used to address cognitive issues. In a first study we demonstrated that the distinction between picture naming classical temporal organizations serial-parallel, should be addressed at the level of single trials and not on the averaged signals. We designed and conducted the analysis of SEEG signals from 5 patients to show that the temporal organization of picture naming involves a parallel processing architecture to a limited degree only. In a second study, we combined SEEG, EEG and MEG into a simultaneous trimodal recording session. A patient was presented with a visual stimulation paradigm while the three types of signals were simultaneously recorded. Averaged activities at the sensor level were shown to be consistent across the three techniques. More importantly a fine-grained coupling between the amplitudes of the three recording techniques is detected at the level of single evoked responses. This thesis proposes various relevant methodological and conceptual developments. It opens up several perspectives in which neurophysiological signals shall better inform Cognitive Neuroscientific theories.

La capacité à évaluer les résultats nos actions est fondamentale pour adapter et optimiser notre comportement et dépend d’un système superviseur chargé d’évaluer l’action, détecter les erreurs, déclencher des corrections.Le réseau neuronal sous-jacent la supervision de l’action n’a pas été complètement caractérisé chez l’homme.Dans une première étude nous avons enregistré dans l’Aire Motrice Supplémentaire (AMS) des LFP évoqués par les réponses et modulés par la performance. Des LFP évoqués exclusivement par les erreurs ont été enregistrés plus tardivement dans le cortex préfrontal médian.Dans la deuxième étude, nous avons observé que les activités de hautes-fréquences gamma sont, elles aussi, modulées par la performance des sujets, mais dans un vaste réseau frontal et extra-frontal.Dans une troisième étude, utilisant des enregistrements simultanés électroencéphalographiques (EEG) et magnétoencéphalographiques (MEG), nous observé une activité évoquée par un feedback interne sur l’EEG (mais pas en MEG), alors qu'une activité évoquée par le feedback externe était bien visible sur les enregistrements MEG, indiquant que les générateurs de ces deux activités cérébrales, sont différents. Nos résultats montrent une implication de l’AMSp dans la supervision de l’action chez l’homme, bien plus importante que ce que l’on soupçonnait auparavant. L’AMS évalue précocement, et de façon continue, l’action en cours et elle engage vraisemblablement des structures préfrontales en cas d’erreur seulement. Le traitement de l’erreur d’action, selon qu'il se fonde sur des informations internes ou externes est certainement sous-tendu par des réseaux corticaux différents. / The capacity to evaluate the outcome of our actions is fundamental for adapting and optimizing behaviour. This capability depends on an action monitoring system in charge of assessing ongoing actions, detecting errors, and evaluating outcomes.Electrical brain activity evoked by negative outcomes is thought to originate within the medial part of the frontal cortex. Nonetheless, the underlying neuronal network is incompletely characterised in humans.In the two first studies, we investigated the anatomical substrates of action monitoring in humans using intracerebral local field potential (LFP) recordings of cerebral cortex from epileptic patients. Response evoked LFPs sensitive to outcome were recorded from the Supplementary Motor Area proper (SMA), while LFPs evoked exclusively by errors were recorded later in the medial prefrontal cortex. High-gamma-frequency activity (60-180 Hz) was modulated as a function of action outcome in a vast frontal and extra-frontal network.In a third study using simultaneous recording of electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG), we found that error related activity was detected by EEG (but not by MEG), while feedback-related activity was detected by MEG, indicating that the sources of these two forms of outcome-modulated brain activity are different.To conclude the SMA is much more involved in action monitoring than previously thought. SMA rapidly and continuously assesses ongoing actions and likely engages more rostral prefrontal structures in the case of error. Processing of action errors and of negative externally delivered feedback therefore appears to be supported by distinct cortical networks.

Dans les séries temporelles neurophysiologiques, on observe de fortes oscillations neuronales, et les outils d'analyse sont donc naturellement centrés sur le filtrage à bande étroite.Puisque cette approche est trop réductrice, nous proposons de nouvelles méthodes pour représenter ces signaux.Nous centrons tout d'abord notre étude sur le couplage phase-amplitude (PAC), dans lequel une bande haute fréquence est modulée en amplitude par la phase d'une oscillation neuronale plus lente.Nous proposons de capturer ce couplage dans un modèle probabiliste appelé modèle autoregressif piloté (DAR). Cette modélisation permet une sélection de modèle efficace grâce à la mesure de vraisemblance, ce qui constitue un apport majeur à l'estimation du PAC.%Nous présentons différentes paramétrisations des modèles DAR et leurs algorithmes d'inférence rapides, et discutons de leur stabilité.Puis nous montrons comment utiliser les modèles DAR pour l'analyse du PAC, et démontrons l'avantage de l'approche par modélisation avec trois jeux de donnée.Puis nous explorons plusieurs extensions à ces modèles, pour estimer le signal pilote à partir des données, le PAC sur des signaux multivariés, ou encore des champs réceptifs spectro-temporels.Enfin, nous proposons aussi d'adapter les modèles de codage parcimonieux convolutionnels pour les séries temporelles neurophysiologiques, en les étendant à des distributions à queues lourdes et à des décompositions multivariées. Nous développons des algorithmes d'inférence efficaces pour chaque formulations, et montrons que l'on obtient de riches représentations de façon non-supervisée. / In neurophysiological time series, strong neural oscillations are observed in the mammalian brain, and the natural processing tools are thus centered on narrow-band linear filtering.As this approach is too reductive, we propose new methods to represent these signals.We first focus on the study of phase-amplitude coupling (PAC), which consists in an amplitude modulation of a high frequency band, time-locked with a specific phase of a slow neural oscillation.We propose to use driven autoregressive models (DAR), to capture PAC in a probabilistic model. Giving a proper model to the signal enables model selection by using the likelihood of the model, which constitutes a major improvement in PAC estimation.%We first present different parametrization of DAR models, with fast inference algorithms and stability discussions.Then, we present how to use DAR models for PAC analysis, demonstrating the advantage of the model-based approach on three empirical datasets.Then, we explore different extensions to DAR models, estimating the driving signal from the data, PAC in multivariate signals, or spectro-temporal receptive fields.Finally, we also propose to adapt convolutional sparse coding (CSC) models for neurophysiological time-series, extending them to heavy-tail noise distribution and multivariate decompositions. We develop efficient inference algorithms for each formulation, and show that we obtain rich unsupervised signal representations.

Résumé: Mémoire présenté à la Faculté de médecine et des sciences de la santé en vue de l’obtention du diplôme de maître sciences (M.Sc.) en biochimie, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université de Sherbrooke, Sherbrooke, Québec, Canada, J1H 5N4. Le document présent est un mémoire par article, lequel explorera la fonction d'une protéine liant l'ARN, FMRP, dans la différenciation cellulaire. Cette protéine joue un rôle de premier plan puisque son absence conduit à des anomalies développementales durant la neurogenèse et à une plasticité synaptique déficiente. Ces anomalies sont observées chez la souris KO pour le gène FMR1, mais également dans le cerveau des individus avec le syndrome du X fragile (SXF). Ces derniers dont le gène FMR1 est muté présentent une déficience intellectuelle (DI). Puisque la DI est la principale manifestation du SXF, et que les neurones « normaux » expriment FMRP à des niveaux supérieures à ceux des autres tissus corporels, son rôle a presqu'exclusivement été étudié dans les cellules neuronales. Pourtant, FMRP est une protéine hautement conservée et est exprimée dans presque toutes les cellules du corps. Logiquement, FMRP devrait jouer un rôle important dans tous les tissus l’exprimant à des niveaux de base, bien que son absence dans les tissus ne se manifeste pas cliniquement. Cette polyvalence fonctionnelle est encore plus probable de par le fait que plusieurs ARNm différents ont la possibilité d’interagir avec FMRP puisqu’elle identifie ses cibles par reconnaissance de motifs. L'étude présentée se fonde sur l'hypothèse que FMRP effectue des fonctions de base critiques au développement de tous types de tissus humains, et non seulement dans les neurones. L’hypothèse sera davantage développée. Puis, un modèle innovateur de la différenciation cellulaire non-neuronal sera présenté pour l'étude de FMRP. L'enquête sur la distribution subcellulaire et les interactions dynamiques de cette protéine sera détaillée durant les différents changements morphologiques de la spécialisation et de la maturation cellulaire. Les résultats des expériences seront analysés en profondeur. Puis, un retour sur l'hypothèse en guise des résultats expérimentaux permettra de constater que FMRP semble bien jouer un rôle durant la différenciation cellulaire non-neuronale. Ce rôle est intimement lié à la réorganisation du cytosquelette et à la synthèse protéique locale, régulée dans les complexes mRNPs composés de FMRP et ses cibles d'ARNm qui sont régulés, stabilisés et transportés vers les régions en maturation. Ultimement, plusieurs éléments indiquent que FMRP doit interagir correctement avec de nombreuses molécules, décrites dans ce mémoire, afin de permettre aux cellules de se spécialiser et d'acquérir les caractéristiques désirées au cours d’une différenciation normale. / Abstract: The present article-based memoire will explore the involvement of an important RNA-binding protein, FMRP, in cellular differentiation. This protein is well-known for the developmental anomalies during neurogenesis as well as the loss of synaptic plasticity which occur when its gene, FMR1, is mutated. Since FMRP expression is most pronounced in neurons and because the absence of its expression results in the intellectual deficiency known as the Fragile X Syndrome, FMRP has nearly always been studied in neurons alone. However, FM RP is a highly conserved protein, expressed ubiquitously across the body. Additionally, its influence in cells can be vast since its motif - based RNA recognition renders it capable of binding a variety of transcripts. Logically speaking, FMRP should play a role of first rate importance in the other tissues where it is present. The clinical manifestation of its impact in those tissues is likely to be lessened only by the lower levels of FMRP expressed in the average human cell. The main hypothesis of the current study is that FMRP performs critical but basic functions involved in the development of all human tissues where it is present at basal levels, rather than exerting an impact limited to the nervous system alone. The hypothesis will be further elaborated. An innovative non-neuronal model will be presented for the study of FMRP throughout the differentiation process. The behaviour and dynamic interactions of FMRP during cell specialization and morphological maturation will be investigated. An in-depth analysis of the experimental results will follow. Returning to the hypothesis of the study with these results at hand, it will be concluded that FMRP does indeed appear to play a major role in the differentiation of non-neuronal cells. In fact, FMRP's function seems to be closely linked to cytoskeletal reorganization, as well as local protein synthesis through the formation of mRNP complexes with its target mRNAs, which are stabilized, regulated and transported towards the active areas of the cell in differentiation. Ultimately, it is clear that proper interaction between FMRP and certain types of molecules, described in this memoire, is required for cells to specialize and acquire the characteristics of mature cells through normal differentiation.

Meg Cabot’s young adult (YA) novel series The Princess Diaries (2000-2009) is one of many modern-day examples of attempts to redefine what Western society considers the classic princess narrative: the story of a beautiful princess passively waiting for Prince Charming. As critics such as Kay Stone and Sarah Rothschild emphasize, the fictional princess is traditionally linked to notions of ideal femininity which, in turn, makes princess stories interesting texts from a feminist perspective. Rothschild notes a surge in YA princess novels in recent years, with YA writers such as Cabot aiming to challenge the traditional image of the princess as a passive feminine stereotype in their re-workings of the princess story. Previous feminist research on The Princess Diaries series celebrates the main character Mia as a symbol of third wave feminism and as such, a positive role model for Cabot’s predominantly young, female readers. Mia’s characteristic Dr Martens boots are frequently cited as an example of how greatly Mia differs from her princess predecessors. However, these critics ignore important changes in Mia’s personality over the course of the series. By the end of the series, the Dr Martens-wearing heroine introduced in the first book has replaced her combat boots with high heels. In my thesis, I will argue that Mia’s transformation in terms of appearance and preoccupation with mainstream fashion, from quirky outsider to stereotype girly girl, complicates the idea of The Princess Diaries series as feminist texts. Moreover, previous feminist research largely ignores diary writing’s prominent role in the series, and the ways in which the diary format influences the reader-narrator relationship in the novels. In my feminist reading of The Princess Diaries series, I therefore use Mia’s diary writing and the diary format of the series as my starting points. I argue that while Mia’s diary writing is portrayed as empowering, and thereby inspiring, the diary format as a narrative structure creates a rather ambiguous tone and effect; questioning but simultaneously conforming to traditional, restricting notions of femininity.

The trumpet and electronics genre of music has been in existence since 1965. While various dissertations have discussed other composers and their works in this field, there is still a need for a treatise exploring appropriate performance practice for the electroacoustic trumpet music of Meg Bowles. There has been no study of the compositional process nor trumpet techniques required for performance of these works and other electronic compositions. This dissertation will study the compositions for trumpet and electronics by Bowles, develop strategies for performing these works, and explore compositional techniques used to create them. Interviews have been conducted between the author and composer (Meg Bowles), as well as the author and collaborating performer (David Bilger). In addition, existing interviews with the composer are included from journals and websites. This document is presented in two parts: Part I, “Introduction to Music for Trumpet and Electronics,” “Biography of Meg Bowles,” “Compositional Techniques,” “Night Sun Journey,” “Places Where Rivers Meet,” “Shapeshifter,” and “Twilight Embrace.” The second part of this dissertation contains materials which are pertinent to the Doctor of Musical Arts Degree and includes recital programs, program notes, and vita.

How is information organized in the brain during natural reading? Where and when do the required processes occur, such as the perception of individual words and the construction of sentence meanings. How are semantics, syntax and higher-level narrative structure represented? Answering these questions is core to understanding how the brain processes language and organizes complex information. However, due to the complexity of language processing, most brain imaging studies focus only on one of these questions using highly controlled stimuli which may not generalize beyond the experimental setting. This thesis proposes an alternative framework to study language processing. We acquire data using a naturalistic reading paradigm, annotate the presented text using natural language processing tools and predict brain activity with machine learning techniques. Finally, statistical testing is used to form rigorous conclusions. We also suggest the use of direct non-parametric hypothesis tests that do not rely on any model assumptions, and therefore do not suffer from model misspecification. Using our framework, we construct a brain reading map from functional magnetic resonance imaging data of subjects reading a chapter of a popular book. This map represents regions that our model reveals to be representing syntactic, semantic, visual and narrative information. Using this single experiment, our approach replicates many results from a wide range of classical studies that each focus on one aspect of language processing. We extend our brain reading map to include temporal dynamics as well as spatial information by using magnetoencephalography. We obtain a spatio-temporal picture of how successive words are processed by the brain. We show the progressive perception of each word in a posterior to anterior fashion. For each region along this pathway we show a differentiation of the word properties that best explain its activity.

The dramatic effects of brain damage can provide some of the most interesting insights into the nature of normal cognitive performance. In recent years a number of neuropsychological studies have reported a particular form of cognitive impairment where patients have problems recognising objects from one category but remain able to recognise those from others. The most frequent ‘category-specific’ pattern is an impairment identifying living things, compared to nonliving things. The reverse pattern of dissociation, i.e., an impairment recognising and naming nonliving things relative to living things, has been reported albeit much less frequently. The objective of the work carried out in this thesis was to investigate the organising principles and anatomical correlates of stored knowledge for categories of living and nonliving things. Three complementary cognitive neuropsychological research techniques were employed to assess how, and where, this knowledge is represented in the brain: (i) studies of normal (neurologically intact) subjects, (ii) case-studies of neurologically impaired patients with selective deficits in object recognition, and (iii) studies of the anatomical correlates of stored knowledge for living and nonliving things on the brain using magnetoencephalography (MEG). The main empirical findings showed that semantic knowledge about living and nonliving things is principally encoded in terms of sensory and functional features, respectively. In two case-study chapters evidence was found supporting the view that category-specific impairments can arise from damage to a pre-semantic system, rather than the assumption often made that the system involved must be semantic. In the MEG study, rather than finding evidence for the involvement of specific brain areas for different object categories, it appeared that, when subjects named and categorised living and nonliving things, a non-differentiated neural system was involved.