La catégorisation est un ensemble d’opérations mentales qui permettent de classer les objets et les évènements. C’est un processus crucial pour de nombreuses situations, telles que la survie dans le monde animal, l’apprentissage chez l’enfant, ou encore le raisonnement abstrait et la résolution de problèmes. Les patients ayant des lésions du cortex préfrontal présentent des difficultés pour les tâches de catégorisation, et l’existence de ces difficultés est corrélée au handicap fonctionnel de ces patients. Dans une première partie, nous avons mis au point une tâche de catégorisation adaptée pour l’utilisation chez le patient, intitulée SimiCat. A l’aide de cette tâche, nous avons précisé les difficultés de catégorisation des patients et montré que les erreurs de type différenciations sont spécifiques des patients frontaux. La tâche SimiCat présente une très bonne valeur diagnostique pour distinguer les patients ayant une démence fronto-temporale de ceux ayant une maladie d’Alzheimer. Dans une deuxième partie, nous avons utilisé l’IRM fonctionnelle pour préciser les bases cérébrales de deux processus clés pour la catégorisation : l’abstraction et la détection de similitudes. Nous avons montré que l’abstraction repose sur le cortex préfrontal dorsolatéral gauche, alors que la détection de similitudes repose sur le cortex préfrontal ventrolatéral bilatéral. A l’aide de la morphométrie basée sur le voxel, nous avons montré que la variabilité des performances de catégorisation des sujets sains était corrélée au volume de la portion antérieure du gyrus temporal moyen et inférieur droit, avec un gradient postéro-antérieur selon le niveau d’abstraction de la catégorisation. Dans une troisième partie, nous avons mis au point une tâche de double amorçage sémantique que nous utiliserons pour étudier les processus de catégorisation automatique chez les patients ayant des lésions frontales et temporales. A partir de ces résultats, nous proposons un modèle d’organisation cérébrale pour la catégorisation, reposant sur les régions temporales antérieures, le cortex préfrontal ventrolatéral bilatéral et dorsolatéral gauche. Nos résultats permettent également de mieux comprendre les déficits de catégorisation des patients, ce qui permettra d’adapter leur prise en charge diagnostique et thérapeutique. / Categorization is a set of mental processes that allow classifying objects and events. It is crucial in various contexts such as survival in animals, concept learning in children, abstract reasoning and problem solving. Patients with brain lesions involving the prefrontal cortex are impaired in categorization tasks. Categorization impairment correlates with functional autonomy in dementia. In the first part, we have developed a task, named SimiCat that we designed in order to assess categorization abilities in patients. With the help of this task, we showed that differentiation errors are specific of frontal patients. The SimiCat task has a good diagnostic value to distinguish behavior variant Frontotemporal dementia from Alzheimer disease.In the second part, we assessed the brain correlates of categorization. With functional MRI, we showed that abstraction involves the left dorsolateral prefrontal cortex, while similarity detection involves bilateral ventrolateral prefrontal cortex. With voxel-based morphometry we showed that variability in categorization performances correlates with the volume of the right anterior temporal lobe, with a caudo-rostral gradient according to abstraction. In the third part, we developed a double priming task that we will use to assess automatic categorization processes in patients with temporal and frontal lesions. Based on these results, we propose a model of brain organization for categorization. This model involves both anterior temporal lobes, as well as bilateral ventrolateral and left dorsolateral prefrontal cortices. Our results also contribute to a better understanding and management of patients suffering from categorization deficits.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017PA066371 |
| Date | 07 July 2017 |
| Creators | Garcin, Béatrice |
| Contributors | Paris 6, Lévy, Richard |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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