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Classes de dynamiques neuronales et correlations structurées par l'experience dans le cortex visuel.

L'activité neuronale est souvent considérée en neuroscience cognitive par la réponse évoquée mais l'essentiel de l'énergie consommée par le cerveau permet d'entretenir les dynamiques spontanées des réseaux corticaux. L'utilisation combinée d'algorithmes de classification (K means, arbre hirarchique, SOM) sur des enregistrements intracellulaires du cortex visuel primaire du chat nous permet de définir des classes de dynamiques neuronales et de les comparer l'activité évoquée par un stimulus visuel. Ces dynamiques peuvent être étudiées sur des systèmes simplifiés (FitzHugh-Nagumo, systèmes dynamiques hybrides, Wilson-Cowan) dont nous présentons l'analyse. Enfin, par des simulations de réseaux composés de colonnes de neurones, un modèle du cortex visuel primaire nous permet d'étudier les dynamiques spontanées et leur effet sur la réponse à un stimulus. Après une période d'apprentissage pendant laquelle des stimuli visuels sont prsentés, des vagues de dépolarisation se propagent dans le réseau. L'étude des corr ́lations dans ce réseau montre que les dynamiques spontanées reflètent les propriétés fonctionnelles acquises au cours de l'apprentissage.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00655106
Date31 May 2011
CreatorsColliaux, David
PublisherEcole Polytechnique X
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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