La compréhension du fonctionnement cérébral passe par l'étude des relations entre les structures cérébrales et les fonctions cognitives qu'elles implémentent. Les études en activation, qui permettent d'obtenir, grâce aux techniques de neuroimagerie fonctionnelle, des données sur l'activité cérébrale pendant l'accomplissement d'une tâche cognitive, visent à étudier ces liens. Ces études, ainsi que de nombreux travaux chez l'animal, suggèrent que le support neurologique des fonctions cognitives est constitué de réseaux à grande échelle d'aires corticales et de régions sous-corticales interconnectées. Cependant, la mise en correspondance simple entre réseaux activés et tâche accomplie est insuffisante pour comprendre comment l'activation découle du traitement de l'information par le cerveau. De plus, le traitement cérébral est très complexe, et les mesures fournies par la neuroimagerie sont incomplètes, indirectes, et de natures différentes, ce qui complique grandement l'interprétation des données obtenues. Un outil de modélisation explicite des mécanismes de traitement et de propagation de l'information cérébrale dans les réseaux à grande échelle est nécessaire pour palier ces défauts et permettre l'interprétation des mesures de l'activité cérébrale en termes de traitement de l'information. Nous proposons ici un formalisme original répondant à ces objectifs et aux contraintes imposées par le système à modéliser, le cerveau. Il est basé sur une approche graphique causale et probabiliste, les réseaux bayésiens dynamiques, et sur une représentation duale de l'information. Nous considérons le cerveau comme un ensemble de régions fonctionnelles anatomiquement interconnectées, chaque région étant un centre de traitement de l'information qui peut être modélisé par un noeud du réseau bayésien. L'information manipulée dans le formalisme au niveau d'un noeud est l'abstraction du signal généré par l'activité de la population neuronale correspondante. Ceci nous conduit à représenter l'information cérébrale sous la forme d'un couple numérique/symbolique, permettant de tenir compte respectivement du niveau d'activation et de la configuration des neurones activés. Ce travail se situe dans le prolongement d'un projet visant à développer une approche causale originale pour la modélisation du traitement de l'information dans des réseaux cérébraux à grande échelle et l'interprétation des données de neuroimagerie. L'aspect causal permet d'exprimer explicitement des hypothèses sur le fonctionnement cérébral. Notre contribution est double. Au niveau de l'intelligence artificielle, l'utilisation de variables aléatoires labellisées dans des réseaux bayésiens dynamiques nous permet de définir des mécanismes d'apprentissage non-supervisés originaux. Sur le plan des neurosciences computationnelles, nous proposons un nouveau formalisme causal, plus adapté à la représentation du fonctionnement cérébral au niveau des réseaux d'aires que les réseaux de neurones formels, et présentant plus de plausibilité biologique que les autres approches causales, en particulier les réseaux causaux qualitatifs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00005190 |
| Date | 18 December 2003 |
| Creators | Labatut, Vincent |
| Publisher | Université Paul Sabatier - Toulouse III |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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