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La représentation des données en neuroscience cognitive

La représentation des données en neuroscience cognitive

Parallèlement aux évolutions technologiques de ces vingts dernières années, l’étude du fonctionnement cérébral a suivi un essor tant dans les approches techniques que méthodologiques.
Cet essor qualitatif et quantitatif des données neurophysiologiques a permis le développement de nouvelles approches dans le traitement de ces données et a nécessité de nouveaux outils de visualisation. Nous proposons de partager avec vous cette histoire en l’abordant du point de vue du chercheur en neurosciences cognitives, qui se doit de représenter rigoureusement les données tout en les rendant accessibles. Nous verrons qu’atteindre cet équilibre est complexe et qu’il nécessite des échanges allant au-delà des neurosciences cognitives, qui passe non seulement par des échanges entre disciplines scientifiques mais aussi par l’éducation des non-initiés.

Manuel Mercier et Yseult Hejja-Brichard, chercheurs en Neurosciences cognitives et comportementales au Centre de Recherche Cerveau et Cognition (CerCo).

visualisation de données

October 25, 2018
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Transcript

  1. Manuel Mercier
    La représentation des données en
    neurosciences cognitives
    17 Oct. 2018

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  2. Du neurone au cerveau
    Méthodes d’enregistrements électrophysiologiques
    L’ électroencéphalographie
    Biais inhérent aux méthodes
    Augmentation des dimensionnalités
    Ponts entre les disciplines
    Road map

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  3. Organisation en couches
    Le neurone et son axone,
    soma et arborescence dendritique
    Le cerveau
    Du neurone au cerveau
    A
    P
    G D
    Soma: 4-100 μm
    Axone jusqu’a 1 m
    Epaisseur du cortex ~ 2,5 mm

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  4. Electrophysiologie = activité électrique des neurones
    Potentiel d’action
    Transmission

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  5. Enregistrement unitaire

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  6. « Code neural »
    Vergara et al., Neuron, 2016

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  7. Enregistrement laminaire
    Lakatos, Journal of Neurophysiology 2005

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  8. Utah array
    Interface cerveau-machine

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  9. Evolution de l’Electroencéphalographie

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  10. Evolution de l’Electroencéphalographie

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  11. Le signal EEG
    Excellente résolution temporelle …
    mais résolution spatiale limitée

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  12. Analyses des données électrophysiologiques
    … suivre le décours temporel du traitement de l’information …

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  13. Potentiel évoqué par un stimulus
    temps
    électrodes

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  14. Intervalle de confiance par sujets
    Intervalle de confiance entre les sujets
    Biais : comment présenter des « résultats » ?
    Courtesy of http://www.mattcraddock.com
    Données par sujets et leur moyenne

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  15. Biais : comment présenter des « résultats » ?
    Correction statistique pour comparaison multiple
    Courtesy of http://www.mattcraddock.com
    Différence entre les conditions

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  16. Des traces aux topographies
    Localisation des sources: du dipôles de courant au model de sources distribuées
    Amélioration technologique et développement méthodologique

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  17. Biais: comment référencer le signal ?

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  18. Biais: comment référencer le signal ?

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  19. Biais : respecter les données ?

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  20. Michel et al., clinical neurophysiology, 2004
    Analyses de la dynamique des topographies

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  21. Biais : « à priori » versus « à la pêche »?

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  22. Classifier
    R.-E. Fan, K.-W. Chang, C.-J. Hsieh, X.-R. Wang, and C.-J. Lin.
    LIBLINEAR: A Library for Large Linear Classification,
    Journal of Machine Learning Research 9(2008), 1871-1874.
    Analyses par classification de patterns
    Grootswagers et al., journal of cognitive neuroscience, 2016

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  23. King et al., TICS, 2014
    Analyses par classification de patterns

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  24. King et al., TICS, 2014
    Analyses par classification de patterns

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  25. Tallon-Baudry et al., TICS, 1999
    Analyses dans le domaine temps-fréquence

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  26. LeVanQuyen et al., tins, 2007
    Analyses de la connectivité

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  27. Darvas et al., neuroImage, 2009
    Analyses de la connectivité

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  28. Palva et al., Journal of Neuroscience, 2005
    Analyses de la connectivité

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  29. Palva et al., PNAS, 2010
    Analyses de la connectivité

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  30. Donner du sens !
    Capacités de visualisation limitées
    Représentations accessible
    Données complexes
    Analyses élaborées mathématiquement
    Hypothèse physiologique

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  31. Approche multimodale
    http://ielvis.pbworks.com

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  32. Merci pour votre curiosité !
    Acknowledgements
    Project MIMe (#798853)

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