Par le prisme de l’imagerie à résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), le degré d’activation du cerveau peut être non invasivement quantifié dans le temps et dans l’espace. Afin de rendre cette cartographie des fonctions cérébrales toujours plus précise, les initiatives d’acquisition de données à grande échelle essaiment, et repoussent de plus en plus les limites de résolution spatio-temporelle [1]. En découle l’un des défis majeurs de l’IRMf moderne: comment dompter la taille grandissante des données tout en exploitant au mieux ce vivier d’information ?
Comme solution, je propose de nous inspirer de la bio-informatique, où cette problématique est depuis longtemps une pierre angulaire. En particulier, les relations entre différents marqueurs épigénétiques et facteurs de transcription sur l’ADN y sont étudiées par le biais de modèles de Markov cachés couplés [2].
Dans mon travail [3], je translate ces concepts au monde de l’IRMf: je considère l’activité temporelle de réseaux neuronaux pré-établis par une méthodologie de pointe [4] (voir la figure ci-dessous pour quelques exemples), et je quantifie leurs interactions. Grâce à l’incorporation d’un terme de régularisation, seuls les couplages prédominants sont extraits, permettant la résolution du problème malgré sa très large dimensionalité. De plus, les métriques obtenues caractérisent la directionnalité des interactions, une information généralement perdue lors de l’usage d’outils computationnels plus traditionnels. Cela permet de poser les premiers jalons d’hypothèses de recherche novatrices: par exemple, il devient
possible de décrypter l’influence qu’exercent les réseaux attentionnels sur les systèmes somato-moteurs, et de relier ce phénomène à des mesures de vigilance.
« L’espoir m’habite que dans les années à venir, cet outil analytique sophistiqué permettra de découvrir de nouvelles facettes des maladies neuro-dégénératives ou neuro-développementales. »
Thomas Bolton
Cookie | Durée | Description |
---|---|---|
cookielawinfo-checkbox-analytics | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics". |
cookielawinfo-checkbox-functional | 11 months | The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional". |
cookielawinfo-checkbox-necessary | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
cookielawinfo-checkbox-others | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other. |
cookielawinfo-checkbox-performance | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance". |
viewed_cookie_policy | 11 months | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |