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Equipe Odyssée
● Commune à l'ENPC, l'ENS/DI, l'INRIA (Sophia-Antipolis)
● Créée en Mars 2002, évaluée en Mars 2005.
● Trois Pôles de recherche
• Vision algorithmique (méthodes variationnelles et EDPs)
• Imagerie cérébrale (xMRI, MEG, EEG, Optical Imaging)
• Modélisation et simulation de populations de neurones
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Projet scientifique
Comprendre les mécanismes de rétroaction corticale à l'oeuvre dans la perception visuelle chez les primates humains et non humains
Trois éléments clés :● La psychophysique● L'imagerie cérébrale● La modélisation● La simulation
G. Postelnicu et R. Keriven, ENS-DI ENPC
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La psychophysique
Concevoir et mettre au point des stimuli visuels qui impliquent des feedbacks importants
Thèse de N. Wotawa, Odyssée/Sophia
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Analyser la réponse neuronale :IRMf
● Modèles mathématiques, e.g. KPCA, Laplacien de Graphe, “Information bottleneck” (thèse Bertrand Thirion, CEA/SHFJ-INRIA/Futur).
●Liens avec l'analyse harmonique en dimension élevée et l'apprentissage
● Pitié-Salpêtrière (Stéphane Léhéricy)
● Marseille, la Timone (Jean-Luc Anton)
● Modèles physiologique du signal BOLD (thèse Thomas Deneux, DI).
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Magnéto/Electroencéphalographie
● Résolution temporelle de l'ordre de la milliseconde.● Problème de la résolution spatiale
● Travaux de l'équipe sur les problèmes inverses● La géométrie est très compliquée
On peut contraindre le problème inverse par ● une meilleure connaissance des conductivités, ● la connectivité anatomique, ● des modèles de sources.
Thèse de G. Adde, Odyssée/ENPC
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Imagerie du tenseur de diffusion (DTI)
Mesure la probabilité de diffusion des molécules d'eau : champ spatial de densités de probabilité.
Le calcul des géodésiques donne accès à la connectivité anatomique
Structure riemannienne sur
Collaborations : Pitié-Salpêtrière, la Timone, CEA/SHFJ
Travail de thèse deC. Lenglet, Odyssée/Sophia
Equation Eikonale :
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High Angular Resolution Diffusion Images (HARDI)
L'approche DTI est limitée lorsque les fibres nerveuses se croisent
DTI HARDI (thèse de M. Descoteaux, Odyssée/Sophia)
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Imagerie optique
Accéder à certains paramètres de l'activité neuronale
Courtesy Ivo Vanzetta, Institut de Neurosciences Cognitives de la Méditerrannée
Travail de thèse de T. Deneux, Odyssée/ENS
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Modélisation : le neurone
Modèle capable de prédire de nombreux types de comportement, e.g. “bursting”, émission de trains régulier d'impulsions
wEVadt
dw
IwVV
gEVgdt
dVC
lw
T
TTLLL
)(
)exp()(
Combinaison d'un modèle intègre-et-tire exponentiel et d'un modèle dû à E. Izhikhevich (R. Brette, Odyssée/ENS et W. Gerstner)
Fig. from E. M. Izhikevich, IEEE Transactions
on Neural Networks 14, 1569 (2003).
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Population de neurones : un modèle de colonne (Jansen et Ritt)
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Analyse du système dynamique
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Populations de colonnes
Système d'équations intégro-différentielles :
Interaction spatiale
Les entrées peuvent être aléatoires : EDOS, EDPSCollaborations :● François Baccelli, ENS/DI● Vincent Hakim, ENS/Physique statistique● Misha Tsodyks Thèse de F. Grimbert, Odyssée/Sophia
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Simulations
Projet Européen FACETS (Fast Analog Computing with Emergent Transient States in Neural Architectures)
Simulateur événementiel (O. Rochel)
IBM Blue Gene (EPFL)
Neural Processing Unit (NPU)
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Imagerie OptiqueDMRI
fMRI
MEG/EEG
Projet scientifique
CorticalFeedback
Psychophysique
Imagerie cérébrale
Simulations
Modèlesneuronaux