Lecture en temps réel du contenu de la perception visuelle et de la sélection chez le primate non-humain

Real-time readout of neural contents in visual perception and selection in the non-human primate

• Auteur / Autrice : Elaine Astrand
• Direction : Suliann Ben Hamed
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neuroscience
• Date : Soutenance le 31/10/2014
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Neurosciences et Cognition (NSCo) (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de sciences cognitives Marc Jeannerod (Lyon ; 2006-....)
• Jury : Président / Présidente : Rémi Gervais
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre Pouget
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Georgia Gregoriou, Marcel Van Gerven

Mots clés

Mots clés contrôlés

Neurophysiologie

Primates

Perception spatiale

Neurosciences cognitives

Mots clés libres

Interface cerveau-machines

Cognitive

Attention spatiale

Perception

Primate non-humain

Neurophysiologie

Brain machine-interface

Cognitive

Spatial attention

Perception

Non-human primate

Neurophysiology

Résumé

Un accès aux représentations mentales. Voici une phrase qui pourrait bientôt devenir une réalité. La recherche sur les interfaces cerveau-Machines est un champ de recherche en plein essor. En particulier, de grandes avancées ont été réalisées pour permettre par exemple à des tétraplégiques de retrouver une relative autonomie en actionnant un bras robotique par l'activité de leur cerveau. L'équipe de Hochberg a mis en évidence un système permettant à une femme tétraplégique d'attraper une boisson et de boire. Cela montre la précision incroyable que peut avoir une prothèse artificielle pilotée par le cerveau. Ma thèse porte sur un aspect peu exploré des interfaces cerveau-Machines, celui des interfaces cerveau-Machines cognitives, c'est-À-Dire utilisant le contenu représentationnel intime de l'activité du cerveau. Son objectif est de démontrer, sur un modèle primate non-Humaine, la possibilité d'accéder en temps-Réel à ce type de contenu complexe, y compris dans un environnement en perpétuel changement. L'adaptation des interfaces cerveau-Machines dans le monde réel, où nous sommes constamment confrontés à de nouvelles informations, est critique pour son fonctionnement. Un autre aspect, très important, porte sur l'exploration et la compréhension du système nerveux au niveau populationnel en utilisant des méthodes similaires à celles utilisées pour extraire de l'information dans les interfaces cerveau-Machines. Cela nous permet d'étudier le contenu instantané et sa dynamique dans l'évolution du temps. En résumé, nous démontrons la faisabilité d'accéder en temps-Réel à des informations complexes de l'attention spatiale et de la perception visuelle. Cet accès en temps-Réel n'est que peu affecté par un environnement qui change. Le potentiel de ce type d'interfaces cerveau-Machines est immense en vue du traitement de pathologies neurologiques aigües (suite à des accidents cérébraux vasculaires ou suite à des traumatismes accidentés) ou neurodégénératives (dans la maladie d'Alzheimer ou de Parkinson, pour ne parler que des plus connues)

The field of invasive Brain Machine Interfaces (iBMI) has during the last ten years proven its enormous potential in restoring movements in paralyzed patients. The present doctoral thesis introduces a new dimension to this field by using complex cognitive behavior to drive an iBMI. In this respect, visual processes including spatial attention and perception are of special interest. This thesis project has three principal objectives: first, show the feasibility of decoding cognitive information in an offline setup. Second, evaluate the decoding of cognitive information in a real time experimental setup and third, investigate the impact of this setup in a changing environment, this both from the perspective of driving real time brain-Machine interfaces and that of understanding distributed populational neuronal codes. In line with the first objective of this thesis, an evaluation of several different classification techniques has been carried out in order to choose the best suited method for reading out cognitive information. The study provides evidence that visual information can be read out with similar performance as cognitive information. This study is the first study aiming at explicitly comparing the read out of sensory and cognitive information. The two last objectives of the present thesis are carried out on data from a new real-Time experimental setup. First we demonstrate the feasibility of real-Time readout of spatial attention and perception and we bring about a novel understanding about these two cognitive processes. Second, we show that in a changing environment, remarkable reconfigurations of prefrontal neural populations occur under certain contexts while left unaffected by other contexts. This Ph.D. thesis has taken the field of cognitive brain-Machine interfaces one step further by establishing the impact on spatial attention and perception of a changing environment. Facing the many neurological and neurodegenerative pathologies existing today, this thesis provides a steady ground for the continuation of research in this area