Méta-analyse de réponses cérébrales pour former un atlas cognitif

par Jérôme Dockes

Projet de thèse en Mathématiques et Informatique

Sous la direction de Fabian Suchanek et de Gaël Varoquaux.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication , en partenariat avec Centre INRIA Saclay - Île-de-France (laboratoire) , Parietal - Modélisation de la structure, du fonctionnement et de la variabilité du cerveau à partir d'IRM à haut champ (equipe de recherche) et de université Paris-Sud (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-10-2016 .


  • Résumé

    La neuroimagerie étudie les activations cérébrales évoquées par les différents concepts centraux des sciences cognitives. Confronter les différentes études est difficile car il n'y a pas de lien accepté à travers les concepts en sciences cognitives. Ce projet propose d'utiliser des outils de sémantique distributionnelle, introduits en traitement de texte, pour apprendre une structure sémantique des sciences cognitives à partir des similarités dans les réponses cérébrales associées à ces concepts. Le projet s'appuie sur l'apparition récente de grandes bases de données d'images et de coordonnées d'activations cérébrales associées à des publications de science cognitive. La structure sur les concepts de science cognitive ainsi apprise sera utilisé pour des tâches de décodage cérébrale: la prédiction du comportement d'un sujet à partir de son activité cérébrale. Cette tâche d'apprentissage statistique permet d'appuyer l'association de régions cérébrales à des aspects cognitif spécifiques du comportement observé.

  • Titre traduit

    Meta-analysis of Brain Responses to shape a Cognitive Atlas


  • Résumé

    Neuroimaging studies the brain activation evoked by various central concepts of cognitive science. Relating these studies is challenging as there is no accepted links across these concepts: are attention and vigilance sub-notions of consciousness, or is consciousness a property of its own? This project proposes to use tools from distributional semantics, pioneered in text processing, to learn a semantic structure of cognitive science from the similarities in the brain response associate to these concepts. The project relies on the emerging large-scale databases of brain activation images and coordinates, linked to the corresponding cognitive-science publications. The structure on cognitive concepts will be used in brain decoding tasks, predicting the subject's behavior from the brain activity. This machine learning task grounds the association of brain regions to specific cognitive aspects of behavior.