SIERRA : Signal et Images en Région Rhône-Alpes

Avancées récentes autour des neurosciences computationnelles


Date : 27 janvier 2015
Lieu : ENS de Lyon, site Monod, grande salle du Centre Blaise Pascal (LR6 C 023) (Plan d'accès)


9h30-10h00 : Accueil

10h00-11h00 : Henry KENNEDY -- Stem Cell and Brain Research Institute, INSERM, Lyon

Titre -- The Brain in Space (joint work with Kenneth KNOBLAUCH)

Résumé -- Surprisingly little is known about the statistics of cortical networks due to an absence of investigation of their weighted and spatial properties. Using brain-wide retrograde tracing experiments in macaque, we are generating a consistent database of between area connections with projection densities, and distances. The network is neither a sparse small-world graph nor scale-free (Markov et al., 2013). Local connectivity accounts for 80\% of labelled neurons, meaning that cortex is heavily involved in local function. Importantly link weights, are highly characteristic across animals, follow a heavy-tailed lognormal distribution over 6 orders of magnitude, and decay exponentially with distance. The statistical properties of the cortex will give insight into the nature of the processing mode of the cortex (Markov and Kennedy, 2013). We are making a weighted network analysis, this reveals a trade off between local and global efficiencies. An important finding is that a distance rule predicts the binary features, the global and local communication efficiencies as well as the clustered topography of the graph (Ercsey-Ravasz et al., 2013). These findings underline the importance of weight-based hierarchical layering in cortical architecture and hierarchical processing, and point to the need to consider the embedded properties of the cortcx (Markov and Kennedy, 2013, Markov et al., 2014).

References:
Ercsey-Ravasz M, Markov NT, Lamy C, Van Essen DC, Knoblauch K, Toroczkai Z, Kennedy H (2013) A predictive network model of cerebral cortical connectivity based on a distance rule. Neuron 80:184-197.
Markov NT, Ercsey-Ravasz M, Van Essen DC, Knoblauch K, Toroczkai Z, Kennedy H (2013) Cortical high-density counter-stream architectures. Science 342:1238406.
Markov NT, Kennedy H (2013) The importance of being hierarchical. Curr Opin Neurobiol 23:187-194.
Markov NT, Vezoli J, Chameau P, Falchier A, Quilodran R, Huissoud C, Lamy C, Misery P, Giroud P, Barone P, Dehay C, Ullman S, Knoblauch K, Kennedy H (2014) The Anatomy of Hierarchy: Feedforward and feedback pathways in macaque visual cortex. Journal of Comparative Neurology 522:225-259.



11h00-12h00 : Vincent GRIPON -- Télécom Bretagne, Brest

Titre -- Error correcting in the brain

Résumé -- Nous discutons du domaine émergent des neurosciences informationnelles. À la croisée entre théorie de l'information et neurosciences, notre paradigme consiste à étudier la machine cérébrale sous l'angle du codage correcteur d'erreur. Une introduction au domaine, aux travaux en cours et à venir sera présentée.



12h00-14h00 : Déjeuner

14h00-15h00 : Jérémie MATTOUT -- CRNL, INSERM, Lyon

Titre -- Interfaces cerveau-machines

Résumé -- L'exposé sera l'occasion de proposer un bref état de l'art du domaine et de mettre en avant les aspects multidisciplinaires (électrophysiologie, neurosciences computationnelles, machine learning, temps réel). Des exemples de quelques uns de nos travaux et projets en cours seront donnés.



15h00-16h00 : Christian JUTTEN -- GIPSA-lab, UJF, Grenoble

Titre -- Analyse dynamique de séquences de signaux multidimensionnels

Résumé -- La séparation des sources permet d'expliquer des données multidimensionnelles en les factorisant comme un produit de variables latentes (les sources) par des fonctions d'activation. Quand on considère une suite de telles données, par exemple une suite d'images hyperspectrales ou une suite de signaux EEG, on peut s'interroger sur l'évolution de la factorisation (donc des variables latentes et des fonctions d'activation) entre les différents blocs de données. Ceci peut s'écrire en imposant un modèle d'évolution entre blocs de données successifs. Nous présenterons dans cet exposé deux exemples d'une telle analyse en imagerie hyperspectrale et en analyse de signaux EEG.



15h00-16h00 : Gérard BERRY -- Collège de France

Titre -- Débat sur des questions ouvertes liées aux aspects temporels dans le cerveau