Dissertations / Theses: 'Réseaux de connectivité du cerveau'

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Bellec, Pierre. "Etude longitudinale des réseaux cérébraux à large échelle en IRMf : méthodes et application à l'étude de l'apprentissage moteur." Paris 11, 2006. http://www.theses.fr/2006PA112011.

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Abstract:

L'apprentissage de nouvelles capacités chez l'homme induit une réorganisation spatiale et temporelle importante de l'activité cérébrale. Un tel processus de plasticité cérébrale implique notamment la modulation des interactions fonctionnelles au sein de réseaux de régions distribuées dans le cerveau, appelés réseaux à large échelle. Différentes mesures de connectivité existent pour quantifier ces interactions à partir des données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), qui permet de mesurer de manière indirecte et non invasive l'activité cérébrale. J'ai développé une série de méthodes permettant de caractériser la réorganisation des réseaux cérébraux à large échelle, à partir d'une étude longitudinale par IRMf portant sur un même sujet, ou groupe de sujets, à différents stades d'un processus d'apprentissage. Tout d'abord, le réseau de régions impliquées dans l'exécution de la tâche d'apprentissage est construit et identifié de manière exploratoire à l‘aide d'une méthode de croissance compétitive visant à segmenter la matière grise en régions fonctionnellement homogènes, suivie d'une procédure statistique de classification. Une méthode statistique permet ensuite de déterminer quelles interactions au sein du réseau sont modifiées de manière significative au cours du processus d'apprentissage. Cette méthode repose sur une technique de bootstrap non paramétrique, tenant compte de l'autocorrélation temporelle des données d'IRMf, et contrôlant le taux de faux positifs. Ces méthodes ont été validées et évaluées sur données de simulation et sur des données réelles, ces dernières impliquant un apprentissage de séquences motrices et d'adaptation sensorimotrice
Skill learning in human healthy volunteers is thought to induce a reorganization of cerebral activity. Such process of cerebral plasticity involves the modulation of functional interactions within networks of spatially distributed brain regions, or large-scale networks. Various measures of connectivity exist that allow one to quantify these functional interactions using functional magnetic resonance imaging (fMRI), which enables the non-invasive, yet indirect, measure of cerebral activity. I developed a series of methods that allows to characterize the reorganization of large-scale networks in the brain when considering an fMRI longitudinal study of a single subject or group of subjects, at various stages of a learning process. First, the regions of the network involved in the execution of the task under scrutiny are built and identified from the functional data in an exploratory way, by using a competitive region growing method, which segments the gray matter into functionally homogeneous regions, then followed by a statistical classification procedure. A statistical method is then designed to assess which interactions are significantly modulated within the network during the plasticity process. This method is based on a non-parametric bootstrap technique, taking the temporal auto-correlation of fMRI time series into account, and controling the false discovery rate. These methods have been validated and evaluated on both synthetic and real datasets. Two real datasets were studied, which involved learning of a sensorimotor adaptation task and of a motor sequence task, respectively

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Karkar, Slim Ismael. "Parcellisation et analyse multi-niveaux de données : Application à l’étude des réseaux de connectivité cérébrale." Strasbourg, 2011. https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2011/KARKAR_Slim_Ismael_2011.pdf.

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Abstract:

Durant les dernières décennies, l'IRM fonctionnelle a permis de cartographier les différentes fonctions cérébrales et, plus récemment, d'identifier les réseaux fonctionnels qui décrivent les interactions qui peuvent s'établir entre régions cérébrales, proches ou distantes, lors de l'exécution d'une tâche cognitive. Pour identifier ces réseaux, une stratégie récente repose sur une parcellisation préliminaire du cerveau en régions fonctionnellement homogènes, puis sur l'identification des réseaux fonctionnels significatifs depuis une mesure des interactions entre l'ensemble des régions. Ainsi, la première partie de cette thèse propose une nouvelle méthode de parcellisation du cerveau en régions fonctionnellement homogènes. La méthode proposée est exploratoire et multi-niveaux : elle fournit plusieurs niveaux de parcellisation, et nous avons montré que les régions définies par notre méthode se superposent de manière satisfaisante aux structures anatomiques du cortex. Dans la deuxième partie de la thèse, nous avons proposé une méthode originale d'identification des réseaux fonctionnels. L'approche développée permet la significativité des réseaux étant donné leur taille et le seuil utilisé pour leur détection. Une telle approche permet de détecter des réseaux de faible taille qui impliquent des liens très significatifs, et également des réseaux plus grands impliquant des liens moins significatifs. Enfin, nous avons développé une approche permettant de classer les réseaux obtenus, de manière à réaliser une étude de groupe. L'information disponible sur l'ensemble des sujets permet alors de définir des classes qui synthétisent les caractéristiques des réseaux les plus partagés au sein d'une population de sujets
Over the last decade, functional MRI has emerged as a widely used tool for mapping functions of the brain. More recently, it has been used for identifying networks of cerebral connectivity that represent the interactions between different brain areas. In this context, a recent strategy is based on a preliminary parcellation of the brain into functional regions, and then identifying functional networks from a measurement of interactions between each area. The first part of this thesis describes a novel approach for parcellation that produces regions that are homogeneous at several levels. These regions are shown to be consistent with the anatomical landmarks of the processed subjects. In the second part, we propose a new family of statistics to identify significant networks of functional connectivity. This approach enables the detection of small, strongly-connected networks as well as larger networks that involve weaker interactions. Finally, within a classification framework, we developed a group-level study, producing networks that synthesize characteristics of functional networks across the population under study

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Bertrand, Perrine. "Étude en IRM des modifications des connectivités cérébrales anatomique et fonctionnelle en fonction de l'âge chez le sujet sain." Toulouse 3, 2012. http://thesesups.ups-tlse.fr/2021/.

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Abstract:

Notre travail a consisté à analyser les modifications au cours de l'âge des connectivités cérébrales anatomique et fonctionnelle. Pour chaque participant, 47 hommes sains (20-65 ans), plusieurs séquences IRM ont été acquises (IRM Philips 3T) : une image anatomique T1 (calcul de l'épaisseur corticale et évaluation de l'atrophie cérébrale), une image de diffusion 32 directions (extraction de la fraction d'anisotropie et la diffusivité moyenne et réalisation de la tractographie) et trois imageries fonctionnelles, au repos, durant une tâche motrice et une attentionnelle, (permettent l'analyse de la connectivité fonctionnelle grâce à des méthodes d'Analyse en Composantes Indépendantes et des méthodes basées sur l'étude statistique des réseaux : Network Based Statistics). Nous avons utilisé les logiciels SPM8 (Statistical Parametric Mapping), MATLAB (The MathWorks, Inc), FSL (FMRIB Software Library), et Statistica (Statsoft). L'imagerie fonctionnelle a permis de mettre en évidence le rôle joué par le Gyrus Angulaire (dont de nombreuses connexions se modifient), et des modifications intervenant dans le réseau du Default-Mode et celui de la Mémoire de Travail (diminutions dans le lobe frontal). Nous avons également observé une diminution de l'orientation des fibres dans la partie antérieure du Corps Calleux et dans le cervelet. L'étude de la connectivité anatomique a montré un ensemble de sous-réseaux d'aires structurellement liées qui résistent au cours de l'âge. Les retombées de ce projet se trouvent dans les potentialités d'application à diverses maladies neurodégénératives puisqu'il permet une meilleure caractérisation du vieillissement physiologique
Our study was focused on the changes of anatomical and functional brain connectivity during aging. We acquired for each participant (47 male subjects, healthy, aged from 20 to 65) several MRI imaging (Philips 3T MRI): an anatomical sequence (T1 weighted image), a sequence of diffusion imaging in 32 directions and three sequences of functional imaging (at rest, during a motor task and an attentional). The anatomical image allows us to assess the brain atrophy and calculate the cortical thickness. With the diffusion tensor imaging (DTI) we have extracted fractional anisotropy and mean diffusivity and we have realized tractography. We used different software as SPM8 (Statistical Parametric Mapping), MATLAB (The MathWorks, Inc. ) and Statistica (Statsoft). We have analyzed the functional connectivity with the 3 sequences of fMRI using methods of Independent Component Analysis, and methods based on statistical analysis of networks (Network Based Statistics). Functional imaging has showed the role played by the Angular Gyrus (including many modifications on connections), and changes occurring in the Default-Mode Network and the Working Memory (decreases in the frontal lobe). Furthermore, we have demonstrated a decrease in fiber orientation in the anterior part of the Corpus Callosum, and in the cerebellum. Due to the study of anatomical connectivity, we have defined a set of sub-networks that resist structurally with age. Our contribution will allow a better characterization of the effect of normal aging on brain connectivity. Besides, benefits of this study may be useful for the comprehension of neurodegenerative diseases such as Alzheimer and Parkinson

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Skeif, Hanadi. "Connectivité fonctionnelle des réseaux neuronaux intégratifs du système limbique étudiée en IRM fonctionnelle d'activation par stimuli olfactifs." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS537/document.

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Abstract:

Les mécanismes précis à l’origine de la dépression ne sont pas encore élucidés. L’avènement des techniques de neuro-imagerie fonctionnelle telle que l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (fMRI) fournit un outil puissant permettant non seulement de définir les circuits neurobiologiques perturbés dans la dépression, mais aussi de mieux comprendre la contribution de chaque région. Les objectifs de ce travail ont consisté à mettre en évidence : (i) les clusters neuronaux impliqués dans l’évaluation hédonique d’un odorat, (ii) les anomalies cérébrales fonctionnelles sous-tendant les déficits olfactifs dans l’épisode de dépression caractérisée (EDC) et (iii) les modulations de ces anomalies suite à un traitement d’antidépresseur. Trente-huit patients dépressifs et trente sujets sains ont été sélectionnés pour réaliser un examen de fMRI comprenant trois tâches olfactives, les trois odeurs sont la menthe crépue (odeur agréable), bois de santal (odeur neutre) et le lie de vin (odeur désagréable). D’après notre étude nous avons conclu que les patients déprimés présentent des anomalies de fonctionnement dans le thalamus qui peut être considéré un marqueur efficace pour le pronostic de la dépression. De plus, la fMRI constitue un bon outil pour juger de l’efficacité du traitement antidépresseur
The precise mechanisms at the origin of the depression are not yet elucidated. The advent of functional neuroimaging techniques such as functional magnetic resonance imaging (fMRI) has provided a powerful tool not only for defining the neurobiological circuits disturbed in depression, but also for better understanding the contribution of each region. The objectives of this work were to highlight: (i) the clusters involved in the hedonic evaluation of the smell (ii) the functional brain abnormalities underlying the olfactory deficits in the major depressive episode (MDE) and (iii) the modulations of these abnormalities following antidepressant treatment. Thirty-eight depressive patients and thirty healthy subjects were selected to perform a fMRI examination with three tasks: recognizing three smells which are the spearmint, sandalwood and wine lees. Based on our study, we can conclude that depressed patients have functional abnormalities in the thalamus, this region may be considered as a good marker for the prognosis of depression. In addition, fMRI could be a good tool to evaluate the treatment performance of antidepressant treatment

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Obando, Forero Catalina. "Statistical graph models of temporal brain networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2018SORUS454.pdf.

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Abstract:

La discipline encore naissante des réseaux complexes est vecteur d’un changement de paradigme dans la neuroscience. Les connectomes estimés à partir de mesures de neuroimagerie comme l’électroencéphalographie, la magnétoencéphalographie ou encore l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle fournissent une représentation abstraite du cerveau sous la forme d’un graphe, ce qui a permis des percées décisives dans la compréhension compacte et objective des propriétés topologiques et physiologiques des cerveaux sains. Cependant, les approches de pointe ignorent souvent l'incertitude et la nature temporelle de données de connectivité fonctionnelles. La plupart des méthodes disponibles dans la littérature ont en effet été développées pour caractériser les réseaux cérébraux fonctionnels comme des graphes statiques composés de nœuds (des régions cérébrales) et des liens (intensité de connectivité fonctionnelle) par métrique de réseau. En conséquence, la théorie des réseaux complexes a été principalement appliquée à des études transversales avec une unique mesure par sujet, produisant au final une caractérisation consistant en une moyenne de phénomènes neuronaux spatiotemporels. Nous avons implémenté des méthodes statistiques pour modéliser et simuler des réseaux cérébraux temporels. Nous avons utilisé des modèles de graphe qui permettent d'étudier simultanément à quel point les différentes propriétés des réseaux influencent la topologie observée dans les réseaux de connectivité cérébrale fonctionnelle. Nous avons identifié avec succès les mécanismes de connectivité locale fondamentaux qui gouvernent les propriétés des réseaux cérébraux. Nous avons proposé l'adaptation temporelle de ces mécanismes fondamentaux pour modéliser et simuler les changements physiologiques dynamiques d'un réseau cérébral. Plus spécifiquement, nous avons exploité des métriques temporelles pour construire des modèles temporels informatifs du rétablissement de patients ayant subit un accident vasculaire cérébral
The emerging area of complex networks has led to a paradigm shift in neuroscience. Connectomes estimated from neuroimaging techniques such as electroencephalography (EEG), magnetoencephalography (MEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) results in an abstract representation of the brain as a graph, which has allowed a major breakthrough in the understanding of topological and physiological properties of healthy brains in a compact and objective way. However, state of the art approaches often ignore the uncertainty and temporal nature of functional connectivity data. Most of the available methods in the literature have been developed to characterize functional brain networks as static graphs composed of nodes (brain regions) and links (FC intensity) by network metrics. As a consequence, complex networks theory has been mainly applied to cross-sectional studies referring to a single point in time and the resulting characterization ultimately represents an average across spatiotemporal neural phenomena. Here, we implemented statistical methods to model and simulate temporal brain networks. We used graph models that allow to simultaneously study how different network properties influence the emergent topology observed in functional connectivity brain networks. We successfully identified fundamental local connectivity mechanisms that govern properties of brain networks. We proposed a temporal adaptation of such fundamental connectivity mechanisms to model and simulate physiological brain network dynamic changes. Specifically, we exploited the temporal metrics to build informative temporal models of recovery of patients after stroke

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Treserras, Sébastien. "Études sur la connectivité cérébrale : aspects méthodologiques et applications au cerveau au repos, à la motricité et à la lecture." Toulouse 3, 2008. http://thesesups.ups-tlse.fr/1244/.

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Abstract:

La connectivité cérébrale permet, dans le domaine de la neuroimagerie fonctionnelle de mieux comprendre les relations qu'entretiennent des aires corticales activées par une tâche ou une stimulation. Deux approches sont possibles pour analyser ces relations : la connectivité fonctionnelle et la connectivité effective. Cette thèse a porté à la fois sur les aspects théoriques de ces méthodes et sur leur application à des situations cognitives variées utilisant l'IRM fonctionnelle. La connectivité fonctionnelle a servi à l'étude des modifications de l'activité cérébrale lors du passage du repos à l'état actif. Nous avons montré que le réseau cérébral actif au repos et celui du système moteur se retrouvent liés lors d'un état d'attention dirigée au mouvement. Ceci suggère que le réseau basal joue un rôle d'activateur en sélectionnant le réseau cognitif adéquat pour remplir la tâche demandée (moteur). La connectivité effective mesure l'influence qu'exerce une aire cérébrale sur une autre. Nous avons appliqué la méthode " Modélisation par équations structurelles " (SEM) sur deux études différentes: l'une portant sur l'apprentissage moteur et l'autre sur l'aptitude à la lecture. Dans le premier cas nous montrons que les différentes stratégies d'apprentissage se traduisent par des modulations différentes des connexions entre les régions sollicitées; dans le second nous montrons que la charge linguistique des items présentés est corrélée au poids des connexions entre l'aire de Broca et le lobule pariétal supérieur gauche. Ce travail, outre son aspect méthodologique, confirme le potentiel d'une analyse de la connectivité cérébrale dans les études de neuroimagerie fonctionnelle
The cerebral connectivity implemented in functional neuroimagery, allows to better understand the relations between cortical areas. Two approaches may be used to study these relations: functional and effective connectivity. The present thesis deals about both theory of these methods and theirs applications to various cognitive situations using fMRI. Functional connectivity was chosen to study modification of cerebral activity during the transition from the resting to an activated state. We showed that two networks (resting state network and motor system network) that were independent during the resting state happened to be connected during a movement readiness state. This result suggests that default-mode network plays a role triggering the cognitive network dedicated to perform the task (motor). Effective connectivity was used to describe influences among brain regions. We applied structural equation modeling (SEM) on two different studies: one focused on motor learning and the other on the reading skill. For the first one, we showed that different learning strategies correspond to different modulation of connexions between solicited areas; for the second one we demonstrated that the linguistic load of presented items wad correlated with the connexion weight between Broca area and the left superior parietal lobule. As well as methodologic aspect, this thesis work confirms the potential of an cerebral connectivity analysis in functional neuroimagery studies

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Guillon, Jérémy. "Multilayer Approach to Brain Connectivity in Alzheimer’s Disease." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS305.

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Abstract:

La maladie d’Alzheimer provoque des altérations de la structure des réseaux cérébraux et des fonctions cérébrales qui peuvent être modélisées par une analyse de la connectivité cérébrale. Nous avons proposé une approche en réseaux multi-niveaux pour analyser les réseaux cérébraux multi-fréquentiels et multimodaux construits à partir des enregistrements de magnétoencéphalographie (MEG), d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et de diffusion (IRMd). Les principaux résultats de ces travaux ont démontré l’existence d’un type de hubs non définis précédemment que sont les hubs inter-fréquentiels, identifiés grâce à leur coefficient de multi-participation (MPC) calculé à partir d’un réseau de connectivité cérébrale en topologie multiplexe multi-fréquentiel. Ces hubs sont impactés par la maladie d’Alzheimer, qui diminue leur capacité, naturellement très élevée, à intégrer l'information se propageant à travers différentes bandes de fréquences. Nous avons également généralisé le concept d’une structure en noyau-périphérie aux réseaux multi-niveaux afin de pouvoir ensuite l’appliquer à un modèle de connectivité cérébrale multimodale combinant des réseaux structurels et fonctionnels dans une seule et même topologie en multiplexe. Ainsi, nous avons pu identifier d’un point de vue systémique les régions les plus importantes à l’échelle du cerveau et étudier leur altération chez les patients atteints de la maladie d’Alzheimer. Cette thèse expose donc comment les réseaux complexes multi-niveaux appliqués à la connectivité cérébrale peuvent aider à comprendre l’impact de maladies neurodégénératives telles que la maladie d’Alzheimer
Alzheimer’s disease causes alterations of the brain networks structure and function that can be modelized by a brain connectivity analyse. We proposed a multi-layer approach to analyse multi-frequency and multimodal brain networks built from magnetoencephalographic (MEG) recordings, functional (fMRI) or diffusion-weighted magnetic resonance imaging (DWI). Main results showed the existence of previously undefined type of hubs that are inter-frequency hubs; identified thanks to their multi-participation coefficient (MPC) computed from a brain connectivity network with a multi-frequency multiplex topology. These hubs are impacted by Alzheimer’s disease, which reduces their naturally high ability to integrate information propagating through different frequency bands. We also generalized the concept of core-periphery structure to multilayer networks to be able to apply it to a multimodal brain connectivity model that combines structural and functional networks in a single multiplex topology. Hence, we could identify, from a systemic point of view, the most important regions at the scale of the entire brain and study their alteration in patients with Alzheimer’s disease. Therefore, this thesis expose how multilayer networks applied to brain connectivity can help in understanding neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s disease

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Malherbe, Caroline. "Imagerie des faisceaux de fibres et des réseaux fonctionnels du cerveau : application à l'étude du syndrome de Gilles de la Tourette." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00980572.

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Abstract:

L'objectif de cette thèse est d'identifier et caractériser les boucles anatomiques et fonctionnelles cortico-sous-corticales chez l'Homme, à partir de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) au repos et de diffusion. Une boucle est un ensemble de régions corticales, sous-corticales et cérébelleuses, qui interagissent afin d'effectuer ou de préparer une tâche.Le premier axe de ce travail vise à identifier les réseaux fonctionnels cortico-sous-corticaux en IRMf au repos. Nous proposons une méthode statistique robuste séparant l'analyse corticale de l'analyse sous-corticale. Une analyse en composantes indépendantes spatiales est d'abord réalisée individuellement sur les régions corticales, et suivie d'une classification hiérarchique. Les régions sous-corticales associées sont ensuite extraites par un modèle linéaire général dont les régresseurs comportent la dynamique des régions corticales, suivi d'une analyse de groupe à effets aléatoires. La méthode est validée sur deux jeux de données différents. Un atlas immunohistochimique des structures sous-corticales permet ensuite de déterminer la fonction sensorimotrice, associative ou limbique des réseaux obtenus. Nous montrons enfin que l'anatomie est un support pour la fonction chez des sujets sains.Le dernier axe étudie le syndrome de Gilles de la Tourette, qu'on pense être dû à un dysfonctionnement des boucles cortico-sous-corticales. Nous caractérisons d'abord les boucles cortico-sous-corticales fonctionnelles grâce à des métriques d'intégration et de théorie des graphes, et des différences en termes de connectivité sont mises en évidence entre patients adultes et volontaires sains. Nous montrons également que les boucles cortico-sous-corticales fonctionnelles chez les patients sont soutenues par l'anatomie sous-jacente.

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Roquet, Daniel. "Etude et application de la connectivité fonctionnelle cérébrale chez le sujet sain et dans la pathologie." Thesis, Strasbourg, 2014. http://www.theses.fr/2014STRAJ100/document.

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Abstract:

Les aires cérébrales entretiennent des relations fonctionnelles, formant ainsi des réseaux qui peuvent être altérés dans diverses pathologies. L'étude de ces réseaux de connectivité fonctionnelle pourrait potentiellement aider au diagnostic d'un individu et au traitement de sa pathologie. À travers quatre études, nous avons montré que l'analyse en composantes indépendantes spatiale est une méthode suffisamment sensible, reproductible et spécifique pour mettre en évidence, à l’échelle individuelle et au repos, des réseaux sains et pathologiques fiables. Ainsi, le réseau pathologique sous-tendant les hallucinations acoustico-verbales permet de définir les aires cérébrales à traiter par stimulation magnétique transcrânienne. Parmi les réseaux sains, ceux qui impliquent le cortex cingulaire postérieur et le précunéus semblent profondément altérés dans les troubles de la conscience, et peuvent servir d'outil diagnostic pour distinguer le locked-in syndrome de l'état végétatif. Il est désormais possible de cartographier, à l'échelle individuelle, les relations fonctionnelles entre les aires cérébrales. L’étude à venir de la dynamique et du niveau d’activité des réseaux de connectivité fonctionnelle nous renseignera davantage sur leurs fonctions et leur implication dans la pathologie
Brain areas are functionally connected in networks, even at rest. Since such connectivity networks could be impaired in several pathologies, they could potentially serve for diagnosis and treatment. Based on four studies, spatial independent component analysis has shown sufficient sensitivity, reproducibility and specificity to produce reliable healthy as well as pathological networks at the individual level. Therefore, the network underlying auditory hallucination could define the brain areas to treat by transcranial magnetic stimulation. Among the common resting-state networks, the ones involving the posterior cingular cortex and the precuneus seem deeply altered in disorders of consciousness, and so could be used as a diagnostic tool to distinguish the locked-in syndrome from the vegetative state. We can now map, at the individual level, the functional relationships between brain areas. Further studies on the dynamic and on the level of activity of the functional connectivity networks might provide relevant information about their functions and their involvement in the pathology

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Arefin, Tanzil Mahmud. "Signatures du récepteur GPR88 sur la connectivité fonctionnelle et structurelle du cerveau chez la souris : implications pour le développement de la dépendance à l’alcool." Thesis, Strasbourg, 2017. http://www.theses.fr/2017STRAJ101/document.

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Abstract:

Les mutations génétiques et les conditions pathologiques affectent la connectivité functionnelle du cerveau. Nous avons combiné la mutagénèse chez la souris et l’analyse de connectivité fonctionnelle (CF) par imagerie en Resonance Magnétique Nucléaire (IRM) pour déterminer l’impact de la délétion du gène codant pour le récepteur orphelin GPR88 sur la CF du cerveau entier. En utilisant une approche non biaisée, nous avons découvert que la délétion génétique chez la souris altère fortement le Default Mode Network, une caractéristique de nombreuses maladies psychiatriques. Nous avons aussi observé des modifications importantes de la connectivité des cortex moteurs et somatosensoriels,et du striatum en accord avec le pattern d’expression du récepteur. Enfin, une analyse par régions d’intérêt montre une perturbation importante du réseau mesocorticolimbic, qui pourrait expliquer la tendance de ces animaux à consommer de fortes quantités d’alcool. La concordance entre les altérations de CF et celles du comportement des animaux GPR88 knockout positionnent ce récepteur comme une cible prometteuse pour le traitement de maladies psychiatriques
Pathological agitations of the brain and the expression or mutation of single gene affect overall brain connectivity. Here we combined mouse mutagenesis with functional and structural MRI and explored mouse whole brain connectivity maps non-invasively in response to the inactivation of Gpr88 gene. We perceived robust modifications in the default mode network which is considered a hallmark of many psychiatric conditions, followed by sensori-motor network allied to sensorimotor gating deficiency underlying hyperactivity phenotype in Gpr88-/- mice. In addition, hippocampal and dorsal striatum functional connectivity perturbations might underlie learning deficiency and weakened amygdala connectivity with cortex and striatum might suggest triggering of risk-taking behavior previously observed in these animals. Moreover, Gpr88 deletion strongly modifies the reward network leading Gpr88-/- mice vulnerable to alcohol intake. This is the first evidence of Gpr88 involvement in reshaping the mouse brain connectome. The concordance between connectivity alterations and behavior deficits posits Gpr88 as a potential target for psychiatric disorders

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Ben, Messaoud Rémy. "Low-dimensional controllability of complex networks and applications to the human brain." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS537.

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Abstract:

La théorie de la contrôlabilité et du contrôle optimal sont des branches des mathématiques qui ont été développées durant la révolution industrielle pour commander des systèmes d'ingénierie. De nos jours, beaucoup de systèmes sont interconnectés tel qu'Internet, les réseaux de transport ou bien les réseaux électriques. Le monde biologique regorge aussi de réseaux : réseaux vasculaires, réseaux d'interaction de gènes ou même les réseaux de connectivité cérébrale. Contrôler ces systèmes complexes interconnectés est un challenge actuel. La dernière décennie a vu une explosion des études qui appliquent la théorie du contrôle à des réseaux. Des avancées importantes ont permis de comprendre comment sélectionner les nœuds qui peuvent en théorie piloter les réseaux entiers. Par contre, en pratique il est difficile de contrôler le réseau lorsque le nombre de nœuds pilotes est réduit. Cette contrainte est malheureusement commune notamment pour le contrôle des réseaux biologiques. Ce manuscrit explore la limite du contrôle par un seul nœud pilote car c'est la situation la plus vraisemblable dans la perspective de la stimulation cérébrale. Nous avons d'abord observé qu'en pratique un seul nœud pouvait contrôler précisément seulement 5 nœuds. Cette limite avait déjà été observée et nous avons voulu la dépasser. Nous avons alors décidé d'agréger les états des nœuds du réseau en quelques composantes qui seraient représentatives. Nous avons utilisé pour cela la méthode de projection sur les vecteurs propres du Laplacien du réseau. Cette méthode est incontournable dans le domaine de la réduction des réseaux et est aussi utilisée en réduction de dimensionnalité. En ne contrôlant que quelques composantes nous réduisons ainsi drastiquement le nombre de contraintes finales et le problème a un meilleur conditionnement. Nous avons appelé notre méthode : le contrôle en basse dimension des réseaux complexes. Nous avons testé et validé notre approche sur des réseaux simulés. Puis nous l'utilisons pour construire une métrique de contrôlabilité qui n'est pas impactée par les problèmes numériques qui surviennent en haute dimension. Nous avons appliqué la métrique à une grande collection de réseau structurel de cerveaux de plus de 6000 sujets sains. Ceci nous a permis de cartographier la contrôlabilité des 9 réseaux majeurs qui sous-tendent la cognition humaine
Controllability and optimal control are specific fields of mathematics that have been developed since the industrial revolution in order to command engineered systems. Nowadays, many systems are interconnected and form networks like the world wide web, transportation networks, or power grids. The biological world is also full of networks: vascular networks, gene regulation, and brain connectivity networks. Gaining control over these large and complex interconnected systems is challenging. During the last decade, there has been an explosion of studies applying controllability theory to networks. Some breakthroughs were made in characterizing the minimum number of controlled nodes and their placement. However, practically controlling networks and steering them toward specific configurations remains challenging mainly when a small fraction of nodes are controlled which is a common constraint, especially for biological networks. This dissertation aims to explore the limit where only one single driver is allowed as it would certainly be the case for brain stimulation perspectives. We observed in practice that one driver node can only control five target nodes. This practical limit was previously observed and documented so we developed a way to aggregate the states of large networks onto a few representative components. For that, we decided to take advantage of the Laplacian eigenmaps method that was already successfully applied in graph embedding and dimensionality reduction techniques. By controlling a few output components, we drastically reduce the number of terminal constraints and ensure that the problem is well-conditioned. We called our method low-dimensional network control. We tested and validated it with synthetic networks. We found that it can be adapted to build a controllability metric that is well-scaled and which does not suffer from numerical issues that arise in high dimension. We applied our method to a large cohort (N > 6k) of healthy participants deriving a detailed map of single-driver controllability for 9 large-scale networks that support human cognition

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Ridley, Ben. "Characterizing brain networks in focal epilepsies in the interictal "resting-state"." Thesis, Aix-Marseille, 2016. http://www.theses.fr/2016AIXM5042/document.

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Abstract:

Le concept de réseaux - l'idée que deux ou plusieurs nœuds distribués peuvent interagir pour produire un phénomène - a longtemps été utilisé dans la recherche et le traitement de l'épilepsie. En effet, même dans les épilepsies considérées comme «focales», les perspectives cliniques et théoriques soulignent l'importance des questions suivantes, à savoir : 1) comment pouvons-nous localiser, partitionner et caractériser les réseaux impliqués dans l'épilepsie et 2) dans quelle mesure ces réseaux interagissent avec le réseau cérébral à grande échelle? Récemment, la notion de réseaux pathologiques dans l'épilepsie a été renforcée par l’apport de la neuroimagerie, avec en particulier le paradigme 'd'état de repos' qui reconnaît l'information inhérente à l'activité spontanée du cerveau, en plus de celle liée aux événements transitoires exogènes et paroxystiques endogènes.En tirant partie de ces techniques, ce travail fournit de nouveaux concepts sur 1) les relations multimodales et le couplage entre l’hémodynamique et la connectivité fonctionnelle électro physiologique aussi bien dans les cortex épileptiques que non affectés, 2) les processus pathologiques affectant l’homéostasie ionique et les dysfonctionnements neuronaux dans les réseaux épileptiques, 3) les interactions au niveau de groupe entre les réseaux épileptiques et les propriétés topologiques du cerveau, et 4) comment les interactions entre la pathologie épileptique et des propriétés uniques du réseau cérébral peuvent contribuer à produire des effets cliniques au niveau du réseau
The concept of networks – the idea that two or more distributed nodes may interact to produce a phenomenon – has long been of utility in research into and the treatment of epilepsy. Indeed, even in epilepsies deemed ‘focal’, clinical and theoretical insights underline the importance of the questions 1) how can we localize, partition and characterize networks involved in epilepsy, and 2) to what extent do such networks interact with the brain network at large? Recently, the notion of pathological network effects in epilepsy has been reinvigorated with input from neuroimaging, especially a ‘resting-state’ paradigm that recognizes the systemic information inherent in the ongoing activity of the brain in addition to that provided when it is disturbed by transient exogenous events and endogenous paroxysms. By leveraging these techniques, this work provides novel insights into 1) the multimodal relationships and coupling between haemodynamic- and electrophysiologically-defined functional connectivity, both in epileptic and unaffected cortices 2) pathological processes affecting ionic homeostasis and neural dysfunction in epileptic networks 3) group-level interactions between epileptic networks and brain network topological properties and 4) how interactions between epileptic pathology and unique brain network properties may contribute to produce to clinical effects at the network level. This work opens up new perspectives on the understanding of network effects in epilepsy, sources of variance in their analysis, the biological processes occurring in parallel and contributing to them and their role in an individualized understanding of pathology

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Mignot, Coralie. "Modulation des activations cérébrales par des odeurs subliminales : une étude en IRM fonctionnelle." Thesis, Strasbourg, 2019. http://www.theses.fr/2019STRAJ023/document.

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Abstract:

Certaines études ont montré que des odeurs subliminales – odeurs d'intensité très faible activant le système olfactif mais non perçues consciemment – peuvent impacter le comportement alimentaire. Cependant, les mécanismes sensoriels et cognitifs impliqués dans le traitement des odeurs subliminales demeurent mal connus. Ce travail de thèse avait pour but d'explorer les activations cérébrales induites par des odeurs subliminales au moyen de l'Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle. Durant les acquisitions IRM, les participants sont exposés à leur insu à deux odeurs présentées à intensité subliminale puis supraliminale. Quatre réseaux cérébraux mis en évidence par Analyse en Composantes Indépendantes s’avèrent spécifiques de la condition subliminale. Ces réseaux ne sont pas propres au traitement des odeurs et semblent liés à des processus attentionnels et de contrôle exécutif. La modulation de leur activité par des odeurs subliminales apporte des éléments nouveaux pour comprendre l’impact de ces odeurs sur le comportement, et suggère des applications possibles d'utilisation de ces odeurs pour réguler le comportement alimentaire
Some studies showed that subliminal odours – odours of very low intensity which activate the olfactory system but are not consciously perceived – can impact food behaviours. However, the sensory and cognitive mechanisms involved in subliminal odours processing remain poorly known. This work aims exploring cerebral activity induced by subliminal odours by the means of functional Magnetic Resonance Imaging. During MRI acquisitions, participants were unknowingly exposed to two odours presented at subliminal intensity and then at supraliminal intensity. Four cerebral networks highlighted by Independent Component Analysis (ICA) prove to be specific to the subliminal condition. These networks are not particular to olfactory processing and seem to be linked to attentional and executive control processes. The modulation of their activity by subliminal odours brings new elements to understand the impact of these odours on behaviour, and suggests possible applications for using these odours to regulate food behaviour

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Messé, Arnaud. "Caractérisation de la relation structure-fonction dans le cerveau humain à partir de données d'IRM fonctionnelle et de diffusion : méthodes et applications cognitive et clinique." Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00845014.

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Abstract:

La compréhension des mécanismes cognitifs est un défi que les prouesses technologiques en imagerie par résonance magnétique fonctionnelle et de diffusion permettent de relever. Les réseaux neuronaux, ensembles de régions interconnectées anatomiquement et fonctionnellement, sont à l'ori- gine des processus cognitifs. Nous nous sommes intéressés à la relation entre la structure anatomique et la fonction de ces réseaux, au travers des deux principes fondamentaux du fonctionnement céré- bral que sont la ségrégation et l'intégration, ainsi que via la notion d'intégrité. En premier lieu, nous nous sommes penchés sur la ségrégation anatomique des noyaux gris centraux et son interprétation fonctionnelle. Puis, nous avons abordé le principe d'intégration, d'un point de vue descriptif par le biais de la théorie des graphes, puis explicatif par l'utilisation du modèle spatial autorégressif. Enfin, nous avons étudié l'intégrité structurelle du cerveau en présence de déficits neurocomportementaux suite à un traumatisme crânien léger. Nous avons ainsi mis en évidence l'existence d'un substrat ana- tomique sous-jacent aux réseaux fonctionnels. Nos résultats suggèrent que la structure anatomique des réseaux cérébraux est un substrat complexe optimisant les processus fonctionnels. De plus, une perte d'intégrité de ce substrat anatomique lors d'un traumatisme crânien léger se répercute sur le comportement et les performances cognitives. Ceci démontre que le fonctionnement cérébral, traduit par les réseaux neuronaux, est intimement lié à la structure anatomique de ces réseaux.

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Faivre, Anthony. "Etude de la réorganisation de la connectivité cérébrale au repos dans la sclérose en plaques." Thesis, Aix-Marseille, 2014. http://www.theses.fr/2014AIXM5022/document.

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Abstract:

L'IRMf de repos qui repose sur l'étude des fluctuations du signal BOLD chez un sujet au repos, pourrait permettre d'explorer les mécanismes du handicap dans la Sclérose En Plaques (SEP). En utilisant l'IRMf de repos, ce travail a eu pour objectif de caractériser la réorganisation fonctionnelle des patients atteints de SEP et ses liens avec leur handicap.Nous avons d'abord réalisé une étude combinant IRMf de repos et d'activation au stade précoce de la SEP et montré l'existence d'une corrélation entre la plasticité fonctionnelle du système moteur des patients au repos et durant la tâche. Nous avons ensuite montré l'existence d'une augmentation diffuse du niveau de connectivité fonctionnelle des patients présentant une SEP débutante, corrélée à leurs performances. Dans la 3ème partie, nous avons objectivé l'existence d'un déclin dynamique de la topologie fonctionnelle corrélée à la progression du handicap grâce à une étude longitudinale utilisant la théorie des graphes. Enfin, nous avons démontré que le gain fonctionnel obtenu par la rééducation chez les patients SEP était corrélé à une augmentation de connectivité fonctionnelle du réseau cérébral par défaut et central exécutif et de densité de substance grise dans le cortex frontal.Nos travaux montrent l'existence d'une réorganisation cérébrale fonctionnelle complexe et dynamique dans la SEP qui pourrait correspondre à des phénomènes compensatoires, dont le déclin avec l'évolution de la maladie participe à la progression du handicap. Ils démontrent l'intérêt de l'IRMf de repos pour la compréhension des substrats anatomo-fonctionnels du handicap dans la SEP et comme potentiel instrument futur d'évaluation thérapeutique
Resting-state fMRI (rs-fMRI) may provide important clue concerning disability in multiple sclerosis (MS) by exploring the spontaneous BOLD fluctuations at rest in the whole brain. The aim of this work is to depict the functional reorganization of resting-state networks in MS patients and to assess its potential relationships with disability.In the first part, we performed an fMRI protocol combining a rs-fMRI and task-associated fMRI during a motor task, in a group of early MS patients. This study evidenced a direct association between reorganization of connectivity at rest and during activation in the motor system of patients. In the second rs-fMRI study, we evidenced an increased of the global level of connectivity in most of the rs-networks, strongly associated with the level of disability of patients. In the third part, we evidenced in a 2-year longitudinal study using graph theoretical approach that MS patients exhibited a dynamical alteration of functional brain topology that significantly correlated with disability progression. In the last part, we evidenced that the transient clinical improvement following physical rehabilitation in MS patients is associated with reversible plasticity mechanisms located in the default mode network, the central executive network and in the left fronto-orbital cortex. These works evidence that MS patients exhibit a complex and dynamical functional reorganization of rs-networks, significantly associated with disability progression. This PhD thesis confirms that rs-fMRI is a relevant biomarker of pathophysiology leading to disability in MS and represents a promising tool for therapeutic assessment of MS patients in the future

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Proix, Timothée. "Large-scale modeling of epileptic seizures dynamics." Thesis, Aix-Marseille, 2015. http://www.theses.fr/2015AIXM4058.

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Abstract:

Les crises épileptiques sont des épisodes paroxysmiques d'activité cérébrale hypersynchrone. Ce travail de thèse s'attache à examiner les mécanismes de propagation des crises d'épilepsie sur une échelle temporelle lente et une grande échelle spatiale dans le cerveau humain et à les appliquer au contexte clinique. Chez les patients souffrant d'épilepsie partielle réfractaire, les crises débutent dans certaines régions localisées du cerveau, dénommées zone épileptogène, avant de recruter des régions distantes. Le succès de l'ablation chirurgicale de la zone epileptogène dépend principalement de sa délimitation adéquate, un problème souvent épineux en pratique clinique. À cela s'ajoute notre compréhension parcellaire des mécanismes à l'origine des crises et de leur propagation. Nous utilisons un modèle mathématique de masse neuronale reproduisant le décours temporel de l'activité moyenne critique et intercritique d'une région cérébrale, guidé de manière autonome par une variable permittive lente. Nous introduisons tout d'abord un couplage permittif lent entre ces masses neuronales, afin de révéler l'importance de la variété lente dans le recrutement des régions cérébrales dans la crise. Nous présentons ensuite un pipeline de traitement des données structurelles et de diffusion IRM pour reconstruire automatiquement le cerveau virtuel d'un patient. Nous utilisons ensuite une analyse de stabilité linéaire et la connectivité large-échelle pour prédire la zone de propagation. Nous appliquons notre méthode à un jeu de données de 15 patients épileptiques et démontrons l'importance du connectome pour prédire la direction de propagation des crises
Epileptic seizures are paroxysmal hypersynchronizations of brain activity, spanning several temporal and spatial scales. In the present thesis, we investigate the mechanisms of epileptic seizure propagation on a slow temporal and large spatial scale in the human brain and apply them to a clinical context. For patients with partial refractory epilepsy, seizures arise from a localized region of the brain, the so-called epileptogenic zone, before recruiting distant regions. Success of the resective surgery of the epileptogenic zone depends on its correct delineation, which is often difficult in clinical practice. Furthermore, the mechanisms of seizure onset and recruitment are still largely unknown. We use a mathematical neural mass model to reproduce the time course of interictal and ictal mean activity of a brain region, in which the switching between these states is guided by an autonomous slow permittivity variable. We first introduce a slow permittivity coupling function between these neural masses, hypothesizing the importance of the slow manifold in the recruitment of brain regions into the seizure. Before exploring large-scale networks of such coupled systems, we present a processing pipeline for automatic reconstruction of a patient's virtual brain, including surface and connectivity (i.e., connectome), using structural and diffusion MRI, and tractography methods. Using linear stability analysis and large-scale connectivity, we predict the propagation zone. We apply our method to a dataset of 15 epileptic patients and establish the importance of the connectome in determining large-scale propagation of epileptic seizures

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Jmail, Nawel. "Séparation des activités cérébrales phasiques et oscillatoires en MEG, EEG et EEG intracérébral." Thesis, Aix-Marseille, 2012. http://www.theses.fr/2012AIXM5013/document.

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Abstract:

Les oscillations jouent un rôle de premier plan dans la mise en place des réseaux cérébraux sains et pathologiques. En particulier, au niveau clinique, les activités oscillatoires sont d'une grande importance diagnostique en épilepsie. Par ailleurs, les méthodes non-invasives d'électrophysiologie sont particulièrement adaptées pour la compréhension des réseaux cérébraux à grande échelle. Cependant, la majorité des études en épilepsie a été dirigée vers les pointes intercritiques, qui sont des activités transitoires. Une question qui reste donc en suspens est le lien entre les pointes épileptiques et les activités oscillatoires épileptiques. Cette thèse a visé à résoudre deux problématiques complémentaires autour de cette question. La première problématique est la séparation adéquate entre les activités oscillatoires et transitoires. Il s'agit d'une tâche difficile surtout lors d'un grand chevauchement temporel, qui peut résulter en la contamination d'une activité par l'autre. Nous avons évaluée trois méthodes de filtrage : le filtre FIR (méthode classique), la transformé d'ondelette stationnaire et le filtrage parcimonieux par matching pursuit (MP, basé sur un dictionnaire). Sur des simulations, la SWT a donné de très bons résultats pour la reconstruction des transitoires et le MP pour les oscillations ; de plus, les deux méthodes ont donné un faible taux de faux positifs en détection automatique des oscillations. La SWT et le FIR ont donné les meilleurs résultats de filtrage sur les signaux réels, en particulier lors de la localisation de source
The Oscillatory activities play a leading role in the development of healthy and pathological brain networks. In particular, at the clinical level, the oscillatory activities are of great importance in the diagnostic of epilepsy. In addition, the non-invasive electrophysiology methods are particularly suitable for understanding the large-scale brain networks. However, most studies in epilepsy have been directed to the interictal spikes, which are transitional activities. One issue that remains unresolved is the relationship between epileptic spikes and epileptic oscillatory activities. This thesis resolves two complementary problems. The first one is the suitable separation between the oscillatory and transitory activity, which is quite sensitive to the presence of the overlap in the time-frequency domain. This can lead to a contamination between the activities. We did evaluate three filtering methods: the FIR (classic methods), the stationary wavelet SWT and the parsimonious filter with the matching pursuit MP. The SWT gave good results in the reconstruction of transient activity and the MP in the reconstruction of oscillatory activity both for simulated data; also they provide a low false positive in automatic detection of oscillatory activity. The SWT and FIR gave the best results on real signals especially for source localization. In the simulated data, the MP is optimal since the atoms of the dictionary resembles to the simulated signals, which isn't guaranteed for real signals. The second problem is the comparison between network connectivity of transient and oscillatory activity, as measured in surface recordings (MEG) and invasive recordings SEEG

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Dubreuil, Alexis. "Mémoire et connectivité corticale." Thesis, Paris 5, 2014. http://www.theses.fr/2014PA05T036/document.

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Abstract:

Le système nerveux central est capable de mémoriser des percepts sur de longues échelles de temps (mémoire à long terme), ainsi que de maintenir activement ces percepts en mémoire pour quelques secondes en vue d’effectuer des tâches comportementales (mémoire de travail). Ces deux phénomènes peuvent être étudiés conjointement dans le cadre de la théorie des réseaux de neurones à attracteurs. Dans ce cadre, un percept, représenté par un patron d’activité neuronale, est stocké en mémoire à long terme et peut être chargé en mémoire de travail à condition que le réseau soit capable de maintenir de manière stable et autonome ce patron d’activité. Une telle dynamique est rendue possible par la forme spécifique de la connectivité du réseau. Ici on examine des modèles de connectivité corticale à différentes échelles, dans le but d’étudier quels circuits corticaux peuvent soutenir efficacement des dynamiques de type réseau à attracteurs. Ceci est fait en montrant comment les performances de modèles théoriques, quantifiées par la capacité de stockage des réseaux (nombre de percepts qu’il est possible de stocker, puis réutiliser), dépendent des caractéristiques de la connectivité. Une première partie est dédiée à l’étude de réseaux complètement connectés où un neurone peut potentiellement être connecté à chacun des autres neurones du réseau. Cette situation modélise des colonnes corticales dont le rayon est de l’ordre de quelques centaines de microns. On s’intéresse d’abord à la capacité de stockage de réseaux où les synapses entre neurones sont décrites par des variables binaires, modifiées de manière stochastique lorsque des patrons d’activité sont imposés sur le réseau. On étend cette étude à des cas où les synapses peuvent être dans K états discrets, ce qui, par exemple, permet de modéliser le fait que les connections entre deux cellules pyramidales voisines du cortex sont connectées par l’intermédiaire de plusieurs contacts synaptiques. Dans un second temps, on étudie des réseaux modulaires où chaque module est un réseau complètement connecté et où la connectivité entre modules est diluée. On montre comment la capacité de stockage dépend de la connectivité entre modules et de l’organisation des patrons d’activité à stocker. La comparaison avec les mesures expérimentales sur la connectivité à grande échelle du cortex permet de montrer que ces connections peuvent implémenter un réseau à attracteur à l’échelle de plusieurs aires cérébrales. Enfin on étudie un réseau dont les unités sont connectées par des poids dont l’amplitude a un coût qui dépend de la distance entre unités. On utilise une approche à la Gardner pour calculer la distribution des poids qui optimise le stockage de patrons d’activité dans ce réseau. On interprète chaque unité de ce réseau comme une aire cérébrale et on compare la distribution des poids obtenue théoriquement avec des mesures expérimentales de connectivité entre aires cérébrales
The central nervous system is able to memorize percepts on long time scales (long-term memory), as well as actively maintain these percepts in memory for a few seconds in order to perform behavioral tasks (working memory). These two phenomena can be studied together in the framework of the attractor neural network theory. In this framework, a percept, represented by a pattern of neural activity, is stored as a long-term memory and can be loaded in working memory if the network is able to maintain, in a stable and autonomous manner, this pattern of activity. Such a dynamics is made possible by the specific form of the connectivity of the network. Here we examine models of cortical connectivity at different scales, in order to study which cortical circuits can efficiently sustain attractor neural network dynamics. This is done by showing how the performance of theoretical models, quantified by the networks storage capacity (number of percepts it is possible to store), depends on the characteristics of the connectivity. In the first part we study fully-connected networks, where potentially each neuron connects to all the other neurons in the network. This situation models cortical columns whose radius is of the order of a few hundred microns. We first compute the storage capacity of networks whose synapses are described by binary variables that are modified in a stochastic manner when patterns of activity are imposed on the network. We generalize this study to the case in which synapses can be in K discrete states, which, for instance, allows to model the fact that two neighboring pyramidal cells in cortex touches each others at multiple contact points. In the second part, we study modular networks where each module is a fully-connected network and connections between modules are diluted. We show how the storage capacity depends on the connectivity between modules and on the organization of the patterns of activity to store. The comparison with experimental measurements of large-scale connectivity suggests that these connections can implement an attractor neural network at the scale of multiple cortical areas. Finally, we study a network in which units are connected by weights whose amplitude has a cost that depends on the distance between the units. We use a Gardner's approach to compute the distribution of weights that optimizes storage in this network. We interpret each unit of this network as a cortical area and compare the obtained theoretical weights distribution with measures of connectivity between cortical areas

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Leguay, Jérémie. "Hétérogénéités et Routages dans les Réseaux à Connectivité Intermittente." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00809771.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous présentons plusieurs contributions pour le routage dans les réseaux tolérants aux délais (DTN). D'abord, nous démontrons, à l'aide d'une analyse de traces réelles, la présence d'hétérogénéité dans les interactions entre les noeuds et que celle-ci peut être prise en compte pour proposer le routage. Deuxièmement, nous proposons l'utilisation d'un formalisme générique basé sur un espace virtuel euclidien, appelé MobySpace, construit à partir d'informations sur les habitudes de mobilité des noeuds. Nous démontrons, avec le rejeux de traces de mobilité réelles, que ce formalisme peut s'appliquer au routage DTN et qu'il permet de créer des stratégies performantes en terme de taux de livraison et de coût de communication. Enfin, nous étudions une architecture de distribution de contenu en environnement urbain à l'aide de bornes courte portée Bluetooth. Nous étudions plusieurs stratégies de distribution en rejouant des traces collectées lors d'une expérience inédite.

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Rahal, Line. "Imagerie fonctionnelle ultrasonore du cerveau pour l'étude, le suivi et le traitement de la douleur aiguë et chronique." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLET041.

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Abstract:

Ces travaux de thèse visaient à démontrer l’intérêt de l’imagerie fonctionnelle ultrasonore pour la définition et le suivi de traitements thérapeutiques des manifestations douloureuses aiguës et chroniques. Dans le cadre d’un projet commun mêlant physique des ondes, imagerie, neurosciences et douleur, nous avons montré que cette jeune technologie d’imagerie pouvait être appliquée à l’imagerie de la douleur chez le petit animal anesthésié, à différents niveaux du système nerveux.Dans le but d’avoir une anesthésie adaptée, stable, reproductible d’un animal à l’autre, et contenant le moins d’agents modulateurs de la douleur possible, nous avons comparé six protocoles d’anesthésie différents. Cette étude a conclu que l’utilisation d’un mélange de kétamine et de médétomidine était le meilleur compromis pour nos futures expérimentations en douleur.La première étude sur les processus de la douleur s’est concentrée sur le test à la formaline, un modèle bien caractérisé de douleur inflammatoire court terme (1h). En effet, notre souhait était de débuter sur un modèle de douleur aiguë le plus court possible pouvant être réalisé chez l’animal anesthésié. Sur ce modèle, nous n’avons observé aucun changement significatif de connectivité fonctionnelle dans le cerveau des rats injectés. Nous avons alors choisi de nous tourner vers des modèles de douleur inflammatoire plus persistants.La seconde étude de cette thèse a porté sur l’étude des altérations de connectivité fonctionnelle et d’états cérébraux dans deux modèles de douleur inflammatoire : un modèle à court terme, induit par injection unilatérale d’adjuvant de Freund, et un modèle à long terme, qui est la polyarthrite induite par adjuvant (quatre semaines d’inflammation bilatérale). Tandis que nous n’avons pas obtenu de résultats significatifs d’altérations fonctionnelles dans le modèle court terme, le modèle long terme nous a apporté de nombreuses informations sur les altérations du système nerveux central pendant le processus de chronicisation.Enfin, la dernière étude a porté sur l’imagerie fonctionnelle ultrasonore des ganglions trigéminaux, structures du système nerveux périphérique, à la fois petites et profondes. Nous avons cherché à caractériser la réponse vasculaire de ces ganglions suite à des stimulations nociceptives mécaniques et chimiques de la cornée chez le rat anesthésié. Cette étude nous a permis de confirmer les observations obtenues par immunohistochimie du proto-oncogène c-fos et de valider l’imagerie fonctionnelle ultrasonore comme modalité pour l’imagerie de l’activation des ganglions trigéminaux chez le rat anesthésié, pour l’étude de la douleur trigéminale
Those thesis works aimed at demonstrating the value of functional ultrasound imaging for the definition and the tracking of acute and chronic pain therapeutic treatments. As part of a common project intertwining wave physics, imaging, neurosciences and pain, we demonstrated that this young imaging technology can be applied to pain imaging on the anesthetized small animal, at different levels of the nervous system.With the aim of obtaining an adapted anaesthesia, stable, reproducible from one animal to another, and containing as less pain modulating agents as possible, we compared six different anaesthetics protocols. This study was concluded by the use of the ketamine and medetomidine mixture as the best compromise for our future experiments in pain.The first study on pain processes has focused on the formaline test, a well characterized model of short term inflammatory pain (1h). Indeed, our wish was to start with an acute pain model as short as possible which may be performed on the anesthetized animal. With this model, we didn’t observe any significant change of functional connectivity in the brain of the injected rats. We then chose to turn to more ongoing models of inflammatory pain.The second study of this thesis dealt with the study of the functional connectivity and brain states alterations in two models of inflammatory pain: a short term model, induced by unilateral injection of Freund’s adjuvant, and a long term model, which is adjuvant induced polyarthritis (four weeks of bilateral inflammation). While we didn’t obtain significant results of functional alterations in the short term model, the long term model gave us ample information on the central nervous system alterations during the chronification process.Finally, the last study concerns the ultrasound functional imaging of the trigeminal ganglions, peripheral nervous system structures, both small and deeply located. We tried to characterize the vascular response of those ganglions following mechanical and chemical nociceptive stimulations of the cornea on the anesthetized rat. This study allowed us to confirm the observations obtained by immunohistochemistry of the proto-oncogene c-fos and to validate the functional ultrasound imaging as a modality for the imaging of the trigeminal ganglions in the anesthetized rat, for the study of trigeminal pain

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Naveau, Mikaël. "Connectivité fonctionnelle cérébrale pendant l'état de repos : modélisation multi-échelle." Caen, 2012. http://www.theses.fr/2012CAEN3142.

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Abstract:

Depuis quelques années, les études de l’organisation de l’activité cérébrale au repos se sont appuyées sur des méthodes utilisant la connectivité fonctionnelle. Celles-ci ont permis d’analyser l’organisation fonctionnelle cérébrale, en particulier à partir de données obtenues en imagerie par résonnance magnétique. Une importante hypothèse a e��té émise quant à l’organisation modulaire à différentes échelles spatiales et temporelles de l’activité cérébrale au repos formant ainsi un système complexe. Pour tester cette hypothèse sur une cohorte de 300 sujets, nous avons développé une méthode originale d’analyse de la connectivité fonctionnelle. Cette méthode basée sur l’analyse en composantes indépendantes des données d’IRM fonctionnelle de repos de chaque sujet a permis de décrire l’organisation cérébrale sous forme de 34 réseaux constitués d’aires corticales hyper-synchronisées. De cette description, il a été déduit une hiérarchie fonctionnelle à plus grande échelle spatiale sous forme de 5 modules et de 2 systèmes cérébraux. Les différents niveaux d’organisation montrent des interactions fonctionnelles spécifiques et nous avons pu mettre en évidence une relation entre les synchronisations de l’activité cérébrale et les processus mentaux spontanés des sujets. Ainsi, nos travaux ont permis de mettre en évidence une hiérarchie spatiale de l’organisation fonctionnelle cérébrale au repos dont les modulations de connectivité reflètent, au moins en partie, le contenu des pensées spontanées pendant cet état
In recent years, studies of brain activity at rest have gained importance thanks to the emergence of functional connectivity methods. Functional connectivity-based analysis is an emerging technique for human brain mapping, specifically applied to data obtained by functional magnetic resonance imaging. It has been proposed that the brain at rest show a specific complex modular organization. Indeed, a modular organization of functional connectivity is observed at different spatial and temporal scales. In order to test this hypothesis, we developed a method for the estimation of resting-state functional networks in a large population of 300 subjects. Based on independent component analysis, this method allowed us to uncover 34 resting-state networks covering the entire cerebral cortex. In addition, inter-network synchronization, at a larger spatial scale, shows a hierarchical organization and highlights two major brain systems including five functional modules. The different levels of organization show specific functional interactions and we demonstrate a relationship between the synchronization of brain activity at rest and the spontaneous mental processes of subjects during this state. In conclusion, our studies highlight a spatial hierarchy of the functional organization of the brain at rest whose connectivity modulations reflect, in part, the content of spontaneous thoughts during this state

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Seigneur, Josée. "Impacts des rythmes du sommeil sur la connectivité fonctionnelle et effets des changements ioniques sur la synchronisation neuronale et la connectivité fonctionnelle." Thesis, Université Laval, 2013. http://www.theses.ulaval.ca/2013/29935/29935.pdf.

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Abstract:

La synchronisation neuronale est inhérente au cerveau, ce qui permet aux neurones de se regrouper en réseau et de communiquer. Les oscillations indissociables aux états de vigilance tels le sommeil à ondes lentes, le sommeil paradoxal et l’éveil, mais aussi à l’état pathologique tel l’épilepsie émergent de la synchronisation d’un groupe de neurones. Plusieurs interactions neuronales influencent la synchronisation, soit la transmission chimique ou électrique, les variations ioniques et les interactions éphaptiques. Du point de vue cellulaire, la plasticité synaptique influence également la connectivité fonctionnelle des neurones. Dans cette thèse, le but est d’expliquer les impacts des rythmes du sommeil sur la connectivité fonctionnelle et les effets des changements ioniques sur la synchronisation neuronale et la connectivité fonctionnelle. Les états de vigilance sont impliqués dans la consolidation de la mémoire. Nous avons démontré que la présence des oscillations lentes et du patron de décharge des neurones pendant l’oscillation lente peuvent favoriser la facilitation synaptique à long terme, ce qui peut être un élément clé pour l’intégration de nouvelles connections synaptiques sous-adjacent à la consolidation de la mémoire pendant le sommeil. Au contraire, les activités synaptiques générées pendant l’éveil en présence d’acétylcholine favorise la facilitation à court-terme. Les mécanismes de passage de l’information sensorielle dans le thalamus pendant le sommeil sont inconnus. Nous avons démontré que le taux d’échec à une stimulation lemniscale est augmenté pendant les potentiels calciques et leur génération cause une diminution du calcium extracellulaire qui est suffisante pour influencer la transmission synaptique. Les potentiels calciques se produisent préférentiellement pendant le sommeil à ondes lentes, mais également sous forme de bouffées paroxystiques de potentiels d’action lors de l’épilepsie. Durant les crises épileptiques, l’activité paroxystique des neurones cause une diminution du calcium et une augmentation du potassium extracellulaire. Nous avons démontré que ces changements ioniques affectent la transmission synaptique en augmentant le taux d’échec à des réponses unitaires et en bloquant la transmission axonale d’un potentiel d’action, ce qui a pour effet de rompre la communication entre les neurones, de perturber leur synchronisation pendant les crises paroxystiques et de faciliter leur terminaison.
The neuronal synchronisation is an intrinsic phenomenon in the brain that allows neurons to be connected to the network to communicate. Oscillations inherent of the states of vigilance such as the slow-wave sleep, the REM sleep, and waking state or pathological conditions such as epilepsy emerge from the network synchronisation of a group of neurons. Several interactions influence the synchronization: the chemical or electrical transmission, the ionic variations, and the ephaptic interactions. At cellular level, the synaptic plasticity also influences the functional connectivity of neurons. In this thesis, I aim to explain the impact of sleep rhythms on the functional connectivity and the effects of ionic variations on the neuronal synchrony and the functional connectivity. States of vigilance implicated in the memory consolidation. We demonstrated that the presence of slow oscillations and the spiking pattern during slow-wave sleep favours the long-term synaptic facilitation, which could be a key element for the sleep-dependent reinforcement of synaptic efficacy contributing to memory consolidation. By contrast synaptic activities generated during waking state in a conditions of increased level acetylcholine favour short-term facilitation. Sleep allows also the brain to disrupt partially the communication with the environment. The accepted model is that the thalamus provides gating of sensory information during sleep, but the exact mechanisms of that gating are unknown. We demonstrated that the failure rate to a lemniscal stimulation is increased during the thalamic Ca2+ spike bursts and the generation of those Ca2+ spikes cause a depletion of the extracellular calcium which is sufficient to reduce the synaptic efficacy. Bursts of action potential occur preferentially during slow-wave sleep, but also in the pathological form of paroxysmal depolarization shift during the generation of cortical epileptic seizures. During seizures, the paroxysmal neuronal activity causes a decrease of extracellular Ca2+ and an increase of extracellular potassium. We demonstrated that those ionic variations affect the synaptic transmission by increasing the failure rate of unitary responses at a synapse and by blocking the axonal transmission of action potentials, which disrupts the neuronal communication between neurons, facilitating seizure termination.

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Laurence, Edward. "Étude des systèmes complexes : des réseaux au connectome du cerveau." Master's thesis, Université Laval, 2016. http://hdl.handle.net/20.500.11794/27149.

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Abstract:

La connectomique est l’étude des cartes de connectivité du cerveau (animal ou humain), qu’on nomme connectomes. À l’aide des outils développés par la science des réseaux complexes, la connectomique tente de décrire la complexité fonctionnelle et structurelle du cerveau. L’organisation des connexions du connectome, particulièrement la hiérarchie sous-jacente, joue un rôle majeur. Jusqu’à présent, les modèles hiérarchiques utilisés en connectomique sont pauvres en propriétés émergentes et présentent des structures régulières. Or, la complexité et la richesse hiérarchique du connectome et de réseaux réels ne sont pas saisies par ces modèles. Nous introduisons un nouveau modèle de croissance de réseaux hiérarchiques basé sur l’attachement préférentiel (HPA - Hierarchical preferential attachment). La calibration du modèle sur les propriétés structurelles de réseaux hiérarchiques réels permet de reproduire plusieurs propriétés émergentes telles que la navigabilité, la fractalité et l’agrégation. Le modèle permet entre autres de contrôler la structure hiérarchique et apporte un support supplémentaire quant à l’influence de la structure sur les propriétés émergentes. Puisque le cerveau est continuellement en activité, nous nous intéressons également aux propriétés dynamiques sur des structures hiérarchiques produites par HPA. L’existence d’états dynamiques d’activité soutenue, analogues à l’état minimal de l’activité cérébrale, est étudiée en imposant une dynamique neuronale binaire. Bien que l’organisation hiérarchique favorise la présence d’un état d’activité minimal, l’activité persistante émerge du contrôle de la propagation par la structure du réseau.
Connectomics is the study of the brain connectivity maps (animal or human), described as complex networks and named connectomes. The organization of the connections, including the network’s hidden hierarchy, plays a major role in our understanding of the functional and structural complexity of the brain. Until now, the hierarchical models in connectomics have exhibited few emergent properties and have proposed regular structures whereas conectomes and real networks show complex structures. We introduce a new growth model of hierarchical networks based on preferential attachment (HPA - hierarchical preferential attachment). The structure can be controlled by a small set of parameters to fit real networks. We show how functional properties emerge from the projection of the hierarchical organization. Furthermore, we use HPA to investigate the minimum level of activity of the brain. The network response under binary dynamics shows evidence of persistent activity, similar to the resting-state of the brain. Even though hierarchical organization is beneficial for sustained activity, we show that persistent activity emerges from the control of the structure over the dynamics.

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Essaid, Mohand. "Modélisation et simulation de la connectivité des flux logistiques dans les réseaux manufacturiers." Phd thesis, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00783593.

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Abstract:

La configuration des réseaux manufacturiers constitue de nos jours une problématique industrielle majeure, plus particulièrement dans un contexte " on demand production ", caractérisé par des relations logistiques à court terme en vue de répondre rapidement à des opportunités de marché. Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans cette optique et ont pour objectif d'étudier la dynamique des flux de production et l'évaluation de la performance des chaînes logistiques constituées. On s'intéresse plus précisément au potentiel d'une entreprise à se connecter à un réseau manufacturier, que nous appelons aussi la connectivité des flux. Ce potentiel dépend en grande partie de la maturité organisationnelle des entreprises impliquées dans le réseau. Cette maturité organisationnelle peut être caractérisée par un certain nombre d'attributs décrivant le système opérant et le système de pilotage de l'entreprise. Ces attributs permettent de définir des profils types d'entreprise et de modéliser de façon générique des systèmes manufacturiers. Notre démarche de recherche consiste à évaluer la performance de chaînes logistiques constituées de différents profils d'entreprises, et ce en utilisant une simulation en laboratoire " in vitro ". L'objectif de cette démarche est le benchmark de différents scénarios logistiques et la détection de configurations peu performantes et la mise en oeuvre de mécanismes de coordination pour améliorer leur performance. A partir des résultats expérimentaux, il est alors possible de constituer un guide méthodologique permettant une aide à la décision, sans repasser par des simulations. A partir d'un état de l'art sur la configuration et la modélisation des chaînes logistiques, nous avons développé un modèle conceptuel d'entreprise en vue de son intégration dans un réseau manufacturier. Ce modèle est instancié selon le type de processus de production, le mode de pilotage des flux et le niveau de capabilité de l'entreprise. Ce dernier est défini en se basant sur le taux de rendement synthétique des process. Les profils d'entreprises obtenus à partir du modèle sont alors incorporés dans une chaîne logistique. Le modèle logistique est ensuite implémenté sous un outil de simulation à événements discrets. Nous avons réalisé des campagnes de simulation de chaînes logistiques en se focalisant sur les niveaux de capabilité des entreprises de la chaîne et leurs stratégies de réponse à la demande. Plus précisément, nous nous sommes intéressés une stratégie de production sur stock et une stratégie d'assemblage à la commande en amont de la chaîne. Les résultats de simulation nous ont permis de réaliser un benchmark de différentes configurations logistiques et de déduire quelques mécanismes de comportement de ces chaînes. Nous avons notamment montré l'impact de l'homogénéité des échelons, de la position de l'entreprise la moins performante sur la performance globale de la chaîne, ainsi que les gains potentiels d'une stratégie de production à la commande.

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Perlbarg, Vincent. "Méthodologie pour l’étude des réseaux de connectivité par séparation de sources en IRMf." Paris 11, 2007. http://www.theses.fr/2007PA112106.

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Abstract:

La meilleure compréhension du fonctionnement cérébral, dans des conditions normales ou pathologiques, passe par l’étude des interactions fonctionnelles entre régions distantes du cerveau. Dans ce contexte, l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est une modalité de choix pour mesurer l’activité cérébrale de manière non invasive. Cependant, le signal mesuré, dépendant localement du métabolisme et de l’hémodynamique, est perturbé par des mécanismes de bruit physiologique qui structurent les données dans le temps et dans l’espace. Ces processus sont des sources de confusion importantes lorsqu’il s’agit de mesurer la connectivité fonctionnelle. J’ai développé une méthodologie pour extraire des données d’IRMf les processus fonctionnels d’intérêt en les différenciant des processus de bruit. Les approches proposées se fondent sur la séparation des processus par analyse en composantes indépendantes (ACI) spatiale, qui ne fait aucune hypothèse sur les dynamiques temporelles recherchées. Une première approche (CORSICA), permettant la réduction du bruit structuré, s’appuie sur une méthode originale pour sélectionner les composantes indépendantes associées aux bruits. Une seconde approche (NEDICA) propose d’extraire les processus fonctionnels extraits de manière reproductible sur une population pour un état cognitif donné et de les comparer d’un état à l’autre. Enfin, un modèle de simulation de données d’IRMf réaliste est proposée. Elle prend en compte un certain nombre de processus, fonctionnels et de bruit. La séparation de sources par ACI et l’approche de réduction de bruit que nous proposons ont alors été évaluées à partir de cette simulation
Better understanding brain functions, in normal or pathological conditions, demands to study the functional interactions between distant brain regions. In this context, functional magnetic resonance imaging (fMRI) allows the non-non-invasive measure of cerebral activity. Yet, the measured signal depends on the local metabolism and haemodynamic and is, though, influenced by physiological noise mechanisms which structured the data both in time and in space. These processes are major confounds sources for region-to-region functional connectivity measures. I developed methods to extract functional processes from fMRI data, differentiating them from physiological noise processes. These approaches are based on the sources separation provided by the spatial independent components analysis (sICA), that not assume any temporal dynamic of the underlying effects. A first approach (CORSICA) allows to reduce the structured noise from individual fMRI dataset. It is based on an original method to select independent components related to structured noise processes. I then present a second approach (NEDICA) to, firstly, extract the spatial structures in the data at a group level for a cognitive state and to, secondly, compare these structures for different groups and different cognitive states. Finally, I developed a realistic fMRI simulation including several functional and structured noise processes. The sources separation by sICA and the approach of noise reduction have been evaluated with this simulation

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Bachy, Isabelle. "Développement et évolution du cerveau antérieur chez les vertébrés : implication de la famillie des gènes LIM à homéodomaine." Paris 6, 2003. http://www.theses.fr/2003PA066011.

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Vargas, Anamuro Cesar Augusto. "Etude du relayage entre terminaux pour la connectivité des objets dans les réseaux 5G." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2020. http://www.theses.fr/2020IMTA0196.

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Abstract:

Les communications massives pour l’Internet des objets sont l'un des principaux services fournis par le réseau mobile de cinquième génération (5G). L’Internet des objets (IoT) représente un défi majeur pour les réseaux cellulaires car il se caractérise par un grand nombre d'objets connectés de faible complexité qui envoient de petits paquets de données. Ces objets connectés sont souvent alimentés par batterie, cette batterie devant fonctionner pendant de longues périodes sans avoir besoin d’être rechargée ou remplacée. Les réseaux cellulaires traditionnels, conçus pour les communications humaines, et pas assez économes en énergie, ne sont pas adaptés à ce type de service. Pour résoudre ce problème, dans cette thèse, nous étudions l'utilisation d’un équipement utilisateur de type smartphone comme relais pour transmettre les données de l’objet connecté à proximité. Ce mécanisme est appelé relayage D2D (Device-to-Device). Notre première étude a consisté à évaluer l'énergie consommée par l’objet connecté dans chaque phase du processus de communication lorsqu’il est localisé en bordure de cellule pour la technologie LTE-M. Ensuite, à l'aide d'un modèle simple, nous avons comparé la consommation d'énergie des modes de transmission cellulaire et D2D, et déterminé la localisation optimale du relais. Grâce à l'utilisation de la géométrie stochastique, nous avons ensuite analysé les performances d’une communication D2D utilisant les mécanismes de répétitions ARQ et CC-HARQ en termes de consommation d'énergie. Enfin, nous avons proposé un mécanisme de relayage D2D adapté aux applications IoT, en termes de complexité d’implémentation et de consommation d’énergie. Ce mécanisme utilise une approche de sélection de relais distribuée, qui priorise la sélection des relais bénéficiant des meilleures qualités de canal
Massive machine-type communication (mMTC) is one of the main services delivered by the 5G mobile network. mMTC represents a major challenge for 5G network since it is characterized by a large number of low complexity devices thats end small data packets. Moreover, mMTC devices are often battery-powered, and the battery is expected to operate for long periods without being recharged or replaced. Traditional cellular networks, which are designed for human communications, are not energy efficient for this type of service. To address this problem, in this thesis, we study the use of Device-to-Device(D2D) relaying as a complementary transmission. In this approach, the mMTC device can transmit its data using a nearby UE as a relay. First, we calculate the energy consumed in each phase of the communication process for a device located at the cell border that uses LTE-Mtechnology. Then, using a simple model, we compare the energy consumption of cellular and D2D transmission modes, and we determine the optimal relay location. Through the use of stochastic geometry, we analyze the performance of D2D communication with ARQ and CC-HARQ with regard to the transmission success probability, the average number of transmissions, and MTD energy consumption. Finally, we propose an energy-efficient D2D relaying mechanism suitable for mMTC applications thanks to its easy implementation. This mechanism uses a distributed relay selection approach, which prioritizes the selection of the user equipments (UEs) with the best channel qualities. Moreover, we present a tractable model to evaluate the performance of our mechanism

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Kabbara, Aya. "Estimation des réseaux cérébraux à partir de l’EEG-hr : application sur les maladies neurologiques." Thesis, Rennes 1, 2018. http://www.theses.fr/2018REN1S028/document.

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Abstract:

Le cerveau humain est un réseau très complexe. Le fonctionnement cérébral ne résulte donc pas de l'activation de régions cérébrales isolées mais au contraire met en jeu des réseaux distribués dans le cerveau (Bassett and Sporns, 2017; McIntosh, 2000). Par conséquent, l'analyse de la connectivité cérébrale à partir des données de neuroimagerie occupe aujourd'hui une place centrale dans la compréhension des fonctions cognitives (Sporns, 2010). Grâce à son excellente résolution spatiale, l'IRMf est devenue l'une des méthodes non invasives les plus couramment utilisées pour étudier cette connectivité. Cependant, l'IRMf a une faible résolution temporelle ce qui rend très difficile le suivi de la dynamique des réseaux cérébraux. Un défi considérable en neuroscience cognitive est donc l'identification et le suivi des réseaux cérébraux sur des durées courtes (Hutchison et al., 2013), généralement <1s pour une tâche de dénomination d'images, par exemple. Jusqu'à présent, peu d'études ont abordé cette question qui nécessite l'utilisation de techniques ayant une résolution temporelle très élevée (de l'ordre de la ms), ce qui est le cas pour la magnéto- ou l'électro-encéphalographie (MEG ou EEG). Cependant, l'interprétation des mesures de connectivité à partir d'enregistrements effectués au niveau des électrodes (scalp) n'est pas simple, car ces enregistrements ont une faible résolution spatiale et leur précision est altérée par les effets de conduction par le volume (Schoffelen and Gross, 2009). Ainsi, au cours des dernières années, l'analyse de la connectivité fonctionnelle au niveau des sources corticales reconstruites à partir des signaux du scalp a fait l'objet d'un intérêt croissant. L'avantage de cette méthode est d'améliorer la résolution spatiale, tout en conservant l'excellente résolution temporelle de l'EEG ou de la MEG (Hassan et al., 2014; Hassan and Wendling, 2018; Schoffelen and Gross, 2009). Cependant, l'aspect dynamique n'a pas été suffisamment exploité par cette méthode. Le premier objectif de cette thèse est de montrer comment l'approche « EEG connectivité source » permet de suivre la dynamique spatio-temporelle des réseaux cérébraux impliqués soit dans une tache cognitive, soit à l'état de repos. Par ailleurs, les études récentes ont montré que les désordres neurologiques sont le plus souvent associés à des anomalies dans la connectivité cérébrale qui entraînent des altérations dans des réseaux cérébraux «large-échelle» impliquant des régions distantes (Fornito and Bullmore, 2014). C'est particulièrement le cas pour l'épilepsie et les maladies neurodégénératives (Alzheimer, Parkinson) qui constituent, selon l'OMS, un enjeu majeur de santé publique. Dans ce contexte, la demande clinique est très forte pour de nouvelles méthodes capables d'identifier des réseaux pathologiques, méthodes simples à mettre en œuvre et surtout non invasives. Ceci est le deuxième objectif de cette thèse
The human brain is a very complex network. Cerebral function therefore does not imply activation of isolated brain regions but instead involves distributed networks in the brain (Bassett and Sporns, 2017, McIntosh, 2000). Therefore, the analysis of the brain connectivity from neuroimaging data has an important role to understand cognitive functions (Sporns, 2010). Thanks to its excellent spatial resolution, fMRI has become one of the most common non-invasive methods used to study this connectivity. However, fMRI has a low temporal resolution which makes it very difficult to monitor the dynamics of brain networks. A considerable challenge in cognitive neuroscience is therefore the identification and monitoring of brain networks over short time durations(Hutchison et al., 2013), usually <1s for a picture naming task, for example. So far, few studies have addressed this issue which requires the use of techniques with a very high temporal resolution (of the order of the ms), which is the case for magneto- or electro-encephalography (MEG or EEG). However, the interpretation of connectivity measurements from recordings made at the level of the electrodes (scalp) is not simple because these recordings have low spatial resolution and their accuracy is impaired by volume conduction effects (Schoffelen and Gross, 2009). Thus, during recent years, the analysis of functional connectivity at the level of cortical sources reconstructed from scalp signals has been of increasing interest. The advantage of this method is to improve the spatial resolution, while maintaining the excellent resolution of EEG or MEG (Hassan et al., 2014; Hassan and Wendling, 2018; Schoffelen and Gross, 2009). However, the dynamic aspect has not been sufficiently exploited by this method. The first objective of this thesis is to show how the EEG connectivity approach source "makes it possible to follow the spatio-temporal dynamics of the cerebral networks involved either in a cognitive task or at rest. Moreover, recent studies have shown that neurological disorders are most often associated with abnormalities in cerebral connectivity that result in alterations in wide-scale brain networks involving remote regions (Fornito and Bullmore, 2014). This is particularly the case for epilepsy and neurodegenerative diseases (Alzheimer's, Parkinson's) which constitute, according to WHO, a major issue of public health.In this context, the need is high for new methods capable of identifying Pathological networks, from easy to use and non-invasive techniques. This is the second objective of this thesis

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Dohmatob, Elvis. "Amélioration de connectivité fonctionnelle par utilisation de modèles déformables dans l'estimation de décompositions spatiales des images de cerveau." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS297/document.

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Abstract:

Cartographier la connectivité fonctionnelle du cerveau à partir des donnés d'IRMf est devenu un champ de recherche très actif. Cependant, les outils théoriques et pratiques sont limités et plusieurs tâches importantes, telles que la définition empirique de réseaux de connexion cérébrale, restent difficiles en l’absence d'un cadre pour la modélisation statistique de ces réseaux. Nous proposons de développer au niveau des populations, des modèles joints de connectivité anatomique et fonctionnelle et l'alignement inter-sujets des structures du cerveau. Grâce à une telle contribution, nous allons développer des nouvelles procédures d'inférence statistique afin de mieux comparer la connectivité fonctionnelle entre différents sujets en présence du bruit (bruit scanner, bruit physiologique, etc.)
Mapping the functions of the human brain using fMRI data has become a very active field of research. However, the available theoretical and practical tools are limited and many important tasks like the empirical definition of functional brain networks, are difficult to implement due to lack of a framework for statistical modelling of such networks. We propose to develop at the population level, models that jointly perform estimation of functional connectivity and alignment the brain data across the different individuals / subjects in the population. Building upon such a contribution, we will develop new methods for statistical inference to help compare functional connectivity across different individuals in the presence of noise (scanner noise, physiological noise, etc.)

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Emeriau, Samuel. "Caractérisation des réseaux multi-sujets en IRMf : apport du clustering basé sur la connectivité fonctionnelle." Thesis, Reims, 2011. http://www.theses.fr/2011REIMS018/document.

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Abstract:

La compréhension du fonctionnement cérébral est en constante évolution depuis l’essor des neurosciences.Les nouvelles modalités d’imagerie ont permis de mettre en évidence une architecture de notre cerveau en réseaux complexes. Mon travail a pour but de développer une méthode mettant en évidence les réseaux les plus représentatifs d’un groupe de sujet en IRM fonctionnelle.Dans un premier temps, j’ai développé une méthode de réduction des données basées sur le clustering.J’ai introduit une nouvelle caractérisation de l’information fonctionnelle par le profil de connectivité.Celui-ci permet de réduire le biais induit par le bruit présent au sein des données d’IRM fonctionnelle.De plus ce profil ne nécessite pas d’a priori sur les données contrairement aux méthodesi nférentielles classiques.Dans un deuxième temps, j’ai développé une méthode qui permet l’identification de réseaux communs sur un groupe de sujets tout en prenant en compte les variabilités spatiales et fonctionnelles inter-sujets. Les réseaux obtenus peuvent ensuite être caractérisés par leur distribution spatiale mais également par les liens de connectivités se manisfestant en leur sein.Cette méthode permet également la comparaison des réseaux de différents groupes de sujets et la mise en évidence de l’implication de réseaux différents en fonction de stimulations différentes ou d’un état pathologique
The comprehension of cerebral operations is in constant evolution since the rise of the neurosciences.New methods of imagery made it possible to highlight an architecture of our brain in complex networks.The purpose of my work is to develop a method to find the most representative networks of a group of subjects in Functional MRI.In the first step, I developed a method to reduce the fMRI data size based on clustering. I introduced a new characterization of functional information by the profile of connectivity. This one makes it possible to reduce the variance induced by the noise present within the data of Functional MRI.Moreover this profile does not require a priori information on the data contrary to the traditional inferential methods.In the second step, I developed a method to identify common networks on a group of subjects while taking into account of spatial and functional inter-subjects variability. The networks obtained can then be characterized by their spatial organization but also by their inner connectivity links.This method also allows the comparison of the networks of various groups of subjects, making it possible to highlight the implications of different networks according to different stimulations or pathological states

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Rech, Fabien. "Les bases neurales du contrôle moteur : étude des réseaux moteurs négatifs par cartographie cérébrale cortico-sous-corticale." Thesis, Montpellier, 2018. http://www.theses.fr/2018MONTT050.

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Abstract:

La vision classique et hiérarchique de l’organisation du système moteur est remise en question par la découverte d’autres structures que le cortex moteur primaire capables d’influer en parallèle sur la sortie motrice, dans le cadre d’un modèle hodotopique. L’objectif de ce travail a été d’étudier les réseaux de contrôle du mouvement à l’aide de stimulations électriques directes cérébrales lors de chirurgies en condition éveillée pratiquées pour l’exérèse de tumeurs cérébrales. Cette méthode permet la préservation de la fonction motrice tout en apportant de nombreuses informations sur l’organisation du système moteur en général. Le contrôle moteur a été étudié au travers du phénomène moteur négatif, qui consiste en un arrêt du mouvement sans perte de tonus ou de conscience lors d’électrostimulations. Décrit initialement au niveau cortical, nos travaux ont montré qu’il était possible d’identifier ce phénomène dans la substance blanche de façon bilatérale et que les fibres supportant ces réponses motrices négatives sont organisées d’une manière somatotopique, à l’instar de la voie pyramidale. Nous avons pu mettre en évidence une voie modulatrice motrice bilatérale capable d’inhiber les mouvements des deux membres supérieurs lors d’une stimulation sous-corticale unilatérale. Nous avons montré qu’une lésion des sites générant des réponses motrices négatives conduisait à un syndrome de l’aire motrice supplémentaire et à des troubles définitifs des mouvements fins et de la coordination bimanuelle. Ces résultats expliquent les troubles observés lors de chirurgies des régions prémotrices réalisées sans cartographie motrice active, c’est-à-dire cherchant uniquement à identifier les structures motrices primaires. Ils valident la nécessité de pratiquer une cartographie motrice en condition éveillée et ce quelle que soit la dominance hémisphérique. Ces résultats à l’échelle sous-corticale nous ont conduit à définir le concept de réseau moteur négatif et son implication dans les réseaux de contrôle moteur. Le preuve de l’existence de tels réseaux nous a permis d’explorer le niveau cortical et de mettre en évidence une organisation systématique des aires motrices négatives, proposant ainsi une autre vision que celles d’une répartition aléatoire ou somatotopique. Cette organisation en plusieurs aires effecteurs-dépendantes et redondantes a permis de confirmer par les stimulations électriques directes la ségrégation du gyrus précentral en plusieurs gradient rostro-caudal et dorso-ventral. L’ensemble de ces éléments nous a permis d’émettre plusieurs hypothèses concernant le rôle de ces réseaux. Nous supposons qu’il s’agit de plusieurs réseaux interconnectés fonctionnant à l’aide de mécanismes inhibiteurs internes, dont le rôle va de la modulation du flux moteur dans le cadre de processus décisionnels compétitifs intégrés aux aires négatives à l’inhibition vraie d’un comportement moteur dans le cadre de circuits entre le cortex et les noyaux gris centraux. La carte probabiliste réalisée permettra de planifier les chirurgies cérébrales mais aussi de servir de zone d’intérêt pour les nouvelles thérapies par stimulations et la recherche en neurosciences
The classical and hierarchical view of the motor system has been challenged since the discovery of other structures able to modulate the motor output in the framework of a hodotopic model. The aim of this work was to study the motor control network thanks to direct electrostimulations performed during awake surgery for brain tumors. This method has shown its effectiveness to preserve motor functions while giving new highlights about the organization of the motor system. In our work, motor control has been studied through the negative motor phenomenon, which consists in a complete arrest of movement without loss of tonus or consciousness during electrostimulations. Initially described at a cortical level, our work demonstrated the possibility to elicit negative motor phenomenon in both hemispheres at a subcortical level. Moreover, we identified a bilateral modulatory motor pathway able to inhibit both upper limbs during unilateral subcortical stimulations. We also shown that fibers driving negative motor responses are organized in a somatotopic manner, like the pyramidal pathway. Resection of these fibers lead to a supplementary motor area syndrome with permanent deficit in fine motor skills and bimanual coordination. These results explain the neurological deficits which might occur after surgery in premotor areas when no active brain mapping is performed, that is, when only primary motor structures are sought. They emphasize the necessity to perform a motor mapping during awake surgery whatever the side and hemispheric dominance. These subcortical results led us to define the concept of negative motor networks and their involvement in motor control networks. Evidences of this network allowed us to explore the cortical level and to report a well-defined organization of the negative motor area, different from the random or somatotopic distributions previously described. This effector-dependent and redundant organization in several areas defined by direct electrostimulations has been helpful to confirm the rostro-caudal and dorso-ventral segregation of the precentral gyrus. Consequently, it was possible to propose several hypothesis about the role of these networks. We presume that they are constituted by several large-scale interconnected networks, based on internal inhibitor mechanisms, whose role goes from modulation of the motor output in a competitive model of decision-making integrated in the negative motor area to real inhibition of motor behaviors thanks to cortico-basal ganglia circuitry. The probabilistic map created with these works will be helpful to plan surgery but could also provide regions of interest for brain stimulations therapies as well as neuroscientific research

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Moustafa, Hasnaa. "Routage Unicast et Multicast dans les réseaux mobiles Ad hoc." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2004. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00001007.

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Abstract:

Les Réseaux mobiles ad hoc (MANETs) appartiennent à une catégorie de réseaux sans fils qui n'a pas besoin d'infrastructure, chaque nœud jouant le rôle de l'hôte ainsi que du routeur. Les équipements mobiles dans ces réseaux sont généralement de petites tailles (PC portable, PDA...) d'où les contraintes de ressources en terme de mémoire et de batteries. Ces réseaux sont caractérisés par la faible bande passante qui diminue également en raison des interférences des signaux ainsi que la déplétion sur le canal (channel fading). Par conséquence, un nouveau type de routage est nécessaire pour améliorer la fiabilité de transmission. Certain protocoles de routage doivent être adoptés en prenant en compte la mobilité des nœuds ainsi que le manque des ressources. Puisque plusieurs applications de ces réseaux nécessitent la collaboration et la communication parmi les groupes de nœuds, les protocoles de routage multicast jouent un rôle très important. Les communication multicast sont plus efficaces que les communications unicast dans un environnement radio car elles profitent de la propriété de diffusion dans le canal radio et donc économisent l'utilisation de la bande passante ainsi que la consommation d'énergie. Le but de cette thèse est de proposer de nouveaux mécanismes et protocoles unicast et multicast pouvant répondre à plusieurs exigences comme la fiabilité, l'efficacité, l'adaptabilité, et la consommation d'énergie. Nous présentons trois contributions. La première contribution dans cette thèse concerne le routage unicast. Nous proposons un mécanisme de routage qui s'adapte aux changements fréquents de topologie ainsi que la faible puissance des batteries. Ce mécanisme, appelé Energy Conserving Dynamic Source Routing (EC-DSR), modifie le protocole de routage Dynamic Source Routing (DSR) en considérant la stabilité des nœuds voisins ainsi que la consommation d'énergie pendant la construction des chemins. Dans un deuxième temps, nous étudions le problème du routage multicast dans les réseaux ad hoc. Nous avons étudié les limitations des protocoles de routage multicast classiques ainsi que les problèmes dans les protocoles de routage multicast existants dans les réseaux ad hoc. Notre but étant de fournir un routage multicast efficace qui consomme moins de ressources. Un nouveau protocole de routage multicast, appelé Source Routing-based Multicast Protocol (SRMP), est proposé. Ce protocole utilise le concept de "source routing" pour minimiser la charge sur le réseau. SRMP permet une forte connectivité ainsi qu'une stabilité des liens entre les nœuds tout en minimisant la consommation d'énergie. A fin d'évaluer nos deux propositions, nous les avons implémenté sous le simulateur ns-2. Une étude comparative est aussi menée pour évaluer EC-DSR vis à vis DSR et montrer l'amélioration attendue de EC-DSR. De plus, une étude comparative est menée dans le cadre du multicast qui compare SRMP vis à vis On-demand Multicast Routing Protocol (ODMRP) et Adaptive Demand-driven Multicast Routing (ADMR). Les résultats obtenus sont favorables pour SRMP dans plusieurs points. Un environnement de simulations réaliste est fourni et permet d'étudier plusieurs modèles de mobilité dans nos expériences. L'effet de changement du modèle de mobilité sur la performance de chaque protocole est étudié. Dans un troisième temps, Nous étudions SRMP d'un point de vue analytique. Un modèle analytique basé sur la théorie des graphes aléatoires est dérivé. Les résultats numériques de ce modèle montrent le comportement de transition de phase pour certaines propriétés de SRMP, particulièrement ceux concernées par la connectivité.

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Pron, Alexandre. "Etude de la connectivité structurelle des faisceaux d'association courts de la substance blanche du cerveau humain en IRM de diffusion." Thesis, Aix-Marseille, 2019. http://www.theses.fr/2019AIXM0391.

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Abstract:

Les fibres d’association courtes (fibres en U) de la substance blanche connectent des territoires corticaux situés dans des gyri adjacents. L’estimation in vivo de l’extension spatiale de ces fibres requiert des données IRM pondérées en diffusion (IRMd) à résolution spatiale et angulaire élevée afin de limiter l’effet du volume partiel à l’interface cortex/substance blanche et de capturer la complexité des configurations de fibres de la matière blanche superficielle. De telles données nécessitent des méthodes de prétraitement adaptées. De plus, l’étude quantitative de la connectivité de ces fibres nécessite la mise en place de stratégies avancées de tractographie et de filtrage des tractogrammes obtenus. Dans ce cadre, nous avons développé Diffuse (https://github.com/MecaLab/Brainvisa-Diffuse), une boîte à outil dédiée au traitement des données IRMd qui interface les méthodes de l’état de l’art de prétraitement, modélisation locale et d’estimation de la trajectoires des fibres par tractographie. En nous appuyant sur Diffuse, nous avons quantifié l’impact de six chaînes de correction des artéfacts classiquement utilisées en traitement des données IRMd sur les étapes ultérieures de modélisation locale et de tractographie (Brun et al. 2019). La deuxième contribution de ce thèse propose de décrire la connectivité des fibres en U d’un sillon en définissant un nouvel espace de représentation continu (Pron et al. 2018). Cet espace a été utilisé pour caractériser la connectivité anatomique des fibres d’association courtes du sillon central de 100 sujets droitiers issus de la base de données IRM de haute qualité du Human Connectome Project
Short association fibres (U-shaped fibres) of the white matter connect cortical territories located in adjacent gyri. In vivo estimation of the spatial extent of these fibres requires diffusion-weighted MRI data (dMRI) with high spatial and angular resolution to limit the effect of partial volume at the cortex/white substance interface and to capture the complexity of the fibre patterns. Such data require appropriate pre-processing methods. In addition, the quantitative study of the connectivity of these fibres requires the implementation of advanced tractography and filtering strategies for the tractograms obtained. In this context, we have developed Diffuse (https://github.com/MecaLab/Brainvisa-Diffuse), a toolbox dedicated to dMRI data processing that interfaces state-of-the-art methods for pre-treatment, local modelling and estimation of fibre trajectories by tractography. Using Diffuse, we quantified the impact of six artefact correction chains typically used in dMRI data processing on subsequent local modelling and tractography steps (Brun et al. 2019). The second contribution to this thesis proposes to describe the connectivity of the U-shaped fibres of a sulcus by defining a new continuous representation space (Pron et al. 2018). This space was used to characterize the anatomical connectivity of the short association fibers of the central sulcus of 100 right-handed subjects from the Human Connectome Project's high-quality MRI database

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Xiang, Wentao. "Modélisation causale dynamique dans l'inférence de changements en connectivité cérébrale." Thesis, Rennes 1, 2019. http://www.theses.fr/2019REN1S083.

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Abstract:

Nos travaux portent sur la connectivité cérébrale entre des populations neuronales distantes impliquées dans les crises d'épilepsie, et ce à partir de la modélisation causale dynamique (DCM : dynamic causal modelling) dans sa version spectrale. Celle-ci est basée sur deux instances, (i) le modèle neuronal pour interpréter les signaux observés et leurs densités spectrales de puissance, (ii) l'inversion du modèle basée sur l'algorithme d'estimation-maximisation (EM) variationnel pour identifier les paramètres du modèle. L'approche DCM s'avérant sensible à l'initialisation des paramètres, une mauvaise estimation peut s'ensuivre. Pour y pallier, nous proposons deux variantes de l'algorithme DCM spectral, l'algorithme L-DCM basé sur un ajustement local de l'estimation à chaque initialisation et l'algorithme D-DCM basé sur un schéma de type recuit-simulé. Les trois approches sont évaluées à l'aide de deux types de modèle, un modèle basé sur la physiologie (PBM) et un modèle plus affiné en termes de liaisons entre sous-populations neuronales (cPBM), et sont comparées sur des signaux simulés et des signaux stéréoélectroencéphalographiques réels. Nos résultats prouvent non seulement l'efficacité des nouvelles approches mais confirment également l’avantage du cPBM par rapport au PBM en termes de complexité de calcul et de précision d'estimation. Dans un dernier temps, nous nous focalisons sur la lenteur de l'algorithme EM variationnel liée à la méthode de Gauss-Newton employée. Une technique de recherche linéaire optimale (ELS : exact line search) est proposée, consistant à calculer, à chaque itération de l’algorithme itératif, le pas optimal à réaliser dans la direction de plus grande pente. La faisabilité de cette approche est envisagée dans le contexte de mélanges de gaussiennes. Les résultats obtenus sur signaux simulés et réels attestent l'efficacité du schéma proposé lorsqu'il est appliqué à l'algorithme EM conventionnel, mais aussi à d'autres techniques comme l'algorithme du gradient conjugué. Ces résultats préliminaires sont une perspective pour une future extension de l'approche DCM
Our work mainly focuses on inferring effective connectivity in distant neural populations involved in epileptic seizures using a model-based technique, the spectral dynamic causal modelling (DCM). A neural mass model (NMM) is used to describe the observed epileptic intracerebral signals and their power spectral densities. DCM includes mainly two steps (i) model inversion based on the maximization of the free energy concept using the variational estimation-maximization (EM) algorithm to identify the parameters of the model and (ii) model comparison where the best model structure in terms of the maximized free energy is identified among other possible structures as the one underlying the observed data. As spectral DCM reveals some sensitivity to the initialization during the variational EM process, a misestimation of the model structure may arise. To cope with this issue, we propose two variants of spectral DCM, the L-DCM and the D-DCM algorithms. While L-DCM is based on a local adjustment of the initial guess, D-DCM relies on a deterministic annealing scheme. The performance of the proposed strategies in terms of effective connectivity inference is assessed using simulated and real human epileptic SEEG (stereoelectroencephalographic) signals. Regarding simulated and real signals, two kinds of NMM are investigated, the physiology-based model (PBM) and the complete physiology-based model (cPBM). Our experiments show the efficiency of the proposed approaches compared to the standard spectral DCM using either PBM or cPBM. The reported results also confirm that cPBM offers lower computational complexity and better estimation quality of the model parameters compared to PBM. Besides, in order to cope with the complexity of spectral DCM which is essentially related to the Gauss-Newton method used in the variational EM algorithm, a simpler ascent gradient method based on an exact line search (ELS) scheme can be employed. It allows for an optimal computation of the gradient step size to be used at each iteration towards the final solution in the given search direction. The feasibility of the ELS scheme in a probabilistic framework is not straightforward and, in this work, the ELS scheme is considered in the context of Gaussian mixture models (GMM) to accelerate the standard EM algorithm. Numerical results using both simulated and real datasets show the efficiency of the proposed ELS scheme when applied to the standard EM algorithm as well as to anti-annealing-based acceleration techniques derived from either the EM algorithm or the expectation conjugate gradient one. The ELS feasibility being proved, its applicability on spectral DCM will be an extension of the present work

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Tressard, Thomas. "Une approche tout optique pour l'étude de schémas remarquables de connectivité fonctionnelle." Thesis, Aix-Marseille, 2019. http://www.theses.fr/2019AIXM0071.

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Abstract:

On assiste à un essor spectaculaire des méthodes optiques pour suivre l’activité de populations neuronales in vivo. Ceci a permis de mettre en évidence des motifs remarquables d’organisation fonctionnelle à l’échelle mésoscopique impliqués dans de nombreuses fonctions cérébrales physiopathologiques. Cette thèse vise à mettre en place les outils permettant de disséquer les circuits sous-tendant ces motifs remarquables selon une approche expérimentale basée uniquement sur la microscopie optique. Plus particulièrement, ces outils ont été optimisés pour décrire la région CA1 de l’hippocampe adulte et le « barrel cortex » au cours du développement. En effet, deux motifs remarquables ont récemment été mis en évidence dans ces structures, les assemblées neuronales de CA1 adulte impliquées d’une part dans des processus de mémorisation et les neurones Hubs du cortex en développement et d’autre part participant au développement postnatal des circuits neuronaux. Dans ce contexte, nous avons développé un nouveau paradigme expérimental combinant imagerie calcique biphotonique in vivo, photostimulation par illumination holographique et analyse mathématique. Nous avons optimisé le choix et la co-expression de la sonde calcique et de l’opsine dans nos conditions expérimentales, et calibré leur utilisation dans les neurones de différentes structures cérébrales. De plus, nous avons conçu et assemblé un nouveau microscope à deux voies d’excitation, une pour l’imagerie calcique et l’autre pour la photostimulation holographique in vivo. Cette nouvelle approche expérimentale est en cours de validation sur les neurones Hubs à forte connectivité du « barrel cortex » en développement
Over The last five years we have observed a huge improvement of optical methods to monitor the activity of neuronal populations in vivo. With these new approaches, remarkable patterns of functional organization at the mesoscopic scale that are involved in many pathophysiological brain functions were highlighted. This thesis aims to develop tools allowing us to dissect the circuits underlying these remarkable patterns according to an experimental approach based on all optical microscopy. These tools have been optimized to describe the functional organization of CA1 neurons in the adult hippocampus as well as in the barrel cortex during development. Two remarkable patterns have recently been identified in these structures, first, adult CA1 neural assemblies involved in memory processes and second, Hub cortical neurons that shape neuronal circuit during development. We have developed a new experimental paradigm combining in vivo two photon calcium imaging, holography photostimulation and mathematical analysis. We optimized the choice and co-expression of calcium probe (GCaMP6s) and opsin (Chronos and ChR2H134R) in our experimental conditions and calibrated their use in neurons of different brain structures. In addition, we designed and assembled a new two-path excitation microscope, one for calcium imaging and the other for in vivo holography photostimulation. This new experimental approach is being validated on Hub neurons with high connectivity in the developing barrel cortex

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König, Jean-Claude. "Les réseaux d'interconnexion et les algorithmes distribués." Paris 11, 1987. http://www.theses.fr/1987PA112069.

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Abstract:

Cette thèse comprend deux parties. La première concerne les réseaux d'interconnexion et en particulier leur résistance aux pannes. Le premier chapitre traite d'extension de réseaux; on construit des réseaux de connexité et de degré maximum donnés en ajoutant des sommets p par p par p ceci avec un nombre minimum de remaillages. Dans le second chapitre on étudie la vulnérabilité des réseaux par bus ce qui nous conduit à étudier diverses notions de connexité dans les hypergraphes uniformes. La deuxième partie est consacrée à l'algorithme, distribuée et particulièrement à tout ce qui concerne les problèmes de messagerie (diffusion, routage). Le chapitre 3 traite de la diffusion d'information ou de requêtes dans un réseau distribué. On définit un nouvel algorithme : permettant de construire un arbre couvrant et on l'applique au problème de l'on mutuelle. Nous utilisons des méthodes de contrôle des transferts de connaissance ainsi que des techniques de synchronisation et de filtrage. Le chapitre 4 présente un «méta-algorithme» distribué basé sur la notion de phases. De plus on précise le rôle et l’importance de la topologie du réseau dans l'algorithmique distribuée. Dans ces deux derniers chapitres on détermine la complexité en nombre de messages et en temps des algorithmes. Enfin nous donnons en annexe un algorithme d'ordonnancement pour le calcul parallèle qui est optimal si le graphe de précédence des tâches est de type "2-steps' (élimination de Gauss dans une matrice dense)
This thesis contains two parts. Ln the first one we study interconnection networks and in particular their fault tolerance. The first chapter deals with the extensions of networks. We construct networks with given connectivity and maximum degree by adding the vertices p by p. In such a way that the minimum number possible of links is deleted. Ln chapter 2 we study the vulnerability of bus networks; this leads us to study various notions of connectivity in uniform hypergraphs. The second part concerns distributed algorithms, in particular problems of broadcasting and routing. Chapter 3 deals with the problem of broadcasting information or requests in a distributed net work. We give a new algorithm to construct a spanning tree and apply it to the problem of mutual exclusion. We use methods of control knowledge transfers and also synchronization and filtering methods. Ln chapter 4 we present a "meta-algorithm" based on the notion of phases. Furthermore we specify the use and the importance of the network topology in the distributed computing. Ln these two chapters we determine the complexity in number or messages and time of the proposed algorithms. Finally we give in the appendix a scheduling algorithm for parallel computing which is optimal for the 2-sceps precedence graph (Gaussian elimination in dense matrices)

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Jany, Marion. "Etude anatomique et fonctionnelle du cerveau des souris KO STOP : modèle animal pour l'étude de la schizophrénie." Phd thesis, Université de Grenoble, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00567610.

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Abstract:

Mon travail de thèse participe à la caractérisation des bases cellulaires et moléculaires neurodéveloppementales à l'origine de la schizophrénie. A partir d'un modèle animal pour l'étude de la schizophrénie (souris KO STOP), j'ai tenté de déterminer les relations entre la diminution du volume cérébral, la biologie cellulaire des neurones in situ, et les événements cellulaires et moléculaires à l'origine de cette diminution de volume. Ainsi, j'ai démontré, par western blot quantitatif, que la réduction de volume cérébral chez les souris KO STOP était associée à une forte diminution des compartiments myéliniques, axonaux et synaptiques. Une analyse morphométrique a montré ensuite que la surface de plusieurs tracts myélinisés était fortement réduite chez la souris KO STOP. Le résultat majeur de ce travail, confirmé par l'utilisation de traceur lipidique, a été la mise en évidence de l'absence de la partie post-commissurale du fornix, tract reliant l'hippocampe au corps mamillaire et fortement altéré chez les schizophrènes. Le traçage lentiviral de ces axones a montré la désorganisation des fibres du fornix chez les souris KO STOP. J'ai ensuite analysé la neurogenèse adulte hippocampale et démontré que ce processus était spécifiquement et progressivement altéré chez les souris KO STOP. L'architecture dendritique des neurones immatures des souris KO STOP semble anormale, avec un dendrite primaire plus long et un arbre dendritique plus branché. Le traçage rétroviral-GFP des cellules souches neurales de l'hippocampe, a permis de montrer, à 4 semaines post-infection, une réduction du nombre de neurones immatures chez les souris KO STOP suggérant une maturation prématurée des neurones néoformés. Ce travail ouvre des perspectives de recherche sur le développement embryonnaire du fornix et des connectivités neuronales en général. Nous envisageons aussi d'analyser la maturation axonale et synaptique des neurones hippocampaux néoformés, étapes du développement neuronal importantes pour la mise en place des connectivités neuronales.

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Kopal, Jakub. "Usage de la connectivité pour étudier les (dys)fonctions cérébrales." Thesis, Toulouse 3, 2021. http://www.theses.fr/2021TOU30020.

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Abstract:

Nous nous représentons le cerveau comme un réseau complexe de régions structurellement connectées et fonctionnellement couplées. Les fonctions cognitives découlent de l'activité coordonnée de régions corticales distantes. La connectivité est utilisée pour représenter la coopération de régions cérébrales ségréguées et fonctionnellement spécialisées. Qu'il s'agisse de l'analyse des liens anatomiques, des dépendances statistiques ou des interactions causales, la connectivité révèle des aspects fondamentaux du fonctionnement (dys)cérébral. Cependant, l'estimation et l'application de la connectivité posent encore des problèmes. C'est pourquoi cette thèse est consacrée à surmonter ces défis. Le premier défi provient de l'effet néfaste du bruit systématique (comme les mouvements de la tête) sur les estimations de la connectivité. Nous avons proposé un indice qui décrit la qualité de la connectivité et qui peut refléter différents types d'artefacts, d'erreurs de traitement et de pathologie cérébrale, permettant son utilisation étendue dans le suivi de la qualité des données et les investigations méthodologiques. En outre, les altérations de la connectivité jouent un rôle inestimable dans la compréhension des dysfonctionnements cérébraux. En étudiant certains mécanismes de l'épilepsie, nous montrons que la connectivité peut suivre les changements progressifs de la susceptibilité aux crises et identifier les facteurs déterminants de la génération des crises. L'identification des moments critiques de modification de la connectivité pourrait aider à prédire avec succès les crises. Enfin, on ne comprend pas bien comment le cerveau s'adapte aux exigences des tâches cognitives à une échelle de temps rapide. Nous présentons une combinaison d'EEG intracrâniens et de mesures de pointe épileptiques pour étudier la dynamique des réseaux pendant la mémoire de reconnaissance. Il est essentiel de comprendre comment le cerveau fait face dynamiquement aux changements rapides des demandes cognitives pour comprendre les bases neurales de la cognition. En conclusion, l'objectif modeste de cette thèse est de répondre au moins partiellement à certains des nombreux défis auxquels les neurosciences actuelles sont confrontées
We picture the brain as a complex network of structurally connected regions that are functionally coupled. Brain functions arise from the coordinated activity of distant cortical regions. Connectivity is used to represent the cooperation of segregated and functionally specialized brain regions. Whether it is the analysis of anatomical links, statistical dependencies, or causal interactions, connectivity reveals fundamental aspects of brain (dys)function. However, estimating and applying connectivity still faces many challenges; therefore, this work is devoted to tackling them. The first challenge stems from the detrimental effect of systematic noise (such as head movements) on connectivity estimates. We proposed an index that depicts connectivity quality and can reflect various artifacts, processing errors, and brain pathology, allowing extensive use in data quality screening and methodological investigations. Furthermore, connectivity alterations play an invaluable role in understanding brain dysfunction. Investigating the mechanisms of epilepsy, we show that connectivity can track gradual changes of seizure susceptibility and identify driving factors of seizure generation. Identifying critical times of connectivity changes could help in successful seizure prediction. Finally, how the brain adapts to task demands on fast timescales is not well understood. We present a combination of intracranial EEG and state-of-art measures to investigate network dynamics during recognition memory. Understanding how the brain dynamically faces rapid changes in cognitive demands is vital to our comprehension of the neural basis of cognition. In conclusion, the modest goal of this thesis is to at least partially answer some of the many challenges that current neuroscience is facing

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Karkar, Slim. "Parcellisation et analyse multi-niveaux de données IRM fonctionnelles. Application à l'étude des réseaux de connectivité cérébrale." Phd thesis, Université de Strasbourg, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00652609.

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Abstract:

Durant les dernières décennies, l'IRM fonctionnelle a permis de cartographier les différentes fonctions cérébrales et, plus récemment, d'identifier les réseaux fonctionnels qui décrivent les interactions qui peuvent s'établir entre régions cérébrales, proches ou distantes, lors de l'exécution d'une tâche cognitive. Pour identifier ces réseaux, une stratégie récente repose sur une parcellisation préliminaire du cerveau en régions fonctionnellement homogènes, puis sur l'identification des réseaux fonctionnels significatifs depuis une mesure des interactions entre l'ensemble des régions. Ainsi, la première partie de cette thèse propose une nouvelle méthode de parcellisation du cerveau en régions fonctionnellement homogènes. La méthode proposée est exploratoire et multi-niveaux : elle fournit plusieurs niveaux de parcellisation, et nous avons montré que les régions définies par notre méthode se superposent de manière satisfaisante aux structures anatomiques du cortex. Dans la deuxième partie de la thèse, nous avons proposé une méthode originale d'identification des réseaux fonctionnels. L'approche développée permet la significativité des réseaux étant donné leur taille et le seuil utilisé pour leur détection. Une telle approche permet de détecter des réseaux de faible taille qui impliquent des liens très significatifs, et également des réseaux plus grands impliquant des liens moins significatifs. Enfin, nous avons développé une approche permettant de classer les réseaux obtenus, de manière à réaliser une étude de groupe. L'information disponible sur l'ensemble des sujets permet alors de définir des classes qui synthétisent les caractéristiques des réseaux les plus partagés au sein d'une population de sujets.

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Ouattara, Yacouba. "Gestion de l'énergie et de la connectivité dans les réseaux de capteurs sans fil statiques et mobiles." Thesis, Besançon, 2015. http://www.theses.fr/2015BESA2046/document.

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Abstract:

Un certain nombre de travaux basés sur les réseaux de capteurs sans fil s'intéressent à la gestion de l'énergie de ces capteurs. Cette énergie est, de fait, un facteur critique dans le fonctionnement de ces réseaux. Une construction adéquate des clusters de capteurs est un très bon moyen pour minimiser la consommation de cette énergie. La problématique liée à ces réseaux réside ainsi souvent dans leur durée de vie mais aussi dans le nécessaire maintien de la connectivité entre tous les capteurs. Ces deux aspects sont étroitement liés. Dans cette thèse, nous nous sommes focalisés sur ces deux volets, dans le contexte de réseaux de capteurs statiques mais aussi celui de capteurs mobiles.Nous proposons, dans un premier temps, un algorithme hybride pour la mise en place des clusters et la gestions de ces clusters. L'originalité de cette solution réside dans la mise en place de zones géographiques de désignation des cluster heads mais aussi dans la transmission, dans les messages échangés, de la quantité d'énergie restante sur les capteurs. Ainsi, les données sur les capteurs permettront de désigner les cluster heads et leurs successeurs qui détermineront les seuils pour les autres capteurs et pour leur fonctionnement. L'algorithme est testé à travers de nombreuses simulations. La seconde partie du travail consiste à adapter notre premier algorithme pour les réseaux de capteurs mobiles. Nous in_uons sur la trajectoire des capteurs pour maintenir la connectivité et limiter la consommation d'énergie. Pour cela, nous nous inspirons de l'écho-localisation pratiquée par les chauvessouris. Nous nous sommes donc intéressés à la topologie changeante et dynamique dans les réseaux de capteurs. Nous avons analysé la perte d'énergie en fonction de la distance et de la puissance de transmission entre les n÷uds et le cluster head. Nous évaluons également notre algorithme sur des capteurs qui ont un déplacement aléatoire. Nous appliquons ces algorithmes à une simulation de _otte de drones de surveillance
A number of works based on wireless sensor networks are interested in the energy management of these sensors. This energy is in fact a critical factor in the operation of these networks. Proper construction of sensor clusters is a great way to minimize the consumption of this energy. The problems related to these networks and often lies in their lifetime but also in the need to maintain connectivity between all transducers. These two aspects are closely linked. In this thesis, we focused on these two aspects in the context of static sensor networks but also of mobile sensors.We propose, as a _rst step, a hybrid algorithm for setting up clusters and the management of theseclusters. The uniqueness of this solution lies in the establishment of geographic areas for designation fcluster heads but also in transmission, in the exchanged messages, the amount of remaining energy on the sensors. Thus, the sensor data will designate the cluster heads and their successors will determine the thresholds for other sensors and for their operation. The algorithm is tested through many simulations. The second part of the work is to adapt our _rst algorithm for mobile sensor networks. We a_ect the trajectory of sensors to maintain connectivity and reduce energy consumption. For this, we are guided echo-location practiced by bats. We're interested in changing and dynamic topology in sensor networks. We analyzed the loss of energy as a function of the distance and the power transmission between the nodes and the head cluster. We also evaluate our algorithm on sensors that have a random move. We apply these algorithms to a _eet of surveillance drones simulation

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Almashaikhi, Talal. "Electrical brain stimulation and human insular connectivity." Thesis, Lyon 1, 2013. http://www.theses.fr/2013LYO10174/document.

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Abstract:

Le cortex insulaire est le cinquième lobe du cerveau en charge de l'intégration de nombreuses fonctions cognitives, sous-tendues par une organisation cytoarchitectonique etune connectivité aussi riche que complexe. Ce travail vise à évaluer la connectivité fonctionnelle insulaire du cerveau humain par le biais de stimulation électrique intra-cérébrale et de potentiels évoqués cortico-corticaux (PECC) réalisés chez des patients explorés en stéréoélectroencéphalographie (SEEG) pour une épilepsie partielle réfractaire. Nous avons développé un protocole automatisé permettant destimuler successivement l’ensemble des bipoles d’enregistrement intracérébraux (deux plots contigus d’une même électrode) disponibles chez les patients explorés en SEEG. Deux sériesde 20 stimulations monophasiques d’une durée unitaire de 1 ms et d’une intentisté de 1 mA, étaient délivrés à une fréquence de 0,2 Hz au niveau de chaque bipole (105 en moyenne,produisant un total d’environ 11.000 PECC par patient). Un premier travail a consisté dans lamise au point d’une méthode fiable d’analyse statistique objective des PECC significatifs, encomplement de l’analyse visuelle, sur un échantillon de 33017 enregistrements chez trois patients. L’analyse a porté sur les quatre fenêtres temporelles post-stimulation suivantes: 10-100 ms, 100-300 ms, 300-500 ms, 500-1000 ms. La seconde partie de notre thèse a appliquéces méthodes à l’étude des connections intra-insulaires sur un échantillon de10 patients présentant au moins deux éléctrodes intra-insulaires. La dernière partie de notre travail s’est intéressé aux efférences insulaires sur un échantillon de 11 patients. L’étude des PECC apporte des éléments de connectivité fonctionnelle derésolution spatiale et temporelle inégalée, complémentaires de ceux découlant des techniquesde neuroimagerie. La gestion complexe du volume de données à gérer pour chaque patientpeut être résolu par des procédures d’analyse statistiques automatisée de sensibilité etspécificité satisfaisante. Le pattern des connections intra- et extra-insulaires révélé par cetteapproche permet une meilleure compréhension de la physiologie de l’insula chez l’Homme etdes modalités de propagations des décharges épileptiques impliquant ce lobe
The insular cortex is the fifth lobe of the brain and is in charge of the integration of many cognitive functions, underpinned by a rich cytoarchitectonic organization and a complex connectivity. Our work aims to evaluate the insular functional connectivity of the human brain using intracerebral electrical stimulation and recording of cortico-cortical evoked potentials (CCEPs) in patients investigated with stereoelectroencephalography (SEEG) for refractory partial epilepsy. We first developed an automated protocol to stimulate successively all intracerebral recorded bipoles (two contiguous leads of the same electrode) available in patients undergoing SEEG. Two sets of 20 monophasic stimulation of 1 ms duration and 1mA intensity were delivered at a frequency of 0.2 Hz at each bipole (105 on average, producing a total of about 11,000 recordings per patient). We then develop a reliable and objective statistical method to detect significant CCEPs as a complement to visual analysis, and validate this approach on a sample of 33017 recordings in three patients. The analysis was performed over four distinct post-stimulus epochs: 10-100 ms, 100-300 ms, 300-500 ms, 500-1000 ms. In the second part of our thesis, we applied these methods to the study of intrainsular connections on a sample of 10 patients with at least two intra-insular electrodes. The last part of our work used the same approach to investigate insular efferents in a sample of 11 patients. The study of CCEPs provides novel and important findings regarding the human brain functional connectivity, with unmatched spatial and temporal resolutions as compared to neuroimaging techniques. The complex management of large volume of data in each patient can be solved by automated statistical analysis procedures with satisfactory sensitivity and specificity. The pattern of connections within and outside the insula revealed by this approach provides a better understanding of the physiology of the Human insula as well as of the propagation of epileptic discharges involving this lobe

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Dufrene, Louis-Adrien. "Etude et optimisation de solutions reposant sur les réseaux cellulaires existants pour l'internet des objets." Thesis, Rennes, INSA, 2017. http://www.theses.fr/2017ISAR0022/document.

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Abstract:

L'Internet des objets (ldO) connaît un intérêt grandissant depuis plusieurs années, avec la multiplication des objets dits « connectés » et des applications associées. Pour assurer la connectivité de ces objets, des réseaux sans fil longue portée à faible consommation énergétique, dédiés à l'ldO, ont été développés, ces réseaux proposant une connectivité adaptée aux contraintes propres de l'ldO. Plus récemment, le 3GPP a fait évoluer ses technologies 2G et 4G pour pouvoir également fournir des solutions de connectivité adaptées à l'ldO. Pour obtenir l'extension de couverture requise, ces évolutions utilisent entre autres un mécanisme de répétition en aveugle. Dans ce contexte, cette thèse s'intéresse aux mécanismes de recombinaison au sein du récepteur et à l'impact de l'évolution temporelle du canal de propagation et des imperfections du système sur les performances de ces mécanismes, en prenant la technologie 2G comme cas d'application. Tout d'abord, nous nous intéressons aux performances des différents mécanismes dans le cadre d'un récepteur sans imperfection. Puis, nous considérons une synchronisation fréquentielle imparfaite et une estimation de canal imparfaite. Dans ce dernier cas, de nouveaux schémas de recombinaison mixte, alliant deux mécanismes de recombinaison successifs, sont proposés. Enfin, la dernière partie de l'étude consiste en une implémentation du système complet sur des cartes radio-logicielles. Les résultats de cette thèse peuvent être exploités afin d'adapter le schéma de combinaison en fonction de l'application visée, et ainsi de réduire la consommation énergétique du système
The Internet of Things (loT) is a concept, where a large number of connected devices are communicating together through the same network, constituting an autonomous and intelligent entity. The increasing number of connected devices and IoT services confirms the growing interest for the loT and its applications. To provide connectivity to the devices, several dedicated wireless low power and wide area networks have been created. Recently, with the Release 13, the 3GPP decided to modify the 2G and 4G technologies, to be able to also provide such connectivity for the loT devices, creating the field of Cellular-loT. These evolutions imply a coverage extension compared to the legacy technologies. To obtain this extension, these new standards especially use a blind repetition mechanism. In this context, this thesis studies the performance of several diversity combiners at the receiver, and observes the impact of the temporal evolution of the propagation channel and of imperfections in the receiver. The 2G GSM system is chosen as the application case. Firstly, we consider a receiver without imperfection. Secondly, we consider imperfect frequency synchronization in the receiver. Then, we consider imperfect channel estimation and propose a hybrid combining scheme, obtained by mixing two different combining mechanisms. Finally, in the last part of our study, we carry out a hardware implementation of the system into a software-radio platform. With the theoretical and simulation results provided in this thesis, one can better evaluate the potential of each combining scheme proposed in the framework of loT communications to efficiently benefit from blind repetition mechanisms

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Ranjeva, Jean-Philippe. "Détermination de l'activité corticale, de la connectivité fonctionnelle et de la connectivité effective cérébrale par IRM [Imagerie par Résonance Magnétique] fonctionnelle : application à l'étude des processus cérébraux compensatoires au stade précoce de la sclérose en plaques." Aix-Marseille 2, 2006. http://www.theses.fr/2006AIX20697.

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Vigneau, Mathieu. "Neuroanatomie du langage : les réseaux de la lecture." Caen, 2006. http://www.theses.fr/2006CAEN2039.

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Abstract:

La lecture constitue un des 2 modes d’expression du langage dont l’expertise repose sur un ensemble de compétences cognitives, linguistiques, visuelles et motrices. Nos travaux de thèse ont pour objectif de déterminer si l’émergence tardive de cette expertise repose sur une coopération des différents systèmes cognitifs ou bien s’il existe, sous l’effet de l’apprentissage, la spécialisation d’une ou plusieurs régions corticales dédiées à la reconnaissance des mots lus. Dans la première étude, une revue de la littérature montre que la compréhension de matériel lu met en jeu des traitements linguistiques communs au langage oral. Ces traitements sont déterminés par un ensemble de régions corticales activées de manière multimodale, toutefois il semblerait que certaines d’entre elles, notamment la visual word form area VWFA, soient activées préférentiellement en lecture. Notre seconde étude en IRMf souligne le rôle déterminant de cette VWFA – une région temporale gauche - durant la lecture. Cette région constituerait une aire d’interface entre le système visuel et linguistique, au niveau de laquelle les chaînes alphabétiques lues seraient redirigées soit vers les aires sémantiques, soit phonologiques. Elle présente une spécialisation hémisphérique gauche (signal BOLD gauche-droite) plus élevée pour les mots que pour les chaînes de lettres non-sens, liée à une inhibition de la région droite, démontrant ainsi que cette spécialisation hémisphérique constitue un marqueur déterminant dans le cadre de l’étude de la spécialisation fonctionnelle corticale. La troisième étude en IRMf montre que les entrées verbales visuelles, en provenance d’aires unimodales associatives, convergeraient au niveau de régions multimodales intégrées nécessaires à la compréhension. Le résultat original de cette étude consiste en la démonstration de la mise en jeu privilégiée – bien que non exclusive - de certaines de ces régions corticales intégrées au cours de la lecture
Reading is one way of language expression whose expertise requires a set of cognitive abilities, such as linguistic, motor and visual skills. The goal of the present work is to determine whether the late emergence of the reading ability is based on a close interaction between the cognitive systems associated with theses skills, and/or whether a functional specialization has developed throughout learning, with the dedication of brain regions to the reading of words. In the first study, the analysis of published results reveals that reading comprehension requires a set of linguistic processes shared with oral language. At the brain level, these cognitive processes rely on cortical regions involved for both oral and written language, but some of these regions, such as the visual word form area VWFA, could be preferentially activated during reading. Using fMRI method, our second study highlights indeed the critical role of this VWFA – a left temporal region – during reading. This region would represent a transitional zone between perception and language comprehension where visual verbal stimuli are routed either to semantic or phonological processing. VWFA is activated quite similarly for all stimuli containing letters, but is more leftward lateralized (left signal BOLD > right signal BOLD) for word than meaningless letter strings, due to a reduction of activity in the right VWFA counterpart. These results demonstrated that such inter-hemispheric mechanisms would represent a critical aspect of the functional cortical specialization for reading. The third study confirms the existence of a set of multimodal cortical areas where both visual and auditory verbal entries, issued from unimodal visual or auditory associative regions, will merge for a linguistic processing. Despite the absence of a truly specific visual activation, the most striking result of this study concern the existence of cortical regions – linguistic and motor – that could be preferentially activated during reading

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Frusque, Gaëtan. "Inférence et décomposition modale de réseaux dynamiques en neurosciences." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSEN080.

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Abstract:

Les graphes dynamiques permettent de comprendre l'évolution de systèmes complexes qui évoluent dans le temps. Ce type de graphe a récemment fait l'objet d'une attention considérable. Cependant, il n'existe pas de consensus sur les manières d'inférer et d'étudier ces graphes. Dans cette thèse, on propose des méthodes d'analyse de graphes dynamiques spécifiques. Ceux-ci peuvent être vues comme une succession de graphes complets partageant les mêmes nœuds, mais dont les poids associés à chaque lien évoluent dans le temps. Les méthodes proposées peuvent avoir des applications en neurosciences ou dans l'étude des réseaux sociaux comme Twitter et Facebook par exemple. L'enjeu applicatif de cette thèse est l'épilepsie, l'une des maladies neurologiques les plus rependues dans le monde affectant environ 1% de la population.La première partie concerne l'inférence de graphe dynamique à partir de signaux neurophysiologiques. Cette inférence est généralement réalisée à l'aide de mesures de connectivité fonctionnelle permettant d'évaluer la similarité entre deux signaux. La comparaison de ces mesures est donc d'un grand intérêt pour comprendre les caractéristiques des graphes obtenus. On compare alors des mesures de connectivité fonctionnelle impliquant la phase et l'amplitude instantanée des signaux. On s'intéresse en particulier à une mesure nommée Phase-Locking-Value (PLV) qui quantifie la synchronie des phases entre deux signaux. On propose ensuite, afin d'inférer des graphes dynamiques robustes et interprétables, deux nouvelles mesures de PLV conditionnées et régulariséesLa seconde partie présente des méthodes de décomposition de graphes dynamiques. L'objectif est de proposer une méthode semi-automatique afin de caractériser les informations les plus importantes du réseau pathologique de plusieurs crises d'un même patient. Dans un premier temps on considère des crises qui ont des durées et des évolutions temporelles similaires. Une décomposition tensorielle spécifique est alors appliquée. Dans un second temps, on considère des crises qui ont des durées hétérogènes. Plusieurs stratégies sont proposées et comparées. Ce sont des méthodes qui en plus d'extraire les sous-graphes caractéristiques communs à toutes les crises, permettent d'observer leurs profils d'activation temporelle spécifiques à chaque crise. Finalement, on utilise la méthode retenue pour une application clinique. Les décompositions obtenues sont comparées à l'interprétation visuelle du clinicien. Dans l'ensemble, on constate que les sous-graphes extraits correspondent aux régions du cerveau impliquées dans la crise d'épilepsie. De plus l'évolution de l'activation de ces sous-graphes est cohérente avec l'interprétation visuelle
Dynamic graphs make it possible to understand the evolution of complex systems evolving over time. This type of graph has recently received considerable attention. However, there is no consensus on how to infer and study these graphs. In this thesis, we propose specific methods for dynamical graph analysis. A dynamical graph can be seen as a succession of complete graphs sharing the same nodes, but with the weights associated with each link changing over time. The proposed methods can have applications in neuroscience or in the study of social networks such as Twitter and Facebook for example. The issue of this thesis is epilepsy, one of the most common neurological diseases in the world affecting around 1% of the population.The first part concerns the inference of dynamical graph from neurophysiological signals. To assess the similarity between each pairs of signals, in order to make the graph, we use measures of functional connectivity. The comparison of these measurements is therefore of great interest to understand the characteristics of the resulting graphs. We then compare functional connectivity measurements involving the instantaneous phase and amplitude of the signals. We are particularly interested in a measure called Phase-Locking-Value (PLV) which quantifies the phase synchrony between two signals. We then propose, in order to infer robust and interpretable dynamic graphs, two new indexes that are conditioned and regularized PLV. The second part concerns tools for dynamical graphs decompositions. The objective is to propose a semi-automatic method in order to characterize the most important patterns in the pathological network from several seizures of the same patient. First, we consider seizures that have similar durations and temporal evolutions. In this case the data can be conveniently represented as a tensor. A specific tensor decomposition is then applied. Secondly, we consider seizures that have heterogeneous durations. Several strategies are proposed and compared. These are methods which, in addition to extracting the characteristic subgraphs common to all the seizures, make it possible to observe their temporal activation profiles specific to each seizures. Finally, the selected method is used for a clinical application. The obtained decompositions are compared to the visual interpretation of the clinician. As a whole, we found that activated subgraphs corresponded to brain regions involved during the course of the seizures and their time course were highly consistent with classical visual interpretation

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Reggani, Ahlem. "Réseaux domestiques et mobiles : Mesures,analyses, et modèles." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01020238.

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Abstract:

Cette thèse est structurée autour de contributions dans les domaines des réseaux domestiques et mobiles. Dans le contexte des réseaux domestiques, nous nous occupons à la fois de la caractérisation du trafic et de la dégradation des performances des applications. Dans le cas des réseaux mobiles, nous sommes intéressés par comprendre la relation entre la technologie sans fil et les opportunités de contact entre les nœuds mobiles. Nous résumons les principales contributions de cette thèse dans ce qui suit. Partie I (Optimisation des performances des applications dans les réseaux domestiques). L?augmentation du taux d'accès à Internet à la maison conduit à plus de populations avec des réseaux domestiques. Un réseau domestique connecte plusieurs appareils à l'internet permettant aux différents membres d'un ménage de partager l'accès à Internet et aux ressources du réseau local. Par conséquent, les applications fonctionnant en parallèle peuvent interférer les unes avec les autres. Par exemple, les enfants peuvent jouer à des jeux en ligne ralentissant la navigation sur le web de leurs parents. Le premier objectif de cette thèse est de contrôler l'utilisation des ressources du réseau domestique afin d'optimiser la performance des applications concurrentes. La passerelle domestique est responsable de la connexion du réseau domestique au reste de l'Internet. Parce que la passerelle a une vue d'ensemble de tout le trafic en provenance et vers le réseau domestique, elle est le point de départ idéal pour l'optimisation des applications. Dans cette thèse, nous proposons un système qui fonctionne sur la passerelle domestique pour détecter des dégradations de performances et optimiser l'allocation des ressources pour obtenir les meilleures performances des applications. En même temps, les passerelles résidentielles classiques ne comportent aucun mécanisme pour garantir une performance optimale aux applications. Une autre contribution de cette thèse est donc de proposer une approche d'optimisation des performances des applications pour les réseaux domestiques. En particulier, nous étudions la faisabilité du suivi des performances des applications sur les passerelles résidentielles. Nous montrons que, bien que la passerelle domestique a des ressources limitées, elle a encore la capacité de faire plus que simplement la transmission des paquets. Elle peut recueillir et exporter toutes les informations nécessaires pour effectuer notre méthode d'optimisation des performances. Partie II (Reproduction de traces de mobilité). La meilleure façon d'analyser ou de valider un protocole ou même le choix de conception dans les réseaux tolérants aux perturbations est à travers un déploiement réel. Néanmoins, en raison des difficultés de mise en œuvre et même de coûts financiers, I seulement quelques expérimentations ont été rapportées dans la littérature. En conséquence, plusieurs travaux s'appuient toujours sur des modèles de mobilité synthétiques. Alors que les modèles de mobilité synthétiques sont utiles pour isoler les paramètres spécifiques d'une solution ou aider à enquêter sur l'évolutivité d'un système, ils ne peuvent pas toujours refléter les conditions réelles. D'autre part, les traces de contact sont connues pour mieux représenter la mobilité de la vie réelle, mais aussi d'être difficile à obtenir. Et si une trace réelle était suffisante pour obtenir plusieurs autres, comme si nous avions effectué plusieurs expérimentations ? à cette fin, nous nous appuyons sur la mobilité plausible, un algorithme capable d'inférer un mouvement spatial à partir de traces de contact et nous proposons un système de reproduction de traces de mobilité qui, à partir d'une unique trace de contact réelle, offre de multiples traces de contact inspirées de la trace originale.

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Song, Tianqi. "Détection et caractérisation des plis-de-passage sur la surface du cortex cérébral : de la morphologie à la connectivité." Thesis, Ecole centrale de Marseille, 2021. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03789664.

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Abstract:

La surface du cortex cérébral est très convoluée, avec un grand nombre de plis, les sillons corticaux. Ces plis sont extrêmement variables d'un individu à l'autre. Cette grande variabilité constitue un problème pour de nombreuses applications en neurosciences et en imagerie cérébrale. Un problème central est que les sillons cérébraux ne sont pas la bonne unité pour décrire les plis sur la surface corticale. En particulier, leur géométrie (forme) et leur topologie (branches, nombre de pièces) sont très variables. Les "Plis de passages" (PPs) peuvent expliquer une partie de cette variabilité. Le concept de PPs a été introduit pour la première fois par Gratiolet (1854) pour décrire les gyri transversaux qui interconnectent les deux côtés d'un sillon, sont fréquemment enfouis dans la profondeur de ces sillons, et sont parfois apparents sur la surface corticale. En tant que caractéristique intéressante du processus de plissement cortical, la connectivité structurelle sous-jacente des PP a également suscité beaucoup d'intérêt.Cependant, la difficulté d'identifier les PPs et le manque de méthodes systématiques pour les détecter automatiquement ont limité leur utilisation. Cette thèse vise à détecter et à caractériser les PPs sur la surface corticale tant du point de vue de la morphologie que de la connectivité. Elle s'articule autour de deux axes de recherche principaux : 1. Définition d'un processus de détection des PPs basé sur l'apprentissage automatique et utilisant leurs caractéristiques géométriques (ou morphologiques).2. Étudier les relations entre les PP et leur connectivité structurelle sous-jacente, et poursuivre le développement de modèles d'apprentissage automatique multimodaux. Dans la première partie, nous présentons une méthode de détection automatique des PP sur le cortex en fonction des caractéristiques morphologiques locales proposées dans (Bodin et al., 2021). Pour enregistrer les caractéristiques morphologiques locales de chaque sommet de la surface corticale, nous avons utilisé la méthode de profilage de la surface corticale (Li et al., 2010). Ensuite, le problème de reconnaissance tridimensionnelle des PP est converti en un problème de classification d'image bidimensionnelle avec un déséquilibre de classe où plus de points dans le STS sont des non-PP que des PP. Pour résoudre ce cas, nous proposons un modèle “Ensemble SVM” (EnsSVM) avec une stratégie de rééquilibrage. Les résultats expérimentaux et les analyses statistiques quantitatives montrent l'efficacité et la robustesse de notre méthode. Dans la deuxième partie, nous étudions la connectivité structurelle, en particulier les fibres U à courte portée, qui sous-tend la localisation des PPs, et proposons une nouvelle approche pour étudier la densité des terminaisons des fibres U sur la surface corticale. Nous émettons l'hypothèse que les PPs sont situés dans des régions de haute densité de terminaisons de fibres U croisées. En effet, nos analyses statistiques montrent une corrélation de robustesse entre les PPs et la densité de terminaisons des fibres U. De plus, nous discutons de l'impact de l'hétérogénéité de la connectivité dans le STS sur les résultats de l'apprentissage automatique. Enfin, nous investiguons l'utilisation de cartes de myéline comme un complément à la connectivité structurelle
The surface of the cerebral cortex is very convoluted, with a large number of folds, the cortical sulci. Moreover, these folds are extremely variable from one individual to another. This great variability is a problem for many applications in neuroscience and brain imaging. One central problem is that cerebral sulci are not the good unit to describe folding over the cortical surface. In particular, their geometry (shape) and topology (branches, number of pieces) are very variable. “Plis de passages” (PPs) or “annectant gyri” can explain part of the variability. The concept of PPs was first introduced by Gratiolet (1854) to describe transverse gyri that interconnect both sides of a sulcus, are frequently buried in the depth of these sulci, and are sometimes apparent on the cortical surface. As an interesting feature of the cortical folding process, the underlying structural connectivity of PPs also generated a lot of interest. However, the difficulty of identifying PPs and the lack of systematic methods to automatically detecting them limited their use. This thesis aims to detect and characterise the PPs on the cortical surface from both morphology and connectivity aspects. It was structured around two main research axes: 1. Definition of a machine learning-based PPs detection process using their geometrical (or morphological) characteristics. 2. Investigate the relationships between PPs and their un- derlying structural connectivity, and further development of multi-modal machine learning models. In the first part, we present a method to detect the PPs on the cortex automatically according to the local morphological characteristics proposed in (Bodin et al., 2021), To record the local morphological patterns for each vertex on the cortical surface, we used the cortical surface profiling method (Li et al., 2010). After that, the three-dimensional PP recognition problem is converted to a two-dimensional image classification problem of class-imbalance where more points in the STS are non-PPs than PPs. To solve this case, we propose an ensemble SVM model (EnsSVM) with a rebalancing strategy. Experimental results and quantitative statistics analyses show the effectiveness and robustness of our method. In the second part, we study the structural connectivity, particularly short-range U-fibers, underlying the location of PPs, and propose a new approach to study the density of U-fiber terminations on the cortical surface. We hypothesize that the PPs are located in regions of high density of intercrossing U-fibers termination. Indeed, our statistical analyses show a robustness correlation between PPs and U-fibers termination density. Moreover, we discuss the impact of connectivity heterogeneity in the STS on the machine learning results, and the myelin map is then used as a supplement to the structural connectivity

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Marie, Sylvain. "Déploiement optimal d’un réseau de capteurs sous des contraintes de couverture et de connectivité." Thesis, Paris, CNAM, 2019. http://www.theses.fr/2019CNAM1248/document.

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L'objet de cette thèse sur les réseaux de capteurs est l'étude du déploiement minimal de capteurs lorsque ceux-ci doivent couvrir un ensemble discret de cibles plutôt que des superficies. Après la présentation des caractéristiques d'un réseau de capteurs, et l'intérêt d'un déploiement minimal, nous en proposons une modélisation en théorie des graphes. Nous présentons ensuite un état de l'art décrivant certaines techniques de résolution par la programmation mathématique de diverses problématiques dans ce type de réseau. Nous utilisons plusieurs programmes linéaires en variables mixtes afin de résoudre le problème du déploiement minimal des capteurs sous des contraintes de couverture de toutes les cibles et de connectivité des capteurs entre eux. Finalement, nous concevons une nouvelle heuristique de calcul de placement de capteurs lorsque les cibles sont placées sur une grille à motif carré et nous conjecturons que cette heuristique retourne une solution optimale dans tous les cas
The objectif of this thesis on wireless sensor networks is to study the deployment of a minimal number of sensors to cover specific targets instead of continuous areas. After a presentation of the characteristics of wireless sensor networks, and after justifying the interest of an optimal sensor deployment, we propose a graph-theory based model for wireless sensor networks. We then present a state of the art describing various mathematical programming models and resolution techniques regarding a number of optimization problems in such networks. We formulate several Mixed Integer Linear programs to solve the optimal sensor deployment problem under contraints related to the coverage of all targets and connectivity between sensors. Finally, we conceive a new heuristic for sensor placement when targets are placed in a square grid graph, and we conjecture that this heuristic returns an optimal solution in all cases

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Ribeiro, Gomes Ana Rita. "Réseaux corticaux chez le primate adulte et en développement." Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSE1343.

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Abstract:

Le traçage rétrograde des voies corticales chez le singe a permis d’étudier deux sujets liés. En premier lieu, des injections dans 40 aires d'un atlas cortical de 91 aires ont permis de constituer une base de données cohérente sur la connectivité corticale à l’échelle de l’hémisphère. Les structures sous-corticales favorisant la communication corticale via la formation de boucles cortico-sous-cortico-corticales ont été examinées. Nous montrons que la force des projections du claustrum (considéré comme ayant une affiliation étroite avec le cortex) vers chaque aire explorée est exceptionnelle. De plus, un chevauchement des neurones marqués dans le claustrum a été observé suite à des paires d'injections dans des aires largement éloignées, y compris dépourvues de connexions cortico-corticales directes. A l’aide d’outils de la théorie des graphes, nous avons examiné la centralité des 40 aires et du claustrum dans le réseau cortical. En particulier, le claustrum est le meilleur exemple d’une aire pouvant prétendre au statut de « hub ». Ces résultats soulignent l'importance d'étudier les principes organisationnels du cortex via l'analyse de la topologie de son réseau. En second lieu, nous avons étudié le développement de la voie corticospinale par laquelle le cortex influence la planification, l'exécution et le contrôle de la motricité fine. Nous montrons que la topologie des projections corticospinales chez l’adulte émerge suite à un processus développemental de raffinement des projections ipsi- et controlatérale étendues. Ces résultats suggèrent que le développement de la connectivité corticale pourrait être régulé de manière dynamique et spécifique aux primates
The retrograde tracing experiments in macaque cortex in this thesis had two related objectives. Firstly, injections in 40 cortical areas (from a 91-area atlas) allowed the construction of a hemisphere-wide consistent database of cortical connectivity. We examined which subcortical structures promote cortical communication via the formation of cortico-subcortical-cortical loops. The claustrum, which we argue has a tight affiliation with the cortex, showed uniquely strong outputs to every cortical area. Widely separated injection pairs led to overlapping labelled neurons in the claustrum including those pairs lacking direct cortico-cortical connections. Using graph theoretic tools, we examined how central the 40 areas and claustrum are in the cortical network, specifically with respect to hub status. This showed that the claustrum is, beyond doubt, the prime hub of the cortex. These findings emphasise the importance of studying the organizational principles of the cortex via the analysis of its network topology. Secondly, we investigated the development of the corticospinal pathway, a route over which the cortex directly influences the planning, execution and control of fine voluntary movements. We show that the adult pattern of corticospinal projections emerges via a developmental process from a widespread ipsi- and contralateral distribution. These findings suggest that the developmental refinement of cortical connectivity might be dynamically regulated and primate specific

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Baronnet-Chauvet, Flore. "IRM fonctionnelle au repos après un accident ischémique : de la connectivité fonctionnelle au handicap." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066229/document.

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Abstract:

L’étude des réseaux cérébraux en IRM fonctionnelle au repos est de plus en plus utilisée chez les patients victimes d’accidents vasculaires cérébraux. La majorité des études se sont focalisés sur les déficits moteurs, attentionnels ou phasiques. Dans ce travail, nous avons étudié l’impact du handicap global sur la connectivité fonctionnelle de grands réseaux corticaux à la phase subaiguë d’infarctus cérébraux. Ce travail a porté sur 50 patients ayant subi un premier infarctus sus-tentoriel (29 hommes, 22 AIC gauche, 57 ± 14 ans, délai médian après l’AIC = 4.5 semaines) et 75 témoins (27 hommes, 55 ± 15 ans). Sept réseaux de repos ont été étudiés à partir d’une analyse en graine et nous avons distingué pour chacun les connectivités fonctionnelles interhémisphérique, ipsi et contralésionnelle. Les 22 patients sans handicap (mRS = 0/1) avaient une connectivité normale alors qu’une diminution diffuse et bilatérale était observée chez les 28 patients avec handicap, expliquant 22% de la variance. Les analyses post-hoc ont montré que ces différences s’observaient essentiellement entre les patients sans handicap et ceux avec handicap léger et portaient surtout sur le mode par défaut et un réseau exécutif. Nous avons calculé pour chacun un score d’intégrité de la connectivité fonctionnelle permettant de résumer l’ensemble de ces altérations. Cet outil simple permettait de prédire le handicap résiduel avec une spécificité de 91% et une sensibilité de 86%. Nous avons donc observé une diminution diffuse de la connectivité fonctionnelle des réseaux de repos chez les patients ayant un handicap résiduel, alors qu’une connectivité normale marquait un excellent pronostic fonctionnel
Resting-state functional MRI is increasingly used to investigate brain networks in stroke patients. Most studies focused specifically on motor, attentional and language deficits. Here we have investigated the relationships between global post-stroke disability and functional connectivity of seven major cortical networks in subacute ischemic stroke patients. We have studied 50 patients with first-ever unilateral hemispheric stroke (29 men, 22 left strokes, 57 ± 14 years) with a median post-stroke delay of 4.5 weeks and 75 healthy volunteers (27 men, 55 ± 15 years). Seven cortical networks were characterized with a seed-based approach and for each network we distinguished inter-hemispheric, ipsi- and contra-lesional functional connectivity. The 22 patients without disability (modified Rankin’s scale 0-1) had normal functional connectivity in all networks whereas the 28 disabled patients had widespread and bilateral decreases in functional connectivity explaining 22 % of the variance. Secondary analyses showed that abnormalities mainly differentiate no disability from mild disability and may predominate in default-mode and top-down control networks. We have computed for each subject a functional connectivity index that summarizes all these abnormalities. This simple tool was strongly predictive of residual disability with a specificity of 91% and a sensitivity of 86%. In conclusion, widespread and bilateral alterations in cortical connectivity occur in disabled subacute stroke patients, whereas normal indicate excellent global outcome

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Dissertations / Theses on the topic 'Réseaux de connectivité du cerveau'

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