Recherche

Nous développons un modèle neurobiologique de la reconnaissance visuelle. Ce modèle est prédictif, c’est-à-dire qu’il repose sur l’hypothèse que notre cerveau interprète le monde extérieur selon un modèle pré-existant qu’il met à jour continuellement selon les informations notamment visuelles et émotionnelles qu’il reçoit. Nous nous inspirons de ce modèle pour produire des intelligences artificielles (réseaux de neurones) plus efficaces.

• En savoir plus sur Axe 3 . La vision proactive et l’expérience émotionnelle

Nous étudions le rôle des mouvements oculaires dans des processus perceptuels, moteurs, ou cognitifs en utilisant des paradigmes de psychologie expérimentale avec des stimuli contrôlés mais néanmoins écologiques (tels que des visages et des scènes visuelles). Nous utilisons également ces mesures oculométriques en tant que biomarqueurs de troubles cognitifs dans diverses pathologies ophtalmologiques (DMLA, glaucome), neurodégénératives (Parkinson, Alzheimer) et psychiatriques (troubles bipolaires)

• En savoir plus sur Axe 2 . La vision active et les mouvements oculaires

Nous développons des modèles de la perception visuelle en nous inspirant de la biologie des neurones de la rétine. Par exemple, nous proposons un modèle de la perception des couleurs en nous inspirant de la mosaïque des cônes de la rétine et leurs traitements non linéaires et adaptatifs. Nos algorithmes améliorent significativement le traitement de la couleur d’images numériques. Nous appliquons ainsi nos modèles aux caméras numériques et aux systèmes de vision industrielle.

• En savoir plus sur Axe 1 . Les entrées sensorielles visuelles

Des questions ? Contactez : Sophie Diogo  sophie.diogoetu.univ-grenoble-alpes.fr (sophie[dot]diogo[at]etu[dot]univ-grenoble-alpes[dot]fr)
 

• En savoir plus sur Substitution sensorielle

Neuroplasticité anatomo-fonctionnelle dans l'encéphalite de Rasmussen, avant et après chirurgie

Monica BACIU
Marcela PERRONE-BERTOLOTTI
Christine BULTEAU
Post-doctorante: Anna BORNE

L'encéphalite de Rasmussen est une maladie auto-immune chronique caractérisée par une atrophie hémisphérique unilatérale progressive. Cette pathologie entraîne une épilepsie partielle pharmaco-résistante et s'accompagne de troubles neurocognitifs progressifs invalidants. En raison de sa pharmaco-résistance, le seul traitement curatif est l'hémisphérotomie, une déconnexion fonctionnelle entre les hémisphères. Compte tenu du jeune âge de la chirurgie, les patients atteints de Rasmussen devraient bénéficier d'une réorganisation cérébrale importante qui permet une récupération significative des fonctions cognitives, même si elle se produit de manière inégale, en fonction des trajectoires spécifiques de développement de ces fonctions et de la réserve cognitive et cérébrale individuelle. Outre la récupération cognitive observée à l'âge adulte, différents modèles de réorganisation cérébrale ont également été décrits. Par conséquent, il est particulièrement intéressant de comprendre les stratégies recrutées par ces patients en raison de la neuroplasticité. Globalement, ce projet de recherche vise à évaluer à la fois le résultat cognitif et la réorganisation des réseaux cérébraux chez les patients adultes atteints d'encéphalite de Rasmussen après une hémisphérotomie pratiquée pendant l'enfance. Une approche multimodale sera utilisée, combinant la psychologie expérimentale et la neuropsychologie pour évaluer un large panel de fonctions cognitives (langage, fonctions exécutives, théorie de l'esprit et mémoire) et de scores cliniques, ainsi que l'IRMf en état de repos et l'IRM-DTI pour mesurer la connectivité des réseaux fonctionnels et structurels de l'hémisphère fonctionnel, respectivement. L'originalité de ce travail consiste également en l'élaboration d'une nouvelle batterie multi-cognitive spécifiquement adaptée à cette population (LEXTOMM, Perrone-Bertolotti, M., 2021). Nous souhaitons ainsi améliorer notre compréhension des patients atteints d'encéphalite de Rasmussen en décrivant des phénotypes cognitifs et cérébraux, avec de nouvelles orientations pour la réhabilitation cognitive et la pré-habilitation afin d'assurer leur meilleure récupération possible.

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Apport des méthodes d’intelligence artificielle pour l’aide au diagnostic des maladies neurodégénératives basée sur des biomarqueurs multimodaux

PI: Monica BACIU
Collaborateurs: Hélène LOEVENBRUCK, Céline HALDIN, Mathilde SAUVEE, Olivier MOREAUD

La fréquence des maladies neurodégénératives cognitives (MNDC) augmente avec l’âge. La maladie d’Alzheimer (MA) est la plus fréquente. D’autres maladies apparentées à la maladie d’Alzheimer (MAMA) partagent des caractéristiques communes avec la MA, mais varient sur le plan génétique, clinique, neuropsychologique, protéinopathique, de la neuroimagerie, évolutif et de prise en charge. Une avancée majeure est l’utilisation des biomarqueurs dans le LCR pour approcher le diagnostic neuropathologique. Les méthodes d’intelligence artificielle (IA) appliquées à des paramètres multimodaux, ont un réel potentiel de phénotypage (i.e., identifier automatiquement les caractéristiques multimodales spécifiques d’une pathologie, permettant la distinction des autres). Par ailleurs, le développement des atlas d’aide à la décision clinique basé sur l’IA, est en plein essor. Nous disposons d’une base de données rétrospective avec potentiel prospectif qui nous permettra de réaliser ce projet.

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Modélisation cognitive et neuro-computationnelle du vieillissement cognitif sain

Guichet C, Banjac S, Achard S, Mermillod M, Baciu M. Modeling the neurocognitive dynamics of language across the lifespan. Hum Brain Mapp. 2024 Apr;45(5):e26650. doi: 10.1002/hbm.26650. PMID: 38553863; PMCID: PMC10980845.

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