Modelisation of cerebral information propagation in causal qualitative networks
Modélisation de la propagation de l'information cérébrale par graphes causaux qualitatifs
Résumé
In the domain of neuroscience, activation studies use functional brain imaging techniques in order to provide measures of human brain activity during the performance of cognitive tasks. These studies highlight the fact that large-scale networks of cerebral areas are involved in the processing of specifics cognitive functions. On the one hand, the cerebral information processing complexity, and on the other, the incompleteness of the measurements, reduce the understanding of the links between the networked organisation and the realised cognitive function. These limitations arise the necessity of a formal modelling tool and computer simulation. Moreover, a clear understanding of the functional mechanisms can only be achieved through their explicit representation. From this viewpoint, we propose an original formalism based on causal graphs associated to a qualitative representation of the information. The causal graphs fulfil the need for a representation of the double organisation of the brain: structural et functional. We propose a hierarchical organisation of graphs, based on components. This organisation reduces the complexity and extends the reusability of the models. Moreover, we use a homogeneous formalism for the description of both structural and functional levels. To have an explicit representation of the cerebral information, we propose a qualitative abstraction of it, by a couple: (numeric interval, symbol). With this dual representation, we can deal with the magnitude and the category of the information, although the magnitude only can be observed with the different imaging tools. Based on this formalism, we propose the BIOCAEN simulator. At each sampling time, the simulation principle consists in the propagation of the influences through the causal graph. This mechanism allows to express the brain's automatic, stimulus-driven, processes, which are the source of the major part of the cerebral activity. In the field of the exploration of the human brain function, our contribution is to offer to the neuroscientists a formal tool for the expression of hypotheses on cerebral information propagation, at a high level of abstraction.. Furthermore, the BIOCAEN simulation of the models can give an validation of the expressed hypotheses by a confrontation of the simulation results and neuroimaging data.
Des mesures de l'activité du cerveau humain peuvent être obtenues par diverses techniques d'imagerie neuro-fonctionnelle. Dans le domaine des neurosciences, les études menées grâce à ces nouvelles techniques sont appelées études d'activation. Elles mettent en évidence l'organisation en réseau des aires cérébrales mises en jeux lors de la réalisation de tâches cognitives particulières. La complexité du traitement de l'information cérébrale et l'incomplétude de l'observation rendent difficile l'interprétation de ce fonctionnement et rendent nécessaire la construction d'un outil de modélisation et de simulation. La nécessité de comprendre l'organisation fonctionnelle du cerveau humain, nous impose en plus de recourir à des formalismes permettant d'en avoir une représentation explicite. Dans cette optique, nous proposons un formalisme original, basé sur des graphes d'influences causales et une représentation qualitative de l'information. Les graphes d'influences sont tout à fait appropriés à la représentation de la double organisation du cerveau, en réseaux anatomiques (structurels) et fonctionnels. L'originalité de notre approche est double. D'une part, nous proposons une architecture hiérarchique fondée sur la notion de composant et qui permet de réduire la complexité des modèles tout en augmentant leur réutilisabilité. D'autre part, nous utilisons un formalisme unique pour décrire les niveaux structurels et fonctionnels cérébraux. La modélisation explicite de l'information cérébrale nous a conduit à proposer une représentation qualitative mixte, sous la forme de couples (intervalle, symbole). Ceci permet à la fois de prendre en compte l'amplitude de cette information, bruitée par les techniques d'imagerie, et sa catégorie. Nous proposons le simulateur BIOCAEN, fondé sur le formalisme ci-dessus. La simulation consiste en la propagation des influences à chaque instant d'une horloge discrète. Ce mécanisme permet de prendre en compte les processus automatiques qui constituent la majeure partie du fonctionnement cérébral. La contribution de notre travail à l'exploration du fonctionnement du cerveau humain réside dans la mise à disposition des chercheurs en neurosciences, d'un formalisme permettant d'exprimer explicitement, à un haut niveau d'abstraction, les hypothèses sur la propagation de l'information cérébrale et d'un simulateur permettant de les mettre en œuvre. Les hypothèses sont décrites dans des modèles où l'architecture causale offre un support à l'expression des réseaux anatomiques d'aires cérébrales, chacune d'entre elles étant représentée par un sous-réseau fonctionnel de processeurs d'information. La validation des hypothèses est réalisée par la confrontation des résultats de la simulation du modèle par BIOCAEN aux données de l'imagerie neuro-fonctionnelle.
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