Bridging Simulation-based Inference and Hierarchical Modeling : Applications in Neuroscience
Combiner inférence basée sur simulation et modélisation hiérarchique : applications en Neurosciences
Résumé
Neuroimaging investigates the brain's architecture and function using magnetic resonance (MRI). To make sense of the complex observed signal, Neuroscientists posit explanatory models, governed by interpretable parameters. This thesis tackles statistical inference : guessing which parameters could have yielded the signal through the model.Inference in Neuroimaging is complexified by at least three hurdles : a large dimensionality, a large uncertainty, and the hierarchcial structure of data. We look into variational inference (VI) as an optimization-based method to tackle this regime.Specifically, we conbine structured stochastic VI and normalizing flows (NFs) to design expressive yet scalable variational families. We apply those techniques in diffusion and functional MRI, on tasks including individual parcellation, microstructure inference and directional coupling estimation. Through these applications, we underline the interplay between the forward and reverse Kullback-Leibler (KL) divergences as complemen-tary tools for inference. We also demonstrate the ability of automatic VI (AVI) as a reliable and scalable inference method to tackle the challenges of model-driven Neuroscience.
La neuroimagerie étudie l'architecture et le fonctionnement du cerveau à l'aide de la résonance magnétique (IRM). Pour comprendre le signal complexe observé, les neuroscientifiques émettent des hypothèses sous la forme de modèles explicatifs, régis par des paramètres interprétables. Cette thèse étudie l'inférence statistique : deviner quels paramètres auraient pu produire le signal à travers le modèle.L'inférence en neuroimagerie est complexifiée par au moins trois obstacles : une grande dimensionnalité, une grande incertitude et la structure hiérarchique des données. Pour s'attaquer à ce régime, nous utlisons l'inférence variationnelle (VI), une méthode basée sur l'optimisation.Plus précisément, nous combinons l'inférence variationnelle stochastique structurée et les flux de normalisation (NF) pour concevoir des familles variationnelles expressives et adaptées à la large dimensionnalité. Nous appliquons ces techniques à l'IRM de diffusion et l'IRM fonctionnelle, sur des tâches telles que la parcellation individuelle, l'inférence de la microstructure et l'estimation du couplage directionnel. Via ces applications, nous soulignons l'interaction entre les divergences de Kullback-Leibler (KL) forward et reverse comme outils complémentaires pour l'inférence. Nous démontrons également les capacité de l'inférence variationelle automatique (AVI) comme méthode d'inférence robuste et adaptée à la large dimensionnalité, apte à relever les défis de la modélisation en neuroscience.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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