Séance de cours

Bruit d'évasion

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Description

Cette séance de cours couvre le concept de bruit d'échappement dans la neuroscience computationnelle, en se concentrant sur l'intensité stochastique, les processus ponctuels, la distribution de l'intervalle entre les spikes, la probabilité d'un train à pics et la comparaison des modèles de bruit. Il traite également du code de vitesse par rapport au code temporel et de la résonance stochastique.

Dans MOOC

Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Ce cours constitue une introduction au domaine des neurosciences théoriques et computationnelles, en mettant l'accent sur les modèles de neurones individuels. Les neurones encodent l'information sur les stimuli dans une séquence de courtes impulsions électriques (spikes).

Source officielle

Concepts associés (32)

Codage neuronal

Le codage neuronal désigne, en neurosciences, la relation hypothétique entre le stimulus et les réponses neuronales individuelles ou globales. C'est une théorie sur l'activité électrique du système nerveux, selon laquelle les informations, par exemple sensorielles, numériques ou analogiques, sont représentées dans le cerveau par des réseaux de neurones. Le codage neuronal est lié aux concepts du souvenir, de l'association et de la mémoire sensorielle.

Processus ponctuel

En probabilité et statistique, un processus ponctuel est un type particulier de processus stochastique pour lequel une réalisation est un ensemble de points isolés du temps et/ou de l'espace. Par exemple, la position des arbres dans une forêt peut être modélisée comme la réalisation d'un processus ponctuel. Les processus ponctuels sont des objets très étudiés en probabilité et en statistique pour représenter et analyser des données spatialisées qui interviennent dans une multitude de domaines telle que l'écologie, l'astronomie, l'épidémiologie, la géographie, la sismologie, les télécommunications, la science des matériaux et beaucoup d'autres.

Processus de Poisson

vignette|Schéma expliquant le processus de Poisson Un processus de Poisson, nommé d'après le mathématicien français Siméon Denis Poisson et la loi du même nom, est un processus de comptage classique dont l'équivalent discret est la somme d'un processus de Bernoulli. C'est le plus simple et le plus utilisé des processus modélisant une . C'est un processus de Markov, et même le plus simple des processus de naissance et de mort (ici un processus de naissance pur).

Processus de Cox

Un processus de Cox (nommé d'après le statisticien britannique David Cox), connu aussi sous le nom de double processus stochastique de Poisson, est un processus stochastique généralisant le processus de Poisson dans lequel la moyenne n'est pas constante mais varie dans l'espace ou le temps. Dans le cadre du processus de Cox, l'intensité dépendant du temps est un processus stochastique séparé du processus de Poisson. Un exemple serait un potentiel d'action (appelé aussi influx nerveux) d'un neurone sensoriel avec une stimulation externe.

Neurosciences computationnelles

Les neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.

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Séances de cours associées (64)

Interpike Intervalles et processus de renouvellement MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

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Dans les neurosciences de Silico : canaux ioniques et modèles neuronaux

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Comparaison des modèles de bruit MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

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