Séance de cours

Théorie des graphiques dans le traitement des signaux neuraux

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Dans cours

NX-421: Neural signals and signal processing

Understanding, processing, and analysis of signals and images obtained from the central and peripheral nervous system ...

Description

Cette séance de cours porte sur des sujets liés au traitement des signaux neuronaux, notamment la corrélation partielle des moindres quais (PLSC), l'analyse indépendante des composants (ICA), le théorème des limites centrales et la pertinence des méthodes multivariées. Il explore l'impact des permutations, la symétrie de l'ICA et la distinction entre l'APC et l'ICA. L'instructeur discute de l'application de la théorie des graphiques à la modélisation des réseaux cérébraux, des mesures des graphiques, de la connectomique et de la partition des graphiques. La séance de cours se penche sur l'analyse des patrons multi-voxels dans les données de l'IRMf, la classification linéaire, les fonctions de perte et les techniques de validation croisée.

Enseignant·e·s (2)

Dimitri Nestor Alice Van De Ville

Expertise Neuro-imagerie, traitement des signaux, sciences des réseaux, systèmes dynamiques Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Alexandre Cionca, Chun Hei Michael Chan, Flavia Petruso, Bassam El Rawas, Nikolaos Molochidis, Christophe Pascal Jérémie Chênes, Fabrice Jean Guibert, Alessio Siviglia, Ekansh Sareen, Beatrice Lugli A dirigé les thèses EPFL de Djano Kandaswamy, Fikret Isik Karahanoglu, Nora Leonardi, Zafer Dogan, Jeffrey Adam Kasten, Naghmeh Ghazaleh, Rotem Roza Kopel, Daniela Maria Zölle

Silvestro Micera

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Johannes Sebastiaan Nieuwenhuis, Mouhamed Zorkot, Angela Braccia, Jonathan Muheim, Xiangyu Xu A dirigé les thèses EPFL de Elvira Pirondini, Andrea Crema, Marco Bonizzato, Sophie Marie Marthe Wurth, Edoardo D'Anna, Emanuele Formento, Jenifer Cléa Miehlbradt, Flavio Raschella, Nawal Kinany, Théo Lemaire, Marion Aimée Geneviève Badi-Dubois, Tristan Jean Robin Barjavel, Vincent Alexandre Mendez, Outman Akouissi, Giulia Dominijanni, Simone Romeni, Franklin Leong, Ele

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Mathématiques discrètes: Théorie des graphes

Concepts associés (32)

Réseau de neurones (biologie)

En neurosciences, un réseau de neurones correspond, schématiquement : Soit à un nombre restreint de différents neurones interconnectés, qui ont une fonction précise, comme le ganglion stomatogastrique qui contrôle l'activité des muscles de l'estomac des crustacés. Soit à un grand nombre de neurones similaires interconnectés, qui ont des fonctions plus cognitives, comme les réseaux corticaux qui permettent entre autres la catégorisation.

Rythme cérébral

Un rythme cérébral (appelé aussi activité neuro-électrique) désigne l'oscillation électromagnétique émise par le cerveau des êtres humains, mais également de tout être vivant. Le cortex frontal qui permet la cognition, la logique et le raisonnement est composé de neurones qui sont reliés entre eux par des synapses permettant la neurotransmission. Mesurables en volt et en hertz, ces ondes sont de très faible amplitude : de l'ordre du microvolt (chez l'être humain), elles ne suivent pas toujours une sinusoïde régulière.

Connectivity (graph theory)

In mathematics and computer science, connectivity is one of the basic concepts of graph theory: it asks for the minimum number of elements (nodes or edges) that need to be removed to separate the remaining nodes into two or more isolated subgraphs. It is closely related to the theory of network flow problems. The connectivity of a graph is an important measure of its resilience as a network. In an undirected graph G, two vertices u and v are called connected if G contains a path from u to v.

Chaîne (théorie des graphes)

Dans un graphe non orienté, une chaîne reliant à , notée , est définie par une suite finie d'arêtes consécutives, reliant à . La notion correspondante dans les graphes orientés est celle de chemin. Une chaîne élémentaire est une chaîne ne passant pas deux fois par un même sommet, c'est-à-dire dont tous les sommets sont distincts. Une chaîne simple est une chaîne ne passant pas deux fois par une même arête, c'est-à-dire dont toutes les arêtes sont distinctes. Un cycle est une chaîne simple dont les deux extrémités sont identiques.

Connectome

Le connectome est un plan complet des connexions neuronales d'un cerveau. La production et l'étude des connectomes est la connectomique. À l'échelle microscopique, elle décrit la disposition des neurones et des synapses dans tout ou partie du système nerveux d'un organisme. À l'échelle "macroscopique", elle étudie la connectivité fonctionnelle et structurelle entre toutes les aires corticales et les structures sous-corticales.

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Séances de cours associées (64)

Signalisations et connexions neurales

Explore les signaux neuraux, les connectomes, la théorie des graphiques et l'analyse multivoxel des patrons dans les essais de l'IRMf.

Assembly: Théorie des mécanismes

Couvre l'énoncé du problème d'assemblage, les exigences de précision, les couplages communs, la stabilité et les vecteurs spatiaux.

Graph Models et Brain Connectomics

Explore la théorie des graphes dans la connectomique cérébrale, les applications d'IRM, la pertinence de l'analyse de réseau et les empreintes digitales individuelles.

Facebook Social Graph: Structure et Phénomène du Petit Monde

Examine la structure des graphes sociaux de Facebook, le phénomène du petit monde, les quatre degrés de séparation et l’homophilie de l’utilisateur.

Principes fondamentaux de la connectivité cérébrale

Introduit les bases de la connectomique cérébrale, y compris la terminologie, le prétraitement des données, l'IRM fonctionnelle, les mesures de connectivité et la structure modulaire.

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Concepts associés (32)

Réseau de neurones (biologie)

Rythme cérébral

Connectivity (graph theory)

Chaîne (théorie des graphes)

Connectome

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