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Dynamic Textures Synthesis for Probing Vision in Psychophysics and Electrophysiology

dc.contributorParis Sciences et Lettres
dc.contributor.advisorPeyré, Gabriel
dc.contributor.advisorMonier, Cyril
dc.contributor.authorVacher, Jonathan*
dc.date.accessioned2017-07-06T12:29:57Z
dc.date.available2017-07-06T12:29:57Z
dc.date.issued2017-01-18
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/16584
dc.description.abstractfrLe but de cette thèse est de proposer une modélisation mathématique des stimulations visuelles afin d'analyser finement des données expérimentales en psychophysique et en électrophysiologie. Plus précis\'ement, afin de pouvoir exploiter des techniques d'analyse de données issues des statistiques Bayésiennes et de l'apprentissage automatique, il est nécessaire de développer un ensemble de stimulations qui doivent être dynamiques, stochastiques et d'une complexité paramétrée. Il s'agit d'un problème important afin de comprendre la capacité du système visuel à intégrer et discriminer différents stimuli. En particulier, les mesures effectuées à de multiples échelles (neurone, population de neurones, cognition) nous permette d'étudier les sensibilités particulières des neurones, leur organisation fonctionnelle et leur impact sur la prise de décision. Dans ce but, nous proposons un ensemble de contributions théoriques, numériques et expérimentales, organisées autour de trois axes principaux : (1) un modèle de synthèse de textures dynamiques Gaussiennes spécialement paramétrée pour l'étude de la vision; (2) un modèle d'observateur Bayésien rendant compte du biais positif induit par fréquence spatiale sur la perception de la vitesse; (3) l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse de données obtenues en imagerie optique par colorant potentiométrique et au cours d'enregistrements extra-cellulaires. Ce travail, au carrefour des neurosciences, de la psychophysique et des mathématiques, est le fruit de plusieurs collaborations interdisciplinaires.fr
dc.language.isoen
dc.subjectStimulation visuellefr
dc.subjectSynthèse de texturesfr
dc.subjectInférence Bayésienne inversefr
dc.subjectDiscrimination de vitessefr
dc.subjectApprentissage superviséfr
dc.subjectImagerie optique par colorant potentiométriquefr
dc.subjectEnregistrement extra-Cellulairefr
dc.subjectCartes d'orientationsfr
dc.subjectSelectivité à l'orientationfr
dc.subjectNeuronesfr
dc.subjectVisual stimulationen
dc.subjectTexture synthesisen
dc.subjectInverse Bayesian inferenceen
dc.subjectSpeed discriminationen
dc.subjectSupervised learningen
dc.subjectVoltage sensitive dye optical imagingen
dc.subjectExtracellular recordingsen
dc.subjectOrientation mapsen
dc.subjectOrientation selectivityen
dc.subjectNeuronsen
dc.subject.ddc511.8
dc.titleSynthèse de textures dynamiques pour l'étude de la vision en psychophysique et électrophysiologiefr
dc.titleDynamic Textures Synthesis for Probing Vision in Psychophysics and Electrophysiologyen
dc.typeThèsefr
dc.description.abstractenThe goal of this thesis is to propose a mathematical model of visual stimulations in order to finely analyze experimental data in psychophysics and electrophysiology. More precisely, it is necessary to develop a set of dynamic, stochastic and parametric stimulations in order to exploit data analysis techniques from Bayesian statistics and machine learning. This problem is important to understand the visual system capacity to integrate and discriminate between stimuli. In particular, the measures performed at different scales (neurons, neural population, cognition) allow to study the particular sensitivities of neurons, their functional organization and their impact on decision making. To this purpose, we propose a set of theoretical, numerical and experimental contributions organized around three principal axes: (1) a Gaussian dynamic texture synthesis model specially crafted to probe vision; (2) a Bayesian observer model that accounts for the positive effect of spatial frequency over speed perception; (3) the use of machine learning techniques to analyze voltage sensitive dye optical imaging and extracellular data. This work, at the crossroads of neurosciences, psychophysics and mathematics is the fruit of several interdisciplinary collaborations.en
dc.identifier.theseid2017PSLED005
dc.subject.ddclabelPrincipes généraux des mathématiquesfr
hal.person.labIds*


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