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Comment le cerveau décompose-t-il les informations visuelles pour les traiter ? Dans quels « canaux » l'entrée visuelle est-elle décomposée ?

Comment le cerveau décompose-t-il les informations visuelles pour les traiter ? Dans quels « canaux » l'entrée visuelle est-elle décomposée ?

Il y a quelque temps, je me souviens avoir lu comment le cerveau humain décompose les informations visuelles en un certain nombre de "canaux" individuels.

Par exemple, un canal peut se concentrer sur les bords et les lignes, un autre peut se concentrer sur une carte de contraste, tandis qu'un autre fournit une superposition d'informations sur les couleurs. Chaque "canal" étant une partie beaucoup plus simplifiée de l'ensemble de l'entrée visuelle.

D'après ce que j'ai compris, la recherche moderne sur le cortex visuel a fourni un aperçu de ce que pourraient être les canaux et de la façon dont ils sont décomposés. Si ma compréhension de la recherche actuelle est correcte j'espérais trouver des informations plus détaillées expliquant comment les informations visuelles sont décomposées et traitées (les articles au niveau technique de Scientific American sont très bien, tant qu'ils détaillent les types de "canaux" présents ).

Ce que je souhaite retenir de ceci est de réfléchir à des idées sur la façon dont je pourrais mieux pré-traiter une image en données de caractéristiques pour un algorithme d'apprentissage de réseau neuronal standard, basé sur l'expérience humaine.


Le système de traitement visuel humain reçoit des informations des yeux, puis les transmet à un certain nombre de zones du cerveau qui les décomposent, les traitent de différentes manières, les recombinent et les décomposent à nouveau plusieurs fois. Je suppose que cette question ne concerne que le cortex visuel, les théories générales sur la façon dont les informations peuvent être décomposées pour y être traitées, et uniquement concernant le traitement parallèle (canaux), par opposition à la spécialisation séquentielle (couches), sinon la réponse devrait remplir un manuel.

Voies principales à travers le cortex visuel :

La compréhension traditionnelle du cortex visuel le divise en 2 voies principales :

Chaque V1 transmet des informations à deux voies principales, appelées flux ventral et dorsal.

  • Le flux ventral commence par V1, passe par l'aire visuelle V2, puis par l'aire visuelle V4, et jusqu'au cortex temporal inférieur (cortex IP). Le flux ventral, parfois appelé « What Pathway », est associé à la reconnaissance des formes et à la représentation des objets. Il est également associé au stockage de la mémoire à long terme.

  • Le flux dorsal commence par V1, passe par l'aire visuelle V2, puis vers l'aire dorsomédiale (DM/V6) et l'aire visuelle MT (temporal moyen/V5) et jusqu'au cortex pariétal postérieur. Le flux dorsal, parfois appelé "Where Pathway" ou "How Pathway", est associé au mouvement, à la représentation des emplacements des objets et au contrôle des yeux et des bras, en particulier lorsque des informations visuelles sont utilisées pour guider les saccades ou atteindre.

Les voies « quoi » et « où » sont également parfois appelées voies « perception » et « action », respectivement.

Une autre théorie courante sur le cortex visuel identifie au moins 3 modules : le mouvement, la couleur et la forme. Les preuves de ces modules proposés proviennent en grande partie d'études sur les lésions et de troubles connexes du système visuel. En général, une déficience dans un module ne semble pas affecter les autres, suggérant que ces spécialisations sont traitées indépendamment et en parallèle. Cependant, il n'est pas clair s'ils forment des voies distinctes à travers le cortex visuel.

Il existe également des preuves d'une voie de mémoire à long terme (flux visuel-périrhinal-hippocampe) qui alimente les informations de mémoire depuis et vers le cortex visuel. De nombreuses autres voies ont été postulées ; ce domaine de recherche est très actif, le consensus sur plus de détails reste pour l'instant insaisissable.

Complications de ces modèles :

De tels modèles de « voies » du cortex visuel sont limités par un certain nombre de facteurs :

  • Il existe des preuves d'interactions significatives entre les cours d'eau
  • Il existe des preuves de cycles de rétroaction au sein des flux
  • Preuve que différentes voies sont utilisées dans différentes situations
  • Il existe des preuves de traitement asymétrique dans le cerveau
  • Il existe également des preuves de différences entre les personnes

De plus, comme mentionné, le cortex visuel n'est qu'une partie du système visuel. Un traitement important a lieu plus tôt - vous avez mentionné la détection des contours, une partie de cela semble déjà se produire au moment où les signaux atteignent le cortex visuel. Et plus de traitement se produit plus tard également, dans les cortex pariétal et temporal par exemple, comme la reconnaissance faciale.

Implications pour les réseaux de neurones artificiels :

Le cortex visuel peut ne pas être une source d'inspiration idéale pour les RNA, d'autant plus qu'il ne gère qu'une partie peu précoce du processus, de sorte que les signaux qu'il reçoit ont déjà subi une modification significative à partir des stimuli bruts. De plus, sa structure de voie est assez complexe et n'est pas entièrement comprise. Il y a eu néanmoins des tentatives de simuler des parties du cortex visuel et de les comparer à des réseaux d'inspiration non biologique.

Le LGN - une zone du cerveau impliquée plus tôt dans le processus - peut être plus propice à l'inspiration et à la simulation, car il s'agit d'une structure plus simple avec des fonctions et des voies plus claires. Il gère certaines des fonctions que vous avez décrites à un niveau plus basique, y compris la détection des contours, le traitement des couleurs, le contraste et divers autres aspects de la perception tels que la profondeur, la luminosité et le mouvement, mais avec bon nombre des mêmes mises en garde que celles mentionnées pour le cortex visuel.


Selon Miller, dont l'article de 1956 a popularisé la théorie du « nombre magique sept », la mémoire à court terme est limitée à un certain nombre de morceaux d'informations, tandis que la mémoire à long terme a une réserve illimitée. [1]

Modèle de mémoire Atkinson-Shiffrin Modifier

Selon le modèle de mémoire à double magasin proposé par Richard C. Atkinson et Richard Shiffrin en 1968, les souvenirs peuvent résider dans le "tampon" à court terme pendant un temps limité tout en renforçant simultanément leurs associations dans la mémoire à long terme. Lorsque les éléments sont présentés pour la première fois, ils entrent dans la mémoire à court terme pendant environ vingt à trente secondes, [2] mais en raison de son espace limité, à mesure que de nouveaux éléments entrent, les plus anciens sont expulsés. La limite d'éléments pouvant être conservés dans la mémoire à court terme est en moyenne entre quatre et sept, mais avec de la pratique et de nouvelles compétences, ce nombre peut être augmenté. [3] Cependant, chaque fois qu'un élément de la mémoire à court terme est répété, il est renforcé dans la mémoire à long terme. De même, plus un élément reste longtemps dans la mémoire à court terme, plus son association devient forte dans la mémoire à long terme. [4]

Le modèle de mémoire de travail de Baddeley Modifier

En 1974, Baddeley et Hitch ont proposé une théorie alternative de la mémoire à court terme : le modèle de mémoire de travail de Baddeley. Selon cette théorie, la mémoire à court terme est divisée en différents systèmes esclaves pour différents types d'éléments d'entrée, et il existe un contrôle exécutif supervisant les éléments qui entrent et sortent de ces systèmes. [5] [6] Les systèmes esclaves incluent la boucle phonologique, le carnet de croquis visuo-spatial et le tampon épisodique (ajouté plus tard par Baddeley). [7]

La mémoire à long terme code les informations sémantiquement pour le stockage, comme l'a étudié Baddeley. [8] En vision, les informations doivent entrer dans la mémoire de travail avant de pouvoir être stockées dans la mémoire à long terme. Ceci est démontré par le fait que la vitesse à laquelle les informations sont stockées dans la mémoire à long terme est déterminée par la quantité d'informations qui peuvent être insérées, à chaque étape, dans la mémoire de travail visuelle. [9] En d'autres termes, plus la capacité de la mémoire de travail pour certains stimuli est grande, plus ces matériaux seront appris rapidement.

La consolidation synaptique est le processus par lequel les éléments sont transférés de la mémoire à court terme à la mémoire à long terme. Dans les premières minutes ou heures après l'acquisition, l'engramme (trace mémoire) est codé dans les synapses, devenant résistant (mais pas immunisé) aux interférences provenant de sources extérieures. [10] [11]

Comme la mémoire à long terme est sujette à s'estomper dans le processus naturel d'oubli, une répétition d'entretien (plusieurs rappels/récupérations de la mémoire) peut être nécessaire pour préserver les souvenirs à long terme. [12] Les récupérations individuelles peuvent avoir lieu à intervalles croissants selon le principe de la répétition espacée. Cela peut se produire assez naturellement par réflexion ou par rappel délibéré (également connu sous le nom de récapitulation), souvent en fonction de l'importance perçue du matériel. L'utilisation de méthodes de test comme forme de rappel peut conduire à l'effet de test, qui aide la mémoire à long terme grâce à la récupération d'informations et à la rétroaction.

Sommeil Modifier

Certaines théories considèrent que le sommeil est un facteur important pour établir des souvenirs à long terme bien organisés. (Voir aussi sommeil et apprentissage.) Le sommeil joue un rôle clé dans la consolidation de nouveaux souvenirs. [13]

Selon la théorie de Tarnow, les souvenirs à long terme sont stockés sous forme de rêve (ce qui rappelle les découvertes de Penfield & Rasmussen selon lesquelles les excitations électriques du cortex donnent lieu à des expériences similaires aux rêves). Au cours de la vie éveillée, une fonction exécutive interprète la mémoire à long terme conformément à la vérification de la réalité (Tarnow 2003). Il est en outre proposé dans la théorie que les informations stockées dans la mémoire, quelle que soit la façon dont elles ont été apprises, peuvent affecter les performances sur une tâche particulière sans que le sujet sache que cette mémoire est utilisée. On pense que les traces mnésiques déclaratives nouvellement acquises sont réactivées pendant le sommeil non REM pour favoriser leur transfert hippocampo-néocortical pour un stockage à long terme. [14] Plus précisément, les nouveaux souvenirs déclaratifs sont mieux mémorisés si le rappel suit le sommeil à mouvements oculaires non rapides de stade II. La réactivation des souvenirs pendant le sommeil peut entraîner des changements synaptiques durables au sein de certains réseaux neuronaux. C'est l'activité élevée du fuseau, l'activité faible des oscillations et l'activité des ondes delta pendant le sommeil NREM qui contribuent à la consolidation de la mémoire déclarative. Dans l'apprentissage avant le sommeil, les fuseaux sont redistribués vers des états neuronaux actifs au sein d'oscillations lentes. [13] On pense que les fuseaux du sommeil induisent des changements synaptiques et contribuent ainsi à la consolidation de la mémoire pendant le sommeil. Ici, nous avons examiné le rôle du sommeil dans la tâche de reconnaissance objet-lieu, une tâche étroitement comparable aux tâches généralement appliquées pour tester la mémoire déclarative humaine : il s'agit d'une tâche à un essai, dépendante de l'hippocampe, non stressante et même animal. [15] La privation de sommeil réduit les niveaux de vigilance ou d'éveil, affectant l'efficacité de certaines fonctions cognitives telles que l'apprentissage et la mémoire. [16]

La théorie selon laquelle le sommeil profite à la rétention de la mémoire n'est pas une idée nouvelle. Il existe depuis l'expérience d'Ebbinghaus sur l'oubli en 1885. Plus récemment, des études ont été réalisées par Payne et ses collègues et Holtz et ses collègues. [17] Dans l'expérience de Payne et de ses collègues [18], les participants ont été choisis au hasard et divisés en deux groupes. Les deux groupes ont reçu des paires de mots sémantiquement liés ou non, mais un groupe a reçu les informations à 9 heures et l'autre groupe a reçu les leurs à 21 heures. Les participants ont ensuite été testés sur les paires de mots à l'un des trois intervalles 30 minutes, 12 heures ou 24 heures plus tard. Il a été constaté que les participants qui avaient une période de sommeil entre les sessions d'apprentissage et de test réussissaient mieux aux tests de mémoire. Cette information est similaire à d'autres résultats trouvés par des expériences antérieures de Jenkins et Dallenbach (1924). Il a également été découvert que de nombreux domaines de la mémoire déclarative sont affectés par le sommeil, tels que la mémoire émotionnelle, la mémoire sémantique et l'encodage direct. [18]

Holtz [17] a découvert que non seulement le sommeil affecte la consolidation des souvenirs déclaratifs, mais aussi les souvenirs procéduraux. Dans cette expérience, cinquante participants adolescents ont appris soit des paires de mots (qui représentent la mémoire déclarative) et une tâche de tapotement du doigt (mémoire procédurale) à l'un des deux moments différents de la journée. Ce qu'ils ont découvert, c'est que la tâche procédurale de tapotement du doigt était mieux codée et mémorisée directement avant le sommeil, mais la tâche déclarative de paires de mots était mieux mémorisée et codée si elle était apprise à 3 heures de l'après-midi. [17]

Le cerveau ne stocke pas les souvenirs dans une structure unifiée. Au lieu de cela, différents types de mémoire sont stockés dans différentes régions du cerveau. La mémoire à long terme est généralement divisée en deux rubriques principales : la mémoire explicite et la mémoire implicite. [4]

Mémoire explicite Modifier

La mémoire explicite (ou mémoire déclarative) fait référence à tous les souvenirs qui sont consciemment disponibles. Ceux-ci sont codés par l'hippocampe, le cortex entorhinal et le cortex périrhinal, mais consolidés et stockés ailleurs. L'emplacement précis du stockage est inconnu, mais le cortex temporal a été proposé comme un candidat probable. Les recherches de Meulemans et Van der Linden (2003) ont révélé que les patients amnésiques présentant des lésions du lobe temporal médian avaient de moins bons résultats aux tests d'apprentissage explicite que les témoins sains. Cependant, ces mêmes patients amnésiques ont obtenu les mêmes résultats que les témoins sains aux tests d'apprentissage implicite. Cela implique que le lobe temporal médian est fortement impliqué dans l'apprentissage explicite, mais pas dans l'apprentissage implicite. [19] [20]

La mémoire déclarative a trois subdivisions principales :

Mémoire épisodique Modifier

La mémoire épisodique fait référence à la mémoire d'événements spécifiques dans le temps, ainsi qu'au soutien de leur formation et de leur récupération. Quelques exemples de mémoire épisodique seraient de se souvenir du nom de quelqu'un et de ce qui s'est passé lors de votre dernière interaction. [21] [22] Les expériences menées par Spaniol et ses collègues ont indiqué que les personnes âgées ont des souvenirs épisodiques pires que les adultes plus jeunes parce que la mémoire épisodique nécessite une mémoire dépendante du contexte. [23]

Mémoire sémantique Modifier

La mémoire sémantique fait référence à la connaissance d'informations factuelles, telles que le sens des mots. La mémoire sémantique est une information indépendante telle que l'information mémorisée pour un test. [22] Contrairement à la mémoire épisodique, les adultes plus âgés et les adultes plus jeunes ne montrent pas beaucoup de différence dans la mémoire sémantique, probablement parce que la mémoire sémantique ne dépend pas de la mémoire contextuelle. [23]

Mémoire autobiographique Modifier

La mémoire autobiographique fait référence à la connaissance des événements et des expériences personnelles de la vie d'un individu. Bien que similaire à la mémoire épisodique, elle diffère en ce qu'elle ne contient que les expériences qui se rapportent directement à l'individu, tout au long de sa vie. Conway et Pleydell-Pearce (2000) soutiennent qu'il s'agit d'une composante du système de mémoire de soi. [24]

Mémoire implicite Modifier

La mémoire implicite (mémoire procédurale) fait référence à l'utilisation d'objets ou de mouvements du corps, tels que la manière exacte d'utiliser un crayon, de conduire une voiture ou de faire du vélo. Ce type de mémoire est codé et il est présumé stocké par le striatum et d'autres parties des noyaux gris centraux. On pense que les noyaux gris centraux sont les médiateurs de la mémoire procédurale et d'autres structures cérébrales et sont largement indépendants de l'hippocampe. [25] Les recherches de Manelis, Hanson et Hanson (2011) ont révélé que la réactivation des régions pariétales et occipitales était associée à la mémoire implicite. [26] La mémoire procédurale est considérée comme une mémoire non déclarative ou une mémoire inconsciente qui comprend l'amorçage et l'apprentissage non associatif. [22] [27] La ​​première partie de la mémoire non déclarative (la mémoire implicite) implique l'amorçage. L'amorçage se produit lorsque vous faites quelque chose de plus rapide après avoir déjà fait cette activité, comme écrire ou utiliser une fourchette. [28] D'autres catégories de mémoire peuvent également être pertinentes pour la discussion sur la mémoire à long terme. Par exemple:

La mémoire émotionnelle, la mémoire d'événements qui évoquent une émotion particulièrement forte, est un domaine qui peut impliquer à la fois des processus de mémoire déclarative et procédurale. Les souvenirs émotionnels sont disponibles consciemment, mais suscitent une réaction physiologique puissante et inconsciente. La recherche indique que l'amygdale est extrêmement active lors de situations émotionnelles et agit avec l'hippocampe et le cortex préfrontal dans l'encodage et la consolidation des événements émotionnels. [29] [30]

La mémoire de travail ne fait pas partie de la mémoire à long terme, mais elle est importante pour que la mémoire à long terme fonctionne. La mémoire de travail conserve et manipule les informations pendant une courte période, avant qu'elles ne soient oubliées ou encodées dans la mémoire à long terme. Ensuite, pour se souvenir de quelque chose de la mémoire à long terme, il faut le ramener dans la mémoire de travail. Si la mémoire de travail est surchargée, cela peut affecter l'encodage de la mémoire à long terme. Si l'on a une bonne mémoire de travail, on peut avoir un meilleur encodage de la mémoire à long terme. [21] [31]

Les petits glissements quotidiens et les trous de mémoire sont assez courants et peuvent augmenter naturellement avec l'âge, en cas de maladie ou de stress. Certaines femmes peuvent éprouver plus de trous de mémoire après le début de la ménopause. [32] En général, des problèmes de mémoire plus graves surviennent en raison d'une lésion cérébrale traumatique ou d'une maladie neurodégénérative.

Traumatisme crânien Modifier

La majorité des découvertes sur la mémoire ont été le résultat d'études qui ont lésé des régions cérébrales spécifiques chez les rats ou les primates, mais certains des travaux les plus importants ont été le résultat d'un traumatisme cérébral accidentel ou accidentel. Le cas le plus célèbre dans les études récentes sur la mémoire est l'étude de cas de HM, qui a subi l'ablation de parties de son hippocampe, de ses cortex parahippocampiques et des tissus environnants pour tenter de guérir son épilepsie. Son amnésie antérograde totale et son amnésie rétrograde partielle ultérieures ont fourni la première preuve de la localisation de la fonction mnésique et ont clarifié les différences entre la mémoire déclarative et procédurale.

Maladies neurodégénératives Modifier

De nombreuses maladies neurodégénératives peuvent entraîner des pertes de mémoire. Parmi les plus répandues (et, par conséquent, les plus étudiées) figurent la maladie d'Alzheimer, la démence, la maladie de Huntington, la sclérose en plaques et la maladie de Parkinson. Aucun n'agit spécifiquement sur la mémoire à la place, la perte de mémoire est souvent la victime d'une détérioration neuronale généralisée. Actuellement, ces maladies sont irréversibles, mais la recherche sur les cellules souches, la psychopharmacologie et le génie génétique est très prometteuse.

Les personnes atteintes de la maladie d'Alzheimer présentent généralement des symptômes tels que se perdre momentanément sur des routes familières, placer des biens dans des endroits inappropriés et des distorsions de souvenirs existants ou oublier complètement des souvenirs. Les chercheurs ont souvent utilisé le paradigme Deese-Roediger-McDermott (DRM) pour étudier les effets de la maladie d'Alzheimer sur la mémoire. Le paradigme DRM présente une liste de mots tels que somnoler, oreiller, lit, rêve, sieste, etc., avec un mot thème qui n'est pas présenté. Dans ce cas, le mot thème aurait été sommeil. Les patients atteints de la maladie d'Alzheimer sont plus susceptibles de se souvenir du mot thème comme faisant partie de la liste originale que les adultes en bonne santé. Il existe un lien possible entre un temps d'encodage plus long et une fausse mémoire accrue dans LTM. Les patients finissent par se fier à l'essentiel de l'information plutôt qu'aux mots spécifiques eux-mêmes. [33] La maladie d'Alzheimer entraîne une réponse inflammatoire incontrôlée provoquée par un important dépôt d'amyloïde dans le cerveau, ce qui entraîne la mort cellulaire dans le cerveau.Cela s'aggrave avec le temps et conduit finalement à un déclin cognitif, après la perte de mémoire. La pioglitazone peut améliorer les troubles cognitifs, y compris la perte de mémoire, et peut aider à protéger la mémoire à long terme et visuospatiale des maladies neurodégénératives. [34]

Les patients atteints de la maladie de Parkinson ont des problèmes de performances cognitives. Ces problèmes ressemblent à ceux observés chez les patients du lobe frontal et peuvent souvent conduire à la démence. On pense que la maladie de Parkinson est causée par la dégradation de la projection mésocorticolimbique dopaminergique provenant de l'aire tegmentale ventrale. Il a également été indiqué que l'hippocampe joue un rôle important dans la mémoire épisodique et spatiale (parties du LTM) et que les patients atteints de la maladie de Parkinson ont des hippocampes anormaux entraînant un fonctionnement anormal du LTM. Les injections de L-dopa sont souvent utilisées pour essayer de soulager les symptômes de la maladie de Parkinson ainsi que la thérapie comportementale. [35]

Les patients atteints de schizophrénie ont des problèmes d'attention et de fonctions exécutives, ce qui affecte à son tour la consolidation et la récupération de la mémoire à long terme. Ils ne peuvent pas encoder ou récupérer correctement les informations temporelles, ce qui les amène à sélectionner des comportements sociaux inappropriés. Ils ne peuvent pas utiliser efficacement les informations qu'ils possèdent. Le cortex préfrontal, où les patients schizophrènes présentent des anomalies structurelles, est impliqué dans le lobe temporal et affecte également l'hippocampe, ce qui entraîne leur difficulté à encoder et à récupérer des informations temporelles (y compris la mémoire à long terme). [36]

La mémoire à long terme, contrairement à la mémoire à court terme, dépend de la synthèse de nouvelles protéines. [37] Cela se produit dans le corps cellulaire et concerne les émetteurs, les récepteurs et les nouvelles voies synaptiques qui renforcent la force de communication entre les neurones. La production de nouvelles protéines dédiées au renforcement synaptique est déclenchée après la libération de certaines substances de signalisation (comme le calcium au sein des neurones hippocampiques) dans la cellule. Dans le cas des cellules hippocampiques, cette libération dépend de l'expulsion de magnésium (une molécule de liaison) qui est expulsé après une signalisation synaptique significative et répétitive. L'expulsion temporaire de magnésium libère les récepteurs NMDA pour libérer du calcium dans la cellule, un signal qui conduit à la transcription des gènes et à la construction de protéines de renforcement. [38] Pour plus d'informations, voir la potentialisation à long terme (LTP).

L'une des protéines nouvellement synthétisées dans la LTP est également essentielle au maintien de la mémoire à long terme. Cette protéine est une forme active de manière autonome de l'enzyme protéine kinase C (PKC), connue sous le nom de PKMζ. Le PKMζ maintient l'amélioration de la force synaptique en fonction de l'activité et l'inhibition du PKMζ efface les souvenirs à long terme établis, sans affecter la mémoire à court terme ou, une fois l'inhibiteur éliminé, la capacité d'encoder et de stocker de nouveaux souvenirs à long terme est restaurée.

De plus, le BDNF est important pour la persistance des souvenirs à long terme. [39]

La stabilisation à long terme des changements synaptiques est également déterminée par une augmentation parallèle des structures pré- et postsynaptiques telles que les boutons synaptiques, les épines dendritiques et la densité postsynaptique. [40] Au niveau moléculaire, il a été démontré qu'une augmentation des protéines d'échafaudage postsynaptiques PSD-95 et HOMER1c est en corrélation avec la stabilisation de l'élargissement synaptique. [40]

La protéine de liaison à l'élément de réponse à l'AMPc (CREB) est un facteur de transcription qui est considéré comme important dans la consolidation des souvenirs à court et à long terme, et dont on pense qu'il est régulé à la baisse dans la maladie d'Alzheimer. [41]

Méthylation et déméthylation de l'ADN Modifier

Les rats exposés à un événement d'apprentissage intense peuvent conserver un souvenir à vie de l'événement, même après une seule séance d'entraînement. La mémoire à long terme d'un tel événement semble être initialement stockée dans l'hippocampe, mais ce stockage est transitoire. Une grande partie du stockage à long terme de la mémoire semble avoir lieu dans le cortex cingulaire antérieur. [42] Lorsqu'une telle exposition a été appliquée expérimentalement, plus de 5 000 régions d'ADN méthylées différemment sont apparues dans le génome neuronal de l'hippocampe des rats une et 24 heures après l'entraînement. [43] Ces altérations du modèle de méthylation se sont produites dans de nombreux gènes qui étaient régulés à la baisse, souvent en raison de la formation de nouveaux sites 5-méthylcytosine dans les régions riches en CpG du génome. De plus, de nombreux autres gènes étaient régulés à la hausse, probablement souvent en raison d'une hypométhylation. L'hypométhylation résulte souvent de l'élimination des groupes méthyle des 5-méthylcytosines déjà existantes dans l'ADN. La déméthylation est réalisée par plusieurs protéines agissant de concert, dont les enzymes TET ainsi que les enzymes de la voie de réparation par excision des bases de l'ADN (voir Epigénétique dans l'apprentissage et la mémoire). Le modèle de gènes induits et réprimés dans les neurones du cerveau à la suite d'un événement d'apprentissage intense fournit probablement la base moléculaire d'une mémoire à long terme de l'événement.

Quelques études ont eu des résultats qui contredisent le modèle de mémoire à double magasin. Des études ont montré que malgré l'utilisation de distracteurs, il y avait toujours à la fois un effet de récence pour une liste d'items [44] et un effet de contiguïté. [45]

Une autre étude a révélé que le temps qu'un élément passe dans la mémoire à court terme n'est pas le déterminant clé de sa force dans la mémoire à long terme. Au lieu de cela, le fait que le participant essaie activement de se souvenir de l'élément tout en élaborant sa signification détermine la force de sa mémoire à long terme. [46]

Une théorie alternative est qu'il n'y a qu'un seul magasin de mémoire avec des associations entre les éléments et leurs contextes. Dans ce modèle, le contexte sert d'indice pour la récupération, et l'effet de récence est largement causé par le facteur de contexte. Le rappel libre immédiat et différé aura le même effet de récence car la relative similitude des contextes existe toujours. En outre, l'effet de contiguïté se produit toujours car la contiguïté existe également entre des contextes similaires. [47]


Résultats

Pouvoir prédictif des modèles

En accord avec H1, SC a expliqué une part significative de la variance de la FC sur l'ensemble de la session pour tous les sujets, comme l'ont fait tous les modèles génératifs (test de permutation, p<0.05 corrigé) (Figure 1, panneau A). Les modèles génératifs ont mieux prédit la FC que la SC seule (test de permutation appariée, p<0.05 corrigé). La puissance prédictive obtenue avec le sujet moyen variait de 0,32 pour le SC seul à 0,43 pour le modèle SAR (tableau 1). Pour un modèle donné, le pouvoir prédictif était reproductible entre les sujets. Contrairement à notre hypothèse H2, les modèles génératifs avaient des performances similaires et la complexité n'était pas prédictive des performances. Les résultats sont restés inchangés lorsqu'aucune régression de signal global n'a été appliquée (figure S1). De plus, les résultats se sont avérés similaires pour le SC seul et le modèle SAR à des échelles spatiales plus fines (N = 461 et N = 825 régions, figure S2) et cohérent avec un jeu de données de réplication (figure S3). Plus important encore, une grande partie de la variance (R 2 ) dans les données empiriques (au moins 82 %) sont restées inexpliquées par cette première série de simulations.

(A) Puissance prédictive pour toutes les connexions et lorsqu'elle est limitée aux connexions intra/interhémisphériques, directes/indirectes. Pour chaque type de connexions et chaque modèle, nous avons représenté les puissances prédictives individuelles (histogramme représentant les moyennes et les écarts types associés), ainsi que la puissance prédictive pour le sujet moyen calculée à l'aide du SC d'origine (losanges), ou après ajout de connexions homotopes (cercles). Il est à noter que SC seul n'a pas de pouvoir prédictif (zéro) pour le sous-ensemble des connexions indirectes, par définition. (B) Modèles de SC, FC empiriques et FC simulés à partir du modèle SAR pour le sujet moyen et diagramme de dispersion associé de FC simulé versus empirique (la ligne continue représente une correspondance parfaite). SARh représente le modèle SAR avec des connexions homotopes ajoutées. Les matrices ont été réarrangées de telle sorte que la structure du réseau soit mise en évidence. Les régions homologues ont été disposées symétriquement par rapport au centre de la matrice par exemple, la première et la dernière régions sont homologues. (C) Similarité des réseaux cérébraux fonctionnels entre les sujets (graphique à barres avec moyennes et écarts types associés), pour le sujet moyen (losanges) et lors de l'ajout de connexions homotopes (cercles) (à gauche). Cartes de réseau pour le sujet moyen et la FC empirique, ainsi que pour la FC simulée à l'aide du modèle SAR avec le SC d'origine ou le SARh.

Rôle des connexions homotopes

Nous avons pensé (voir hypothèse H3) qu'une partie de la variance inexpliquée pourrait refléter des problèmes avec l'estimation de SC à partir de DWI, ce qui peut être attendu en raison des limites des algorithmes actuels de suivi des fibres et du problème de croisement des fibres [38]. On sait par exemple que de nombreuses fibres traversant le corps calleux sont mal estimées en imagerie de diffusion, en particulier celles reliant les parties les plus latérales du cortex cérébral [39]. Or, le corps calleux est la principale commissure interhémisphérique du cerveau des mammifères, voir [40]. Il relie systématiquement les secteurs homologues du cortex cérébral à travers les deux hémisphères de manière topographiquement organisée, avec un gradient antéro-postérieur, par un système de fibres homotopes myélinisées ou « connexions homotopes ». L'hypothèse d'un impact des problèmes d'estimation de SC sur la variance inexpliquée de FC a été soutenue par l'observation que, dans nos résultats, les connexions intrahémisphériques ont donné en moyenne un pouvoir prédictif beaucoup plus élevé (par exemple, 0,59 pour le modèle SAR) que les connexions interhémisphériques (0,16 pour le modèle SAR) modèle SAR).

Afin de tester davantage le rôle des connexions de la substance blanche dans la conduite de FC, nous avons artificiellement défini toutes les connexions homotopes sur une valeur SC constante (0,5) pour le sujet moyen et avons réexécuté toutes les simulations. En conséquence, le pouvoir prédictif a fortement augmenté pour tous les modèles (figure 1, panneaux A et B), allant de 0,39 pour SC seul à 0,61 pour le modèle SAR (tableau 1). Ainsi la variance inexpliquée (1-R 2 ) a été réduite à 63 %. De plus, le pouvoir prédictif pour les connexions intra et interhémisphériques est devenu équivalent (0,60 et 0,62, respectivement). Fait intéressant, l'ajout de connexions homotopes a également conduit à une augmentation substantielle du pouvoir prédictif pour les connexions indirectes, c'est-à-dire les paires de régions pour lesquelles SC est nul (augmentant de 0,07 à 0,45). L'effet de l'ajout de connexions anatomiques interhémisphériques sur l'augmentation du pouvoir prédictif était très spécifique aux connexions homotopes. Lors de l'application du modèle SAR à la matrice SC avec des connexions homotopes ajoutées et en permutant au hasard (10 000 permutations) les 80 connexions interhémisphériques correspondantes (une région dans un hémisphère était connectée à une et une seule région dans l'autre hémisphère), le pouvoir prédictif fortement diminué, même par rapport aux résultats avec le SC d'origine (Figure 2, panneau A). De plus, nous avons en outre évalué la spécificité de ce résultat en manipulant systématiquement SC. Dans trois simulations différentes, nous avons aléatoirement supprimé, ajouté et permuté des connexions structurelles (10 000 fois). Dans tous les cas, le pouvoir prédictif diminue en fonction de la proportion de connexions manipulées (Figure 2, panneau B). De plus, les changements induits par ces manipulations sont restés faibles (<0,05), bien en deçà des changements que nous avons pu induire en ajoutant des connexions homotopes. Dans l'ensemble, ces résultats suggèrent que les connexions homotopes jouent un rôle clé dans la formation de la dynamique du réseau, de manière complexe et non triviale.

(A) Puissance prédictive du modèle SAR avec le SC d'origine (vert), lors de l'ajout de connexions homotopes ("SARh", rouge) ou avec des connexions homotopes mélangées (noir). (B) Puissance prédictive du modèle SAR avec le SC d'origine (rouge) et lorsque les valeurs SC ont été aléatoirement permutées, supprimées ou ajoutées (de gauche à droite). Pour chaque graphique, le pouvoir prédictif a été quantifié en fonction du pourcentage de connexions manipulées.

Prédire les réseaux cérébraux fonctionnels

Au-delà de la prédiction du modèle global de FC, nous avons également évalué si les modèles pouvaient prédire l'organisation empirique de FC en un ensemble de réseaux intrinsèques. Les matrices de connectivité ont été regroupées en groupes de régions cérébrales ne se chevauchant pas, montrant une corrélation élevée au sein du groupe et une faible corrélation entre les groupes, et les partitions résultantes en réseaux cérébraux fonctionnels ont été comparées entre la FC empirique et simulée à l'aide de l'indice de Rand ajusté (voir Méthodes). Encore une fois, le modèle SAR avait tendance à être le plus performant parmi tous les modèles informatiques (Figure 1, panneau C).

Sans ajouter de connexions homotopes dans la matrice SC, les réseaux simulés différaient fortement des réseaux empiriques. En particulier, la plupart des réseaux se sont avérés latéralisés. Après avoir ajouté des connexions homotopes, la ressemblance entre les réseaux simulés et empiriques s'est considérablement améliorée. Les réseaux étaient plus souvent bilatéraux et globalement cohérents avec la topographie des réseaux fonctionnels empiriques, y compris les réseaux somatosensoriels, moteurs, visuels et associatifs. Une FC élevée entre l'amygdale et les secteurs ventral-latéraux du cortex préfrontal a également été correctement prédite par les simulations. Il y avait néanmoins quelques différences notables. Premièrement, le regroupement de FC empiriques a donné un réseau d'association fronto-pariéto-temporel à longue portée (Figure 1, panneau C, cyan) qui n'a pas été observé dans la FC simulée en tant que telle. Deuxièmement, un cluster pariéto-temporel (Figure 1, panneau C, rouge), qui était associé aux réseaux thalamo-striataux, a été prédit par des simulations mais n'était pas présent dans les données empiriques. Troisièmement, un cluster englobant l'ensemble du gyrus cingulaire et du précuneus (Figure 1, panneau C, vert) a été prédit par des simulations mais a été décomposé en plusieurs clusters dans les données empiriques.

FC stationnaire, FC non stationnaire et non-stationnarités

Les résultats ci-dessus montrent que SC joue un rôle causal dans la FC, mais on peut encore se demander quels aspects de la dynamique sous-jacente sont les plus directement liés à cette influence. Une hypothèse est que SC, en combinaison avec des processus physiologiques stables (par exemple, un gain global de transmission synaptique), entraîne un régime stationnaire de la dynamique. Cette hypothèse est étayée par la constatation que tous les modèles testés dans cette étude, qui ont été utilisés en régime stationnaire (au sens fort), pourraient expliquer significativement plus de variance que SC seul. De plus, le fait que le SAR puisse prédire la FC significativement mieux que tous les autres modèles est la preuve que ce régime stationnaire est associé à la FC stationnaire (test de permutation appariée, p<0.05 corrigé).

Mais, clairement, de nombreuses variations dans les modèles dynamiques de l'activité cérébrale, que ce soit dans le processus de cognition spontanée, de régulation physiologique ou de changements dépendants du contexte, ne peuvent pas être associées à une FC purement stationnaire. La modélisation de la façon dont la dynamique cérébrale traite les contextes endogènes et environnementaux devrait nécessiter des modèles plus complexes, stationnaires ou non stationnaires, capables de générer des modèles de FC non stationnaires (c'est-à-dire variant dans le temps). Étant donné qu'au mieux 37% de la variance pourrait être expliquée par le modèle d'un FC purement stationnaire (le SAR), on peut se demander pourquoi les modèles de plus grande complexité utilisés dans notre banc d'essai de simulation n'ont pas mieux fonctionné pour prédire le FC. Une hypothèse possible est que le modèle SAR a été privilégié dans les simulations, car nous avons estimé la FC sur environ 10 minutes de dynamique cérébrale réelle. Dans une telle configuration, on peut imaginer que les non-stationnarités de FC s'annulent, l'estimation gardant effectivement la partie stationnaire de FC. Nous nous sommes donc demandé si les modèles les plus complexes seraient plus performants lorsque la FC non stationnaire avait le potentiel d'être plus fortement reflétée dans les données. Nous avons abordé cette question en calculant la puissance prédictive sur la FC fenêtrée en fonction de la longueur de la fenêtre temporelle utilisée [22], pour toutes les fenêtres temporelles possibles sur lesquelles la FC a pu être estimée et pour tous les modèles. Nous avons également étudié l'effet de la durée de la simulation (voir Méthodes). Nous avons constaté que la performance relative des modèles plus complexes était toujours inférieure à celle du modèle SAR (figures 3 et S4). La puissance prédictive moyenne était plus faible pour les fenêtres temporelles plus courtes et augmentait vers une limite pour les fenêtres temporelles plus longues. Le modèle SAR s'est comporté comme une « limite supérieure » ​​pour le pouvoir prédictif. La performance de tous les autres modèles, quelle que soit la taille de la fenêtre temporelle, se situait entre celle du SC seul et celle du modèle SAR.

Puissance prédictive en fonction de la longueur de la fenêtre temporelle sur les sujets (à gauche) et de la durée des courses simulées sur le sujet moyen (à droite). Pour le code couleur, voir Figure 1.

Une explication simple est que les modèles non stationnaires de FC, tels que générés par les modèles de simulation, ne correspondaient pas aux modèles non stationnaires du FC empirique tels qu'ils se déroulaient lors de l'acquisition dans le cerveau des participants. Les dynamiques dépendantes du contexte et transitoires sont susceptibles d'être manquées par les modèles de la dynamique qui ne peuvent pas être contextuellement contraints en l'absence d'informations supplémentaires. Il est donc difficile de déduire dans quelle mesure des 63% de variance inexpliquée restant dans la FC entière de la session reflètent réellement une FC non stationnaire physiologiquement significative, et plus largement, une dynamique non stationnaire.


« Votre cerveau révèle les éléments constitutifs de l'expérience quotidienne »

… Je me souviens qu'on m'avait dit alors que j'étais étudiant de premier cycle que « nous ouvrons simplement les yeux et voyons ». Je n'étais pas d'accord avec ça alors, ni maintenant.

Dans mes cours de psychobiologie et de perception, j'ai appris l'anatomie du système visuel, de la rétine aux premières aires corticales. Au niveau rétinien, il y a les trois photorécepteurs à cônes transformés en voies opposées aux cônes au fur et à mesure que les signaux se propagent vers le cortex. Là, la scène visuelle semble être projetée sur les surfaces corticales dans les cartes rétinotopiques et segmentée en éléments tels que des lignes orientées, un mouvement avec une direction et une vitesse particulières, une couleur (ou une longueur d'onde) et une profondeur. Tout cela est en quelque sorte recombiné à un stade ultérieur insaisissable, pour former les perceptions que nous tenons pour acquises.

La couleur a attiré mon attention, en particulier le hiatus entre les premières dimensions opposées au cône, évidentes dans la neurophysiologie, et les dimensions ultérieures opposées à la couleur qui sont intuitivement liées à nos expériences de la couleur. Les deux voies opposées aux cônes sont définies par l'activité dans les cônes sensibles aux longueurs d'onde longue vs moyenne (couleurs qui apparaissent, très vaguement, rougeâtre-verdâtre, plus précisément rose-cyan) et courte vs la somme des longueurs longues et moyennes. cônes sensibles à la longueur d'onde (couleurs qui apparaissent, très vaguement, bleu-jaunâtre). D'autre part, les dimensions opposées à la couleur, définies par des teintes uniques (rouge contre vert, bleu contre jaune), sont définies par nos expériences : pouvez-vous voir un vert rougeâtre ou un jaune bleuâtre ? Non, mais vous pouvez imaginer, et définir assez précisément, des teintes uniques : un jaune qui n'est ni orange (rougeâtre) ni verdâtre, un vert qui n'est ni bleuté ni jaunâtre… couleurs et de catégoriser les étapes de compréhension du traitement de la couleur dans le système visuel, mais comment passer de l'une à l'autre ?

C'est la constance des couleurs imparfaite qui a cimenté mes intérêts de recherche sur la perception des couleurs. Comment se fait-il que mon pull ait la même apparence que je sois à l'intérieur ou à l'extérieur et, si je suis à l'intérieur, que je le regarde sous un éclairage incandescent, fluorescent ou LED, alors que les longueurs d'onde réfléchies autour de chaque environnement diffèrent si largement ? Et pourquoi n'est-il pas parfait, de sorte que le pull ou le tapis que j'achète dans un magasin a parfois un aspect différent à la maison ? Un exemple bien connu est peut-être cette robe, dont les images sont devenues virales en 2015 (#TheDress) : pourquoi certaines personnes la voient-elles en bleu et noir et d'autres en blanc et or ? Tout est lié à l'éclairage et à nos attentes. Mes intérêts se concentrent toujours sur les questions fondamentales de la perception visuelle, mais incluent maintenant la recherche appliquée sur la vision qui peut avoir des avantages pratiques. J'ai étudié la plasticité cérébrale et l'adaptation visuelle, ainsi que les seuils sensoriels et les effets cognitifs sur la perception, y compris l'attention et l'éveil. Au cours des 20 dernières années, mes recherches ont porté sur la migraine et, plus récemment, la photosensibilité. Mon intérêt principal reste la cognition visuelle, comment elle peut être altérée dans tout trouble du système nerveux central et les implications que cela a pour la conception de nos environnements visuels.

Ma recherche sur la migraine couvre ces trois domaines. Prenons le deuxième aspect : comprendre comment la cognition visuelle peut être altérée dans des conditions neurologiques. Certains trouvent étrange d'étudier la perception d'une condition qui implique des maux de tête, mais ce n'est pas le cas. De nombreux chercheurs ont évalué le traitement visuel de la migraine en raison de l'intense sensibilité à la lumière que ressentent les patients (photophobie), du fait que les stimuli visuels peuvent déclencher des crises chez jusqu'à 60 % des patients (généralement, des rayures, des scintillements et des reflets), et le troubles visuels pouvant précéder une attaque (aura visuelle).

L'aura visuelle classique [Image ci-dessus : Aura numéro 10 par Simon Furze] a été appelée spectre de fortification (car elle ressemble aux murs d'enceinte des anciens forts ou châteaux, si elle est vue d'en haut) ou un scotome scintillant (car il y a un zig- zag croissant d'activité, scintillant, qui s'étend de la vision centrale à la périphérie en une demi-heure environ, laissant dans son sillage une zone aveugle). D'autres peuvent voir le monde comme à travers l'eau courante, ou voir des étoiles et des phosphènes plus simples, ou avoir des poches de cécité. C'est votre système visuel qui vous montre l'architecture de votre cortex visuel précoce alors qu'une vague d'activité se déplace à travers la surface corticale, laissant peu d'activité neuronale derrière elle. Selon les symptômes, votre cerveau révèle des colonnes d'orientation, des centres de couleur ou des zones de mouvement qui sont les éléments constitutifs de vos expériences quotidiennes que nous tenons tous pour acquis.

Un débat de longue date est de savoir si le cortex est hyper- ou hypo-excitable dans la migraine et quelle partie du cortex peut être affectée : les premiers comptes rendus considéraient que le cortex visuel primaire seul différait. En l'absence de modèles animaux - nous ne pouvons pas savoir si un animal a mal à la tête - mon approche consiste à utiliser des tests visuels comme outils non invasifs pour tester des modèles de physiopathologie. J'ai conçu des tests de seuil impliquant le mouvement, l'orientation, la perception des couleurs et le masquage et j'ai découvert qu'un modèle général est peu susceptible de décrire la fonction neuronale dans la migraine - différents circuits dans diverses zones corticales peuvent être affectés de différentes manières. Mes recherches ont montré des différences de traitement distribuées, entre les attaques, tout au long des voies visuelles, commençant dès la rétine et s'étendant au cortex visuel primaire et aux zones corticales extrastriées telles que MT/V5. Certes, le modèle d'hyperexcitabilité corticale générale de plus en plus démodé est incorrect, comme l'est tout modèle d'altération générale de la fonction neuronale. Ceci est important car le traitement doit être dicté par notre compréhension de la physiopathologie sous-jacente : sinon, le traitement devient un pot-chance, ou emprunté à d'autres conditions médicales telles que l'épilepsie. Cela explique pourquoi les médicaments contre la migraine comprennent des anticonvulsivants, des antidépresseurs et des anxiolytiques, dont aucun n'est efficace pour la majorité.

Je m'intéresse particulièrement à la migraine d'origine visuelle et aux causes d'inconfort visuel. Pourquoi y a-t-il une aversion pour certains schémas visuels qui peuvent déclencher des crises de migraine ? Pourquoi voyons-nous les illusions que nous faisons ? Si je regarde un motif à rayures ou à pois très contrasté et que je sais qu'il est en noir et blanc, pourquoi vois-je des nuances de couleur, ou de profondeur, ou un mouvement ondulant comme si le motif respirait ? Pourquoi ces « illusions » sont-elles exacerbées dans la migraine : qu'est-ce que cela peut nous dire sur la maladie ? Prenant l'exemple des images rayées : les distorsions perceptives ont été attribuées à l'instabilité de fixation et aux changements d'accommodation ainsi qu'à l'excitation corticale massive générée par les motifs, due à l'organisation du cortex visuel précoce, ce qui conduit à une diffusion de l'excitation vers les cellules. Si un neurone, habituellement réglé sur la couleur, le mouvement ou la profondeur, est recruté pour se déclencher de manière inappropriée par ses voisins hyperactifs, vous verrez cet aspect (couleur, ou mouvement, ou profondeur).

Il est important de faire prendre conscience que l'environnement visuel peut provoquer un inconfort ou aggraver des conditions médicales existantes. L'éblouissement peut provenir de l'éclairage intérieur, de la lumière du jour ou de l'éclairage des véhicules et des routes la nuit. Les écrans d'ordinateur, la télévision et l'éclairage intérieur peuvent scintiller. Nous rencontrons souvent des motifs rayés répétitifs à contraste élevé provenant de réseaux de lampes fluorescentes, de marches d'escaliers roulants, de stores, de décorations de bâtiments, de mode et d'art dans les espaces publics. Bon nombre de ces caractéristiques problématiques sont relativement faciles à éliminer.

- Le Dr Alex Shepherd est maître de conférences en psychologie à Birkbeck, Université de Londres

Rendre l'IA plus humaine

J'ai toujours été intéressé par l'ingénierie et la compréhension du fonctionnement des machines. J'étais adolescent dans les années 1980, à l'époque des premiers ordinateurs personnels. C'était un bon moment pour être un geek ! Je n'étais pas intéressé à jouer à des jeux que d'autres avaient écrits - je voulais que cette nouvelle chose fasse quelque chose d'utile. C'est ainsi que je me suis intéressé à la programmation informatique et à l'électronique. Quand j'ai quitté l'école, j'étais à peu près sûr de vouloir être ingénieur en conception électronique et j'ai même travaillé pour une entreprise locale concevant des équipements de contrôle numérique pendant mon diplôme en électronique. Vous avez peut-être pensé que c'était le travail de mes rêves, mais au cours de ma dernière année de licence, j'ai découvert la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle.

L'idée que nous puissions construire des machines capables de voir et de penser comme nous m'attirait vraiment, mais j'ai décidé que je devais d'abord comprendre comment fonctionnait la perception visuelle humaine. Je suis parti faire un doctorat en neurosciences. J'ai rapidement réalisé deux choses : la perception visuelle est bien plus complexe que la plupart des gens ne le pensent, mais le cerveau est, à un certain niveau, un système électronique et peut donc être compris en utilisant les mêmes mathématiques qui décrivent les systèmes électroniques. L'une des choses les plus frappantes à propos du système visuel humain est que bon nombre des opérations détaillées qu'il entreprend peuvent être recréées dans un logiciel informatique, puis appliquées à des tâches utiles telles que la reconnaissance de plaques d'immatriculation ou même de visages.

Mon principal objectif de recherche est de savoir comment nous utilisons les propriétés matérielles des surfaces pour déterminer si un changement de luminance (la quantité de lumière entrant dans l'œil) est dû à un changement d'éclairage, comme une ombre ou un changement de réflectance, comme une limite d'objet. C'est intéressant car les systèmes de vision par ordinateur ont de grandes difficultés à gérer les ombres, alors que les humains semblent n'avoir aucun problème avec elles. Les images sont constituées de taches de luminances (nuances) et de couleurs différentes, mais ce que nous voyons est le produit de la quantité de lumière tombant sur les objets et de la quantité de lumière qu'ils réfléchissent. Le problème est que la valeur d'un pixel donné change lorsque l'éclairage ou la réflectance change et qu'il est très difficile d'en déterminer la véritable cause. Dans un projet récent, nous avons étudié les changements de luminance sur des surfaces texturées et découvert que certaines combinaisons de luminance et de texture ressemblent à des ombres, tandis que d'autres ressemblent à des changements de matériau. Nous avons ensuite construit un système de vision par ordinateur pour supprimer les ombres des images sur la base des mêmes principes.

Ces dernières années, un type particulier de réseau de neurones artificiels s'est imposé dans le domaine de la vision par ordinateur. Les « réseaux profonds » sont très puissants et peuvent atteindre des performances aussi bonnes, voire meilleures, que les humains sur de nombreuses tâches. Cependant, ils peuvent être trompés par des images avec lesquelles les humains n'ont aucun problème, comme les soi-disant « autocollants contradictoires » [voir tinyurl.com/ybx8gkxg]. La technologie intelligente est là pour rester, il est donc important que nous puissions interagir avec ces systèmes d'une manière qui nous semble naturelle. Cela exigera qu'ils se comportent comme nous et échouent de manière prévisible. Je cherche actuellement comment faire des réseaux profonds pour voir plus comme le font les humains.

- Le Dr Andrew Schofield est maître de conférences en psychologie à l'Université d'Aston

Traitement du mouvement chez les enfants autistes

La vision n'est peut-être pas le domaine de recherche le plus évident dans le domaine de l'autisme. Pourtant, des différences dans le fonctionnement du système visuel et d'autres systèmes sensoriels ont été notées dès les premières descriptions de l'autisme, de tels «symptômes sensoriels» sont maintenant reconnus comme une partie importante de la maladie.

Je suis arrivé à ce domaine de recherche avec un intérêt pour la façon dont le système visuel change avec l'âge chez les enfants au développement typique. Nous comptons sur des informations visuelles pour presque toutes nos activités quotidiennes. Voir le monde d'une manière différente, comme dans le cas de troubles du développement comme l'autisme, pourrait avoir un impact énorme sur la vie quotidienne d'un enfant.

L'une de mes découvertes les plus intéressantes et inattendues concerne la façon dont les enfants autistes intègrent les informations de mouvement. Selon une théorie populaire, les personnes autistes se concentrent sur les petits détails de la scène visuelle et ont des difficultés à intégrer les choses ensemble pour voir le « tout » global. Cela pourrait signifier que les personnes autistes ont des difficultés à percevoir le mouvement global d'un banc de poissons, par exemple.

Des études antérieures ont rapporté que les personnes autistes ont des difficultés à voir le mouvement global des points dans les tâches de « cohérence du mouvement ». Dans ces tâches, une proportion de points de « signal » se déplace de manière cohérente dans une direction donnée, tandis que les points de « bruit » restants se déplacent dans des directions aléatoires. Les personnes autistes ont tendance à avoir besoin d'une plus grande proportion de points de signal pour percevoir le mouvement, ce qui suggère des difficultés d'intégration des signaux de mouvement.

Cependant, lorsque nous avons demandé à des enfants autistes et non autistes de juger de la direction des points de signal à partir d'une distribution donnée (sans aucun point de bruit aléatoire), nous avons constaté que les enfants autistes pouvaient en fait intégrer plus d'informations que les enfants sans autisme. Parallèlement à cette capacité de calcul de moyenne améliorée, nous suggérons que les enfants autistes ont des difficultés à filtrer les informations non pertinentes pour la tâche (« bruit »), fournissant une nouvelle interprétation des difficultés de traitement du mouvement précédemment signalées dans l'autisme. Ces différences pourraient expliquer des sentiments de surcharge sensorielle dans certains cas, mais des travaux supplémentaires sont nécessaires pour établir ce lien.

Trois questions m'intriguent encore. Premièrement, il existe de grandes différences individuelles dans les capacités de traitement du mouvement - non seulement pour les enfants autistes, mais aussi pour les enfants et les adultes au développement typique - et nous ne savons pas pourquoi. Les différences individuelles sont souvent ignorées dans la recherche sur la perception visuelle, mais constituent un domaine important. Deuxièmement, il y a les zones de chevauchement et de différence entre les conditions neurodéveloppementales. Le traitement du mouvement est affecté dans presque toutes les conditions, mais cela peut être dû à diverses raisons. Enfin, j'aimerais savoir quelles étapes du traitement perceptif sont affectées dans l'autisme et d'autres conditions de développement. On suppose souvent que les différences proviennent du traitement sensoriel précoce, mais les processus décisionnels ultérieurs peuvent également être affectés. J'utilise maintenant l'EEG et la modélisation informatique pour distinguer ces différents processus.

- Le Dr Catherine Manning est chercheur postdoctoral Sir Henry Wellcome à l'Université d'Oxford

Un cerveau qui travaille à l'aveugle

Pourquoi le monde reste-t-il immobile lorsque nous bougeons nos yeux ? Ces questions d'une simplicité trompeuse nous rappellent à quel point le traitement de l'information visuelle doit être effectué dans le cerveau pour nous permettre de percevoir notre monde. La rétine à l'arrière de l'œil contient des millions de cellules qui capturent les photons de lumière entrant dans l'œil par la pupille. Au fur et à mesure que nous déplaçons nos yeux, le motif de la lumière change sur la rétine, il n'y a donc aucune raison pour que l'image du monde reste immobile. Cela doit plutôt être une fonction du cerveau, qui prend les images rétiniennes et utilise la connaissance de la position de nos yeux et de notre tête pour déterminer si le mouvement est dû à un changement dans notre corps ou dans notre environnement.

Bien que je m'intéresse à la façon dont le système visuel guide notre comportement lorsqu'il est sain, mes recherches actuelles sont conçues pour guider la réadaptation des personnes ayant subi un AVC qui affecte leur système visuel. Un accident vasculaire cérébral survient lorsque l'apport d'oxygène à une partie particulière du cerveau est interrompu, généralement en raison d'un blocage ou d'une rupture d'une artère. Différentes fonctions de notre cerveau, telles que le langage, le mouvement et la vision, sont situées dans différentes zones avec une artère spécifique qui alimente le sang. S'il y a des dommages à l'artère qui alimente en sang la zone visuelle principale à l'arrière du cerveau, le cortex visuel primaire, la personne n'est plus capable de voir un côté du monde.

Ma recherche se concentre sur un phénomène connu sous le nom de « vue aveugle » - la découverte que bien que les gens soient incapables de voir après leur AVC, lorsqu'ils sont obligés de deviner des informations visuelles telles que la direction des points en mouvement, ils font beaucoup mieux que prévu par hasard. Cela suggère que certaines zones du cerveau peuvent toujours recevoir des informations visuelles, même si la personne n'est pas au courant de ces informations.

Au cours de la dernière décennie, nous avons utilisé l'imagerie par résonance magnétique pour regarder à l'intérieur du cerveau des personnes atteintes de lésions du système visuel pour voir comment cela se produit. Nous avons découvert, premièrement, que lorsque des stimuli visuels sont présentés dans le champ « aveugle », cela conduit à une activité dans une zone connue sous le nom de « MT » qui traite le mouvement visuel. Deuxièmement, nous avons utilisé une technique connue sous le nom d'imagerie de diffusion pour montrer qu'il existe une voie vers la zone MT qui est saine chez les personnes malvoyantes, mais pas chez celles qui ne la voient pas. Cela suggère que si les informations peuvent passer des yeux à la zone MT, les gens peuvent détecter des informations visuelles et montrer une vision aveugle. Si cette voie n'est pas saine, aucune information visuelle ne peut parvenir au cerveau.

Comprendre les zones cérébrales et les voies qui sous-tendent la vision aveugle nous donne des informations sur la façon dont nous pourrions concevoir des programmes de réadaptation pour renforcer ces voies et améliorer la fonction visuelle après un AVC. Plus généralement, il est important de comprendre le rôle du cerveau dans la fonction visuelle car la recherche développe rapidement différents types de thérapies géniques et de cellules souches pour les maladies de la rétine. Pour s'assurer que ces traitements sont efficaces, le cerveau devra s'adapter à sa nouvelle entrée des yeux.

- Le Dr Holly Bridge est professeur agrégé au Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford

Apprendre à voir plus en profondeur

J'étudie le développement perceptif du point de vue du cerveau en développement. Les yeux et le cerveau travaillent ensemble pour nous donner notre expérience perceptive du monde. En lisant ces mots, en attrapant un frisbee, ou en traversant une route, c'est le cerveau qui a la lourde tâche d'interpréter ce qui se trouve devant nous et de guider nos actions. Ce problème est rendu plus intéressant lorsque l'on considère que la plupart de nos capacités visuelles sont très immatures à la naissance - donc, le cerveau doit «apprendre à voir» pendant la petite enfance et l'enfance.

J'ai commencé à m'intéresser à la vision et au développement au cours de mes études de premier cycle. J'étais particulièrement intéressé par les modules sur la perception et sur l'Intelligence Artificielle (IA). Une perspective d'IA nous rappelle que la vision est un problème de traitement de l'information et peut être étudiée en ces termes. Mes travaux de doctorat et de post-doctorat se sont concentrés sur les aspects du développement visuel et cognitif, y compris le rappel spatial et la combinaison de la vision et d'autres sens pour percevoir et agir efficacement dans le monde 3D complexe.

Un problème qui m'intéresse est de savoir comment le cerveau en développement apprend à combiner correctement différents signaux sensoriels. La perception de la profondeur est un cas classique dans lequel nous combinons différents « indices » pour voir – y compris ceux bien connus des peintres (perspective, ombrage, occlusion) ainsi que ceux liés au mouvement (parallaxe de mouvement) et aux différences entre les deux yeux (stéréopsie ). J'ai étudié comment cela se développe, en demandant à des enfants d'âges différents et à des adultes de porter des jugements sur les stimuli 3D en utilisant différentes combinaisons d'indices. Leur performance avec des indices combinés ou uniques est comparée quantitativement aux prédictions de différents modèles de traitement de l'information, en particulier ceux dans lesquels les informations des indices sont combinées et celles dans lesquelles elles sont séparées.

Une conclusion frappante a été que les calculs utilisés par les jeunes enfants sont différents de ceux utilisés par les adultes. Il faut jusqu'à 10-12 ans pour combiner efficacement ces indices, conduisant à de grandes améliorations dans la précision des jugements perceptifs. Dans une étude de neuroimagerie, nous avons pu montrer que l'émergence de cette combinaison a lieu au niveau des aires sensorielles précoces du cortex visuel. Cela montre que certains des calculs et mécanismes fondamentaux soutenant notre façon de voir sont encore en train d'être remodelés longtemps dans l'enfance.
Plus récemment, je me suis intéressé aux perspectives pour les personnes de différents âges d'"apprendre à voir" en utilisant les nouveaux sens fournis par la technologie - par exemple, la navigation à l'aide d'appareils qui traduisent la distance en son ou en vibrations. Augmenter nos sens existants a des applications cruciales pour les personnes dont la vision est altérée. Cela a également des implications plus larges pour étendre notre répertoire sensoriel afin d'exploiter des signaux que les humains n'ont pas normalement, comme la détection du nord magnétique. Les questions clés de cette recherche sont parallèles à celles que j'ai posées dans mes recherches sur l'apprentissage de l'utilisation d'indices visuels standard : quels calculs sont utilisés pour utiliser les signaux, à quel niveau dans le cerveau, et comment ceux-ci changent-ils avec l'âge et l'expérience ?

- Le Dr Marko Nardini est professeur à l'Université de Durham

Quand l'expérience visuelle s'effondre

Le monde visuel qui nous entoure est généralement perçu comme stable et cohérent. Cependant, cette expérience peut s'effondrer, entraînant des distorsions et des hallucinations frappantes. Certains stimuli visuels comme les lumières vives, les motifs rayés et scintillants peuvent être désagréables à regarder et, chez les observateurs sensibles, peuvent induire des expériences visuelles / somatiques fantômes.

On pense que ces expériences visuelles aberrantes (appelées « motif-éblouissement ») reflètent un degré accru d'hyperexcitabilité corticale sous-jacente dans le cortex visuel.Cette hyperexcitabilité peut survenir parce que certains modèles d'informations visuelles submergent la régulation inhibitrice des assemblages neuronaux localisés dans le cortex visuel. Les phénomènes visuels vécus par l'observateur sont alors une conséquence phénoménologique de la sur-stimulation du système visuel. Chez certains individus, leur cortex visuel semble plus sensible.

On sait maintenant que des niveaux accrus d'excitabilité corticale sont présents dans un certain nombre de groupes neurologiques, notamment la migraine, l'épilepsie photosensible et les patients victimes d'un AVC. Des travaux supplémentaires suggèrent que de tels facteurs peuvent également être impliqués dans les troubles du spectre autistique, la dyslexie et la sclérose en plaques. Cependant, ce qui est particulièrement frappant, c'est que de tels facteurs ont également été observés (bien que sous une forme atténuée) dans des groupes neurotypiques - en accord avec la notion d'un continuum de traitement neuronal aberrant dans le cortex visuel.

Au cours des dernières années, mon laboratoire a développé des outils de recherche tels que des tâches informatisées et des mesures de dépistage validées conçues pour aider à quantifier plus précisément l'hyperexcitabilité corticale et à déterminer son rôle dans une multitude d'expériences hallucinatoires. Par exemple, pour combler le fossé explicatif entre les études neurologiques et les groupes neurotypiques, j'ai récemment publié la première enquête empirique montrant que les observateurs neurotypiques qui étaient prédisposés à des expériences hors du corps hallucinatoires et à d'autres formes d'expériences corporelles anormales, présentent effectivement des signes de hyperexcitabilité corticale élevée telle que mesurée par un test informatisé de « pattern-éblouissement ».

Les tâches d'éblouissement de motif nécessitent que les observateurs visualisent une série de disques rayés (ou de grilles) sur l'écran de l'ordinateur qui varient en termes de densité des rayures. Ces réseaux avec une fréquence spatiale moyenne peuvent induire une multitude de distorsions visuelles et d'illusions chez les observateurs. Ces illusions incluent l'apparition de couleurs fantômes et des distorsions de forme, de structure et de mouvement. Une augmentation du nombre ou de l'intensité de ces perceptions indique un degré accru d'excitabilité corticale - où les neurones du système visuel deviennent surstimulés et présentent une défaillance de la régulation inhibitrice.

De plus, mon travail a montré que le cortex visuel des observateurs neurotypiques prédisposés aux perceptions/hallucinations aberrantes réagit plus fortement à la stimulation cérébrale « excitatrice » et est plus difficile à supprimer par des configurations « inhibitrices » de la stimulation cérébrale – toutes deux en accord avec la notion de un cortex plus excitable. Ce travail a été effectué en utilisant des montages de stimulation transcrânienne à courant continu (tDCS) sur le cortex visuel primaire. Plus récemment, j'ai développé des mesures de dépistage qui semblent montrer que des types distincts d'expériences visuelles anormales semblent « se regrouper » et pourraient bien représenter divers fondements neurocognitifs. Cette vision plus fine de l'hyperexcitabilité peut avoir une utilité considérable pour les domaines scientifiques, cliniques et translationnels.

Pour les recherches futures, je suis enthousiaste à l'idée d'explorer le rôle de l'hyperexcitabilité corticale et comment elle varie dans le temps, dans d'autres domaines tels que l'anxiété et le stress, les troubles du sommeil et des conditions telles que le trouble de dépersonnalisation. L'hyperexcitabilité semble avoir à la fois une composante constante basée sur les traits et une composante basée sur l'état variant qui reste encore largement inexplorée. Comprendre ces facteurs et comment ils interagissent aura des implications importantes pour les neurosciences, la neuropsychiatrie et la philosophie, peut-être même éclairant pourquoi certaines personnes passent au trouble tandis que d'autres y restent résilientes.

- Le Dr Jason J. Braithwaite est maître de conférences en sciences du cerveau, Université de Lancaster

Traitement des visages et des situations sociales

Les visages transmettent des informations visuelles riches sur les émotions et les intentions, essentielles pour naviguer dans notre monde social. Les psychologues sont fascinés par eux. En tant qu'étudiant en psychologie de premier cycle, j'ai été emporté par le battage médiatique entourant la recherche sur la perception du visage et j'ai entrepris un doctorat sur les difficultés de traitement du visage chez les adultes atteints d'autisme et de prosopagnosie développementale.

L'autisme se caractérise par de vastes difficultés de communication sociale, tandis que la prosopagnosie développementale (parfois appelée « cécité faciale ») est associée à un problème plus spécifique de reconnaissance des visages et d'autres stimuli sociaux (par exemple, les corps). On pense que les deux conditions sont d'origine « neurodéveloppementale » et il existe une abondante littérature sur le traitement du visage dans ces conditions. Au sein du grand
(et désordonnée!), Il existe un débat généralisé sur la question de savoir si ou comment le traitement du visage est altéré dans l'autisme et la prosopagnosie et ce qui peut ou doit être fait à ce sujet.

Les nouveau-nés et même les animaux non humains regardent instinctivement les stimuli ressemblant à des visages. Par conséquent, si les adultes autistes ont montré une altération de ce comportement instinctif, cela peut expliquer pourquoi ils ont du mal à traiter les visages et à interagir avec les autres dans des situations sociales. J'ai donc mené la première étude utilisant des stimuli ressemblant à des visages pour tester les « instincts » de base du traitement du visage chez les adultes autistes (Shah et al., 2013). Nous avons constaté que les adultes autistes présentaient des réflexes intacts envers les stimuli ressemblant à des visages, ce qui suggère que le mécanisme de traitement du visage le plus fondamental et le plus important n'est pas altéré dans l'autisme. Mes recherches en cours, maintenant dirigées par mon étudiante Emily Taylor, visent à continuer à mieux comprendre les processus mentaux intacts et améliorés de l'autisme.

Quant à la prosopagnosie, j'ai participé à l'élaboration du premier questionnaire d'auto-évaluation mesurant les difficultés de traitement du visage. C'était un développement passionnant mais tout aussi controversé, car il y a des débats sur la question de savoir si les gens ont suffisamment d'informations sur leur capacité de traitement des visages pour qu'un tel questionnaire soit utile. Néanmoins, une telle recherche a sensibilisé à la prosopagnosie développementale afin que les personnes atteintes de la maladie soient davantage impliquées dans la recherche psychologique et aient une meilleure compréhension de leur maladie. Cette recherche a également soulevé des questions plus larges sur la compréhension que nous avons de nos processus mentaux lorsque nous regardons des stimuli sociaux. Mes recherches en cours, maintenant dirigées par mon étudiante Rachel Clutterbuck, visent à comprendre cela.

Les psychologues seront toujours fascinés par les visages, et bien que le débat puisse être fructueux, il peut également rendre difficile la publication de résultats qui contredisent des opinions de longue date. Mon espoir pour l'avenir de la recherche sur le traitement du visage est une entreprise plus collaborative et inclusive, de sorte que les étudiants de premier cycle et de troisième cycle soient inspirés à poursuivre des recherches délicates mais importantes dans le domaine.

- Le Dr Punit Shah est à l'Université de Bath

Questions de haut niveau

Notre sens visuel du monde est incroyablement riche - d'une manière ou d'une autre, les motifs de lumière tombant sur nos rétines donnent finalement lieu à la perception d'un monde plein de personnes, de lieux et de choses qui guident notre comportement social. Non seulement pouvons-nous reconnaître et identifier des milliers de stimuli, mais nous pouvons également déduire d'autres attributs, tels que l'état émotionnel d'une personne ou ce à quoi elle s'occupe, et naviguer dans de nouveaux environnements. La vision peut également conduire à de profondes expériences esthétiques - mon amour du cinéma m'a également amené à comprendre la perception visuelle, et était peut-être un cheminement de carrière alternatif que je n'ai jamais poursuivi.

Comprendre les représentations neuronales qui soutiennent une telle «vision de haut niveau» est au cœur de mes recherches depuis mon doctorat. Parmi de nombreuses approches différentes, j'ai mené des études électrophysiologiques de neurones chez des macaques rhésus sensibles de manière sélective à la vue de corps et de visages, des études d'imagerie cérébrale fonctionnelle de personnes regardant des photographies de scènes du monde réel, des études de suivi oculaire de personnes regardant des visages, et plus récemment des études informatiques. études du traitement visuel dans les réseaux de neurones profonds. La question centrale qui m'intéresse est de savoir comment le cerveau traite les informations visuelles provenant de la rétine via le thalamus pour produire des représentations utiles pour guider un comportement complexe.

Dans le cortex visuel primaire (V1), les neurones réagissent à des propriétés visuelles simples telles que l'orientation et l'emplacement des bords dans l'espace. Dans les zones visuelles plus tardives, les neurones semblent répondre sélectivement à des catégories de stimuli visuels tels que les visages, les corps ou les scènes, et les études d'imagerie cérébrale fonctionnelle révèlent des grappes localisées d'une telle sélectivité suggérant des régions spécialisées pour traiter différents types de stimuli visuels. Il existe même des preuves d'une région sélective de mots, ce qui suggère que la sélectivité de catégorie peut être créée par l'expérience visuelle sans une forte prédisposition génétique pour cette sélectivité spécifique.

Mais comment le cerveau produit-il une sélectivité de catégorie à partir des propriétés de bas niveau représentées dans V1, et qu'est-ce qui est exactement représenté dans ces zones de sélection de catégorie ? Représentent-ils des propriétés plus abstraites ou conceptuelles des stimuli visuels ou sont-ils motivés par de simples différences de propriétés visuelles ? Récemment, je me suis intéressé à la pareidoilia du visage, l'expérience de voir un visage dans un objet inanimé, comme l'image d'une personne à la surface de la lune. C'est un phénomène intéressant car la perception d'un visage se produit en l'absence des caractéristiques visuelles typiques de bas niveau, et nous persistons à voir le visage même lorsque nous savons qu'il ne s'agit pas réellement d'un visage. Comprendre comment ces stimuli sont traités dans le cerveau nous donnera un aperçu de notre expérience visuelle subjective.

Notre perception ne dépend pas seulement des stimuli entrant dans les yeux, mais aussi de notre expérience visuelle et de nos souvenirs antérieurs. Ainsi, je me suis également intéressé à essayer d'établir la nature de nos représentations visuelles internes. Dans une étude récente, nous avons demandé aux gens de se souvenir de photographies de 30 scènes du monde réel et de tester leur mémoire en leur demandant de dessiner chacune des scènes. En utilisant le crowdsourcing en ligne, nous avons pu noter les dessins pour leur contenu et montrer que nos souvenirs visuels contiennent une quantité impressionnante de détails visuels et d'informations spatiales.

En fin de compte, j'espère qu'en comprenant les processus par lesquels la perception visuelle apparaît, nous pourrons mieux comprendre les perturbations de la perception qui se produisent dans de nombreux troubles. Il y a tellement de questions fascinantes sur la vision de haut niveau… Je serai occupé encore longtemps !

- Le Dr Christopher Baker est chef de l'unité Apprentissage et plasticité au Laboratoire du cerveau et de la cognition de l'Institut national de la santé mentale


Le système nerveux central (SNC)

Le système nerveux central est composé du cerveau et de la moelle épinière, qui traitent les entrées sensorielles et fournissent des instructions au corps.

Objectifs d'apprentissage

Décrire les éléments structurels du système nerveux central

Points clés à retenir

Points clés

  • Le système nerveux central (SNC) et le système nerveux périphérique (SNP) comprennent l'intégralité du système nerveux du corps, qui régule et maintient ses fonctions les plus élémentaires.
  • Le SNC est le principal centre de contrôle du corps : il recueille des informations sensorielles, organise et synthétise ces entrées, puis fournit des instructions pour la sortie motrice au reste du corps.
  • Le SNC est composé du cerveau et de la moelle épinière.
  • Le cerveau est le principal centre de données du corps, composé du cerveau (qui régule le fonctionnement de niveau supérieur tel que la pensée) et du cervelet (qui maintient la coordination).
  • Le tronc cérébral comprend le mésencéphale, le pont et la moelle et contrôle les fonctions de niveau inférieur telles que la respiration et la digestion.
  • La moelle épinière relie le cerveau et les principaux récepteurs du corps, et sert de conduit pour les entrées sensorielles et les sorties motrices.

Mots clés

  • cerveau: Chez l'homme, c'est la plus grande partie du cerveau et est le siège des fonctions motrices et sensorielles, ainsi que des fonctions mentales supérieures telles que la conscience, la pensée, la raison, l'émotion et la mémoire.
  • moelle épinière: Cordon épais et blanchâtre de tissu nerveux qui constitue une partie importante du système nerveux central. Il s'étend du tronc cérébral à la colonne vertébrale, avec des nerfs se ramifiant vers diverses parties du corps.
  • cervelet: Partie du cerveau postérieur chez les vertébrés. Chez l'homme, il se situe entre le tronc cérébral et le cerveau et joue un rôle important dans la perception sensorielle, la puissance motrice, l'équilibre et la posture.
  • tronc cérébral: La partie du cerveau qui relie la moelle épinière au prosencéphale et au cerveau.

Introduction au système nerveux central

Le système nerveux central (SNC) est l'une des deux principales subdivisions du système nerveux. Le SNC comprend le cerveau et la moelle épinière, qui forment ensemble le centre de contrôle principal du corps. Avec le système nerveux périphérique (SNP), le SNC remplit des fonctions fondamentales qui contribuent à la vie et au comportement d'un organisme.

Activité du CNS

Le système nerveux a trois fonctions principales : recueillir des informations sensorielles à partir de stimuli externes, synthétiser ces informations et répondre à ces stimuli. Le CNS est principalement consacré à la fonction « synthèse de l'information ». Au cours de cette étape du processus, le cerveau et la moelle épinière décident de la sortie motrice appropriée, qui est calculée en fonction du type d'entrée sensorielle. Le SNC régule tout, de la fonction des organes à la pensée de haut niveau en passant par les mouvements corporels déterminés. Ainsi, le SNC est communément considéré comme le centre de contrôle du corps.

Structure du système nerveux central

Le SNC est composé du cerveau, du tronc cérébral et de la moelle épinière.

Le système nerveux central: Les trois principaux composants du système nerveux central : 1) le cerveau, 2) le tronc cérébral et 3) la moelle épinière.

Cerveau

Le cerveau se trouve dans la cavité crânienne et se compose du cerveau et du cervelet. Il abrite les centres nerveux responsables de la coordination des systèmes sensoriels et moteurs dans le corps. Le cerveau, ou la partie supérieure du cerveau, est le siège de la pensée de niveau supérieur. Il est composé de deux hémisphères, chacun contrôlant le côté opposé du corps. Chacun de ces hémisphères est divisé en quatre lobes distincts :

  • le lobe frontal, qui contrôle le contrôle moteur spécialisé, l'apprentissage, la planification et la parole
  • le lobe pariétal, qui contrôle les fonctions sensorielles somatiques ou volontaires
  • le lobe occipital, qui contrôle la vision
  • le lobe temporal, qui contrôle l'audition et certaines autres fonctions de la parole.

Le cervelet est situé sous l'arrière du cerveau et régit l'équilibre et les mouvements de la motricité fine. Sa fonction principale est de maintenir la coordination dans tout le corps.

Tronc cérébral

Le tronc cérébral est relié à la face inférieure du cerveau. Il se compose du mésencéphale, du pont et de la moelle. Le mésencéphale se trouve entre le cerveau postérieur et le cerveau antérieur. Il régule la fonction motrice et permet aux informations motrices et sensorielles de passer du cerveau au reste du corps. Le pont abrite les centres de contrôle des fonctions respiratoires et inhibitrices. La moelle aide également à réguler la respiration, ainsi que le fonctionnement cardiovasculaire et digestif.

Moelle épinière

La moelle épinière relie le cerveau et le tronc cérébral à tous les principaux nerfs du corps. Les nerfs rachidiens proviennent de la moelle épinière et contrôlent les fonctions du reste du corps. Les impulsions sont envoyées des récepteurs via la moelle épinière au cerveau, où elles sont traitées et synthétisées en instructions pour le reste du corps. Ces données sont ensuite renvoyées par la moelle épinière aux muscles et aux glandes pour la sortie motrice.


La reconnaissance d'action se produit très rapidement dans le cerveau humain

Je veux construire un monde où les ordinateurs et les robots nous aident à prendre soin de nous et des autres. Les ordinateurs aident déjà les médecins à comprendre pourquoi nous sommes malades bientôt, ils conduiront nos voitures et nous aideront à prendre soin des personnes âgées. Je travaille pour DeepMind à Londres où je construis des systèmes informatiques capables de comprendre ce que font les humains et les autres robots, et ce qu'ils feront ensuite. Si je réussis, les systèmes autonomes fonctionneront de manière transparente dans notre environnement social complexe.

Leyla Isik

Je suis professeur adjoint de sciences cognitives à l'Université Johns Hopkins. Je suis fasciné par le lien entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle (IA), et en particulier par la compréhension des problèmes les plus faciles pour les humains (comme voir et se déplacer dans le monde), mais les plus difficiles pour l'IA. Le but de mes recherches est de comprendre comment vous reconnaissez les informations sur les personnes en fonction de ce que vous voyez. En dehors de la recherche, j'aime courir, cuisiner et passer du temps à l'extérieur. *[email protected]

Jeunes évaluateurs

Camp de neurosciences Duke 2018

Duke Neuroscience Camp fait partie des programmes Duke Youth. Nous acceptons les candidatures des lycéens du monde entier. Tout le monde peut s'inscrire et aucune expérience préalable n'est requise. La seule chose nécessaire est un intérêt pour les neurosciences ! Cette année, nous avons fréquemment discuté des esprits et des machines, et en tant que groupe, nous avons apprécié d'appliquer ce que nous avons appris sur les interfaces cerveau-machine et l'interaction homme-robot lors de l'examen des Drs. Article de Tacchetti et Islik.

Résumé

“Que fait cette personne ?” Sans même y penser, votre cerveau traite ce que vous voyez et l'utilise pour reconnaître les actions des autres, comme courir et marcher. Reconnaître les actions vient facilement aux humains, mais c'est un problème extrêmement difficile à résoudre pour les ordinateurs. En particulier, il est difficile pour les ordinateurs de reconnaître les mêmes actions à partir de différents points de vue, comme des vues de face ou de côté, ou sur des arrière-plans différents. En conséquence, les scientifiques et les ingénieurs n'ont pas été en mesure de développer des algorithmes informatiques capables de reconnaître les actions aussi bien que les humains. Notre objectif de recherche est de mieux comprendre comment le cerveau humain reconnaît les actions afin que nous puissions reproduire ces fonctions dans les systèmes informatiques.

En utilisant MEG, un appareil qui nous permet de lire les signaux du cerveau, et l'apprentissage automatique, une branche de l'informatique, nous avons pu décoder les signaux qui se produisent dans le cerveau humain lorsqu'il reconnaît une action. Parce que la MEG détecte des changements très rapides dans les signaux cérébraux, elle nous permet de comprendre comment les informations d'action surviennent au fil du temps. Nous avons constaté que le cerveau reconnaît les actions très rapidement, en 200 millisecondes (ms, 1/1 000 de seconde). De plus, le cerveau ignore immédiatement les changements de point de vue, comme une vue de face à une vue de côté, et reconnaît toujours une action tout aussi rapidement. En comprenant l'ordre dans lequel le cerveau décompose ce problème complexe, nous avons appris beaucoup de choses importantes sur les calculs cérébraux impliqués dans la reconnaissance des actions humaines.


Le corps ciliaire est situé en avant de la choroïde, il est constitué de muscles lisses et de plis de la couverture musculaire de l'épithélium pour former le processus ciliaire. Le dernier a.

(1pts) 1) Le cortex cérébral préfrontal se projette vers la région grise centrale du mésencéphale 2) Le gris central se projette vers le raphé magnus et le nu.

Isomères optiques Dans cette section, nous aborderons les isomères optiques et comment leur implication dans les réactions des haloalcanes. Isomères optiques Isome optique.

Les composants de l'œil qui lui permettent de se concentrer sont la cornée, le cristallin, l'iris et la pupille. La rétine est responsable de la partie enregistrement des images. Ces processus.

INTRODUCTION Dans ce devoir, nous allons élaborer sur le rôle de l'humeur aqueuse et de l'humeur vitrée dans le maintien de la pression du globe, le stru.

Il y a une structure à l'arrière de l'œil qui décrit pendant qu'ils filment la caméra connue sous le nom de rétine. La rétine est une surface multicouche sensible à la lumière.

Ce cortex visuel est connecté via le corps calleux afin que l'œil puisse enregistrer l'objet devant lui et passer par la voie neurale (Came.

La couleur est un produit de la façon dont l'œil réfléchit ou émet la lumière. En raison de différents niveaux d'absorption et/ou de réflexion, les yeux produisent des propriétés différentes qui .

La réfraction se produit lorsque la lumière pénètre dans le matériau et ralentit. Plus la vitesse de la lumière se plie en substance, de sorte qu'elle sort dans un pla différent.

Lorsque la lumière blanche pénètre dans un milieu, le spectre différent de la lumière est réfracté à différents angles en fonction de la longueur d'onde. La lumière blanche est alors séparée.


Amélioration de la saillance visuelle en ajoutant une « carte des caractéristiques du visage » et « le biais du centre »

Les visages jouent un rôle important dans le guidage de l'attention visuelle et, par conséquent, l'inclusion de la détection des visages dans un modèle d'attention visuelle classique peut améliorer les prédictions des mouvements oculaires. Dans cette étude, nous avons proposé un modèle de saillance visuelle pour prédire les mouvements oculaires lors de la visualisation libre de vidéos. Le modèle s'inspire de la biologie du système visuel et décompose chaque image d'une base de données vidéo en trois cartes de saillance, chacune affectée à une caractéristique visuelle particulière. (a) Une carte de saillance « statique » met l'accent sur des régions qui diffèrent de leur contexte en termes de luminance, d'orientation et de fréquence spatiale. (b) Une carte de saillance « dynamique » met l'accent sur les régions en mouvement avec des valeurs proportionnelles à l'amplitude du mouvement. (c) Une carte de saillance « visage » met l'accent sur les zones où un visage est détecté avec une valeur proportionnelle à la confiance de la détection. En parallèle, une expérience comportementale a été réalisée pour enregistrer les mouvements oculaires des participants lors de la visualisation des vidéos. Ces mouvements oculaires ont été comparés aux cartes de saillance des modèles pour quantifier leur efficacité. Nous avons également examiné l'influence du biais central sur les cartes de saillance et l'avons intégré au modèle de manière appropriée. Enfin, nous avons proposé une méthode de fusion efficace de toutes ces cartes de saillance. Par conséquent, la carte maîtresse fusionnée de saillance développée dans cette recherche est un bon prédicteur de la position des yeux des participants.

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Remarques

Le problème du déplacement, cependant, sera traité plus en détail que le problème du mouvement. En effet, la suppression de déplacement est plus étroitement liée aux autres sujets à traiter dans cet article (intégration et remappage) que la suppression de mouvement.

Ce terme est utilisé de manière quelque peu incohérente dans la littérature. Il est parfois utilisé de manière assez étroite pour décrire uniquement la suppression neuronale active de l'entrée visuelle. À la suite de Matin (1974), cependant, nous l'utilisons plus largement pour décrire notre incapacité à percevoir le monde pendant les saccades, quelle que soit la manière dont cela peut être réalisé.

Un autre signal extrarétinien potentiel du mouvement oculaire est la rétroaction proprioceptive des muscles extraoculaires lorsqu'ils effectuent le mouvement oculaire réel. Cependant, ce facteur ne sera pas discuté avant la prochaine section, qui concerne la suppression des déplacements.

Cependant, la question supplémentaire de savoir comment nous pourrions suivre le déplacement de l'image sur la rétine à travers le mouvement des yeux semble également non triviale.

Comme preuve de la deuxième composante de leur théorie, ils soulignent la découverte que les déplacements de la cible seule se sont avérés plus perceptibles que les déplacements de la cible et de l'arrière-plan en tant qu'unité cohérente.

Pourquoi, cependant, l'amélioration des performances dans la condition de suppression a-t-elle été attribuée au recours à la décharge corollaire ? Au lieu de cela, il semble que le blanking pourrait en quelque sorte déclencher une évaluation plus minutieuse de l'emplacement cible, lorsqu'il réapparaît, par rapport à la fovéa, l'amélioration des performances peut résulter d'une sensibilité élevée aux erreurs visuelles. Deubel et al. argumenté contre ce point de vue sur la base que le vecteur de déplacement cible était un meilleur prédicteur des jugements de déplacement que ne l'était l'erreur visuelle. Par exemple, si la saccade a dépassé l'emplacement de la cible d'origine lors du même essai dans lequel la cible a été légèrement déplacée vers l'avant, l'erreur visuelle peut être proche de zéro. Cependant, les sujets seraient néanmoins susceptibles de signaler le déplacement vers l'avant si une brève période vide était insérée lors de la refixation (voir également Collins, Rolfs, Deubel, & Cavanagh, 2009).

Notez que l'accent sera mis ici principalement sur la mémoire et l'intégration à travers un seul cycle de fixation-saccade-fixation plutôt que sur l'accumulation progressive d'informations sur une période de visionnage prolongée.

Notez, cependant, que dans l'une de ces études, il y avait un effet significatif de la congruence spatiale à l'une des fenêtres temporelles dans la condition de saccade. Cependant, comme il ne s'est pas reproduit dans une expérience ultérieure, Irwin a suggéré que ce résultat était probablement dû à une erreur de type 1.

Pour des revues fournissant plus d'informations sur la capacité de la mémoire transsaccadique, voir Irwin (1996) et Mathôt et Theeuwes (2011).

Fait intéressant, cependant, il existe des preuves que les décalages d'image transsaccadiques le long de l'axe de la saccade peuvent être particulièrement difficiles à détecter. Verfaillie, De Troy et Van Rensbergen (1994) ont comparé les taux de détection pour différents types de changements dans une figure lumineuse ponctuelle à travers une saccade ou un intervalle blanc au sein d'une même fixation. Dans une condition, la figure a été déplacée latéralement tandis que dans une autre, sa position posturale a changé. La performance de détection de changement relatif à travers la saccade (par rapport à pendant la fixation) était plus faible pour la condition de décalage que la condition de changement postural. De plus, Crapse & Sommer (2010) ont trouvé une plus grande sensibilité aux déplacements perpendiculaires aux saccades qu'à ceux parallèles aux mouvements oculaires. Les deux résultats sont cohérents avec l'idée qu'un certain degré d'incertitude sur la position le long de l'axe des saccades peut être attendu et pris en compte dans le système.

Notez, cependant, que dans une tâche de nommage d'objet, les différences de forme entre les membres de la même catégorie ne sont pas pertinentes pour une performance réussie (puisque le nom correct est le même). Ainsi, la théorie exigerait que la sensibilité à de telles différences "se répercute" sur l'expérience de visionnage de scènes du monde réel où de telles différences peuvent être plus conséquentes.

Certaines preuves récentes de neuroimagerie suggèrent que la MT (la région temporale médiale) pourrait contenir des champs récepteurs spatiotopiques, un substrat neuronal potentiel pour cet effet (Crespi et al., 2011 d'Avossa, Tosetti, Crespi, Biagi, Burr, & Morrone, 2006) . Cependant, cette conclusion a également été contestée (Gardner, Merriam, Movshon, & Heeger, 2008 Golomb et Kanwisher, 2012). Fait intéressant, Ong et Bisley (2011) n'ont pas non plus trouvé de preuves de réponses de remappage prédictif, un sujet qui sera discuté ci-dessous, dans MT.

Fait intéressant, il n'y avait pas de relation claire dans cette étude entre l'emplacement de la lésion et la direction de la saccade pour laquelle les déficiences sont apparues. En outre, notez que dans Ostendorf et al. (2010), les saccades ipsiversives à la lésion ont été affectées. Compte tenu des résultats de Sommer et Wurtz (2002, 2006), on pourrait s'attendre à ce que cet effet soit latéralisé, n'affectant que les saccades contraires à la lésion. Comme Ostendorf et al. a souligné, cependant, il existe également des précédents dans la littérature pour des effets ipsiversifs chez certains patients atteints de DM (voir, par exemple, Bellebaum, Daum, Koch, Schwarz, & Hoffmann, 2005).

En effet, le PPC a été impliqué dans la cognition spatiale transsaccadique indépendamment de toute contribution de remappage. Andersen et ses collègues (Andersen & Mountcastle, 1983 Zipser & Andersen, 1988), par exemple, ont observé que les cellules de la zone 7a du cortex pariétal postérieur des singes étaient rétinotopiques mais que le gain de réactivité cellulaire dans cette zone était modulé par la position des yeux. Les cellules étaient rétinotopiques dans le sens où, pour chaque cellule, une courbe de sensibilité gaussienne était centrée à un endroit particulier et préféré de la rétine. Le gain de ces cellules était cependant modulé par la position des yeux de telle sorte que l'amplitude de la réponse changeait (de manière approximativement linéaire) en fonction de la direction du regard (Salinas & amp Abbott, 2001). « Ainsi », expliquent Zipser et Andersen (1988), « l'activité de la cellule pour des stimuli identiques sur le plan rétinologique variait en fonction de l'angle du regard » (p. 491). Une telle carte pourrait, comme Bridgeman et al. (1994) a souligné, en principe, être échantillonné au niveau de la population pour extraire des informations de localisation spatiotopique.

Fait intéressant, en utilisant l'enregistrement sur une seule cellule, Crapse et Sommer (2012) ont découvert que certaines cellules de la FEF semblaient avoir des propriétés de réponse qui leur permettraient de servir d'indicateurs de la stabilité ou de l'instabilité d'un stimulus au cours d'une saccade. Ils ont trouvé des preuves de cette propriété de réponse, qu'ils appellent « réglage de la traduction », à la fois parmi les cellules qui ont présenté un remappage et celles qui ne l'ont pas fait, bien que la proportion de cellules réglées était plus élevée parmi les cellules de remappage (42 % que les cellules sans remappage (29 %). Cela suggère que, si leurs spéculations sur la fonction de ces cellules sont correctes et qu'elles servent à indiquer si les stimuli sont restés au même emplacement spatial à travers la saccade, le remappage peut ne pas être un contributeur nécessaire.

Voir Melcher (2010) pour une réponse à Cavanagh et al. (2010).

Fait intéressant, Harrison, Mattingley et Remington (2012) ont trouvé des effets cohérents avec ceux rapportés dans Mathôt et Theeuwes (2010), fournissant des preuves supplémentaires que l'effet rapporté - à savoir, les avantages attentionnels avant une saccade à un endroit déplacé d'un endroit signalé dans le même direction que le mouvement des yeux - peut en effet être un effet fiable. Cependant, de tels effets ne semblent pas résulter du remappage prédictif tel qu'il est actuellement compris.

Cette objection semble également s'appliquer aux résultats ultérieurs de Biber et Ilg (2011).

Voir Van Grootel, Van der Willigen et Van Opstal (2012), cependant, pour des données suggérant que la rétroaction motrice dynamique, par opposition à un signal pré-saccadique fixe de la saccade initiale planifiée, peut mieux expliquer le vecteur de mouvement sélectionné pour la deuxième saccade.


Les trois principaux types de mémoire humaine

Dans cet article, nous couvrirons les 3 principaux types de mémoire humaine en tant que guides clés dans ce monde d'apprentissage et de mémoire :

Vous verrez comment ces trois types de mémoire peuvent être décomposés en différentes parties constitutives.

Combinées, ces parties forment ce que vous pourriez considérer comme un « orchestre de mémoire » : un ensemble de types de mémoire que notre cerveau utilise pour nous aider à naviguer dans le monde.

Ces trois types de mémoire sont également à la base du modèle de mémoire à trois étapes ou à plusieurs magasins proposé par Atkinson et Shiffrin en 1968. C'est toujours le modèle de mémoire le plus accepté en science et a été développé par d'autres universitaires.

Cela ressemble essentiellement à ceci, à commencer par les informations rencontrées par votre mémoire sensorielle :

Cette infographie est une façon de représenter le modèle de mémoire à trois étapes ou à plusieurs magasins proposé pour la première fois par Atkinson et Shiffrin en 1968.

  • Sensoriel (iconique, haptique, échoïque, olfactif et gustatif)
  • À court terme (y compris la mémoire de travail)
  • Mémoire explicite à long terme (inclut déclarative, épisodique et sémantique) et implicite (inclut procédurale)

Comme vous pouvez le voir, ces trois types de mémoire servent de termes génériques pour divers autres types de mémoire. À la fin de l'article, vous aurez découvert les différents types de mémoire et comment cette connaissance peut aider vos pouvoirs de mémoire !

Commençons par le premier type de mémoire sur lequel nous comptons tous en premier lieu.

Un : la mémoire sensorielle

Ce type de mémoire humaine dérive directement des cinq sens.

Ces sens sont souvent ressentis en quelques secondes ou peuvent durer quelques minutes.

George Sperling, un psychologue cognitif travaillant dans les années 1960, a effectué un travail important qui a établi à quel point les mémoires sensorielles sont courtes. Il a découvert que la plupart de nos souvenirs sensoriels ont disparu en un quart de seconde.

Même s'ils sont momentanés, tous les souvenirs que nous conservons commencent ici et proviennent de votre vue, de votre odorat, de votre toucher, de votre goût ou de ce que vous entendez. Voici les noms des types spécifiques de mémoire.

La mémoire sensorielle se décompose en plusieurs sous-catégories.

La mémoire sensorielle implique au moins ces cinq modes de perception sensorielle.

Iconique – relatif à nos expériences visuelles

Echoic – reliant les sons que nous entendons.

Haptique – relatif au toucher

Olfactif – relatif à l'odorat

gustatif – relatif au goût

Inutile de dire que plus les sens sont sollicités, plus l'entrée est mémorable. En conséquence, plus l'information est susceptible de rester dans la mémoire à plus long terme.

Si vous voulez vous assurer que votre mémoire sensorielle fonctionne mieux, essayez ces tutoriels :

Deux : la mémoire à court terme

Passées par notre mémoire sensorielle, les informations voyagent ensuite jusqu'à nos mémoires à court terme.

Comme les souvenirs sensoriels, nous conservons de nouveaux souvenirs pendant une très courte période – généralement jusqu'à 30 secondes.

Cette étude est bien connue pour affirmer que nous avons 5 à 9 créneaux disponibles dans nos mémoires à court terme. Tous nos souvenirs passent par cette étape et ils sont soit jetés car ils ne sont pas nécessaires pendant longtemps, soit ils sont conservés et transmis dans des mémoires à plus long terme.

Bien sûr, les athlètes de mémoire enfreignent cette règle tout le temps. Et vous pouvez aussi.

Mémoire de travail

Vous vous souvenez de la dernière fois que vous avez essayé de vous souvenir d'une liste de mots ou d'un numéro de téléphone mais que vous n'aviez ni stylo ni papier ? Cela utiliserait la mémoire de travail.

Souvent utilisée de manière interchangeable avec la mémoire à court terme, il s'agit de la forme de mémoire dédiée à l'exécution de certaines tâches. Par exemple, mémoriser un mot de passe Internet, un numéro de téléphone ou une courte liste de courses.

Sans répétition, les souvenirs dans ce domaine ne sont pas conservés longtemps. Si certaines de ces mémoires de travail sont utiles pendant une période plus longue, cela pourrait valoir la peine de les confier à la mémoire à long terme, qui est le prochain type de mémoire vers lequel nous nous tournerons.

Memoire à long terme

Cette forme de mémoire est destinée au stockage à long terme et a une capacité illimitée.

Dans Le cerveau : l'histoire de toi (2016) , David Eagleman dit que nous avons un zettaoctet de mémoire à notre disposition. Cela est considéré comme suffisant pour stocker environ 30% de toutes les informations dans le monde.

Bien que vous n'ayez jamais besoin de vous en souvenir autant, c'est le genre de mémoire que les gens aimeraient généralement améliorer. Nous pouvons largement diviser les types de mémoire à long terme en mémoire explicite impliquant une pensée consciente et en mémoire implicite impliquant une pensée inconsciente.

Mémoire explicite

Ce type de mémoire rappelle des événements et des souvenirs spécifiques du passé et comporte trois éléments :

C'est le rappel de faits et d'extraits de mémoire qui demandent un effort conscient pour se souvenir. Chaque fois que vous vous prépariez à un test, vous travailliez à améliorer votre mémoire déclarative et votre capacité à vous rappeler ces faits particuliers. La mémoire déclarative est divisée en deux parties liées : la mémoire épisodique et la mémoire sémantique. Ils fonctionnent souvent en harmonie, par exemple lors du rappel de détails autobiographiques sur votre vie.

Mémoire épisodique

Comme le mot l'indique, ce type de mémoire à long terme se rapporte à des épisodes - de brefs extraits de votre vie - et à leur rappel. Ces souvenirs sont d'autant plus forts qu'ils sont associés à des émotions qu'elles soient bonnes ou mauvaises. Vous n'oublierez peut-être jamais avoir été mordu par un chien ou ce que vous avez ressenti le jour où vous avez eu un vélo brillant pour Noël. Nous pouvons également inclure la mémoire autobiographique ici - nous pouvons tous nous rapporter à des moments de notre vie ou à des histoires que nous avons rappelées plusieurs fois et que nous pouvons «déclarer». Ceux-ci sont aussi parfois appelés souvenirs expérientiels.

Mémoire sémantique

C'est l'ensemble des connaissances stockées dans notre cerveau qui nous aide à comprendre et à décrire le monde. Par exemple, savoir ce qu'est un chien, combien de jours y a-t-il dans chaque mois, sachant que la mer est bleue, l'herbe est verte et ainsi de suite.

Les faits que vous pouvez tirer de mémoire incluent les couleurs de choses comme l'herbe et l'eau. Vous pourriez même connaître les noms de ces objets dans plusieurs langues.

Ces types de souvenirs à long terme représentent notre connaissance générale des faits du monde. Comme le mot l'indique, ces souvenirs sont les éléments constitutifs essentiels qui fournissent le contexte et le sens de nos vies. Ils sont stockés dans notre cerveau pour être récupérés.

Par exemple, si vous vous souvenez du jour de votre mariage (un souvenir épisodique), vous devez avoir les éléments clés de l'histoire : la couleur de la robe de la mariée, le type de voiture, l'église, les invités, les discours, la météo et ainsi de suite. C'est une illustration de la façon dont les mémoires épisodiques et les mémoires sémantiques sont souvent utilisées ensemble.

Mémoire implicite

L'autre grande catégorie dans la mémoire à long terme est la mémoire implicite. C'est une sorte de mémoire qui n'a pas besoin d'être rappelée consciemment et qui peut affecter les pensées et les comportements. Ces souvenirs deviennent automatiques après une période initiale d'exposition, d'étude et de pratique. Des études ont été menées, par exemple, sur la force avec laquelle les gens associent les mélodies et les mots dans une chanson. Si vous jouez la même mélodie avec des mots différents, les gens disent souvent qu'ils ne la connaissent pas. La mémoire implicite implique souvent que le cerveau fasse des associations entre deux types d'entrées de cette manière.

Mémoire procédurale

C'est souvent l'élément le plus mis en évidence dans la catégorie mémoire implicite. Ce type de mémoire à long terme se rapporte à l'exécution d'une certaine tâche ou d'une liste de tâches.

Par exemple, beaucoup d'entre nous auraient appris à faire du vélo ou à conduire une voiture. Après avoir d'abord appris, puis fait consciemment et ensuite répété, nous n'avons plus à faire un effort conscient pour effectuer ces tâches.

Faire du vélo fait fortement appel à votre mémoire procédurale.

En effet, il est souvent possible d'exercer une autre activité sans rapport tout en effectuant ce genre de tâches. Par exemple, vous pouvez chanter avec votre chanson préférée tout en conduisant votre voiture.

La mémoire procédurale implique généralement des connaissances qui se renforcent principalement par la répétition et la rétroaction. Ce sont les types de souvenirs que les sportifs de haut niveau essaient de cultiver. Un golfeur ne peut pas se souvenir consciemment de chaque mouvement de son élan lorsqu'il essaie de frapper la balle. Il doit pratiquer le mouvement et obtenir une rétroaction jusqu'à ce que le mouvement devienne inconscient et que les souvenirs qu'il contient soient implicites.

Améliorer votre mémoire

Comme nous l'avons vu, il y a principalement trois étapes de la mémoire. Une autre façon de les décrire est de les appeler :

L'encodage peut être effectué via les sens, le stockage est soit à court terme, soit à long terme et la récupération implique à la fois une mémoire à court terme et à long terme. Voir ici pour une discussion plus approfondie sur les étapes de la mémoire.

Maintenant, quand les gens parlent d'améliorer nos souvenirs, ils pensent généralement à améliorer la récupération.Cependant, nous devons traiter l'amélioration de la mémoire de manière holistique et améliorer les trois niveaux.

Dans cet esprit, que signifie comprendre les types de mémoire pour améliorer tous ces niveaux ?

Sensoriel

Il s'agit d'un domaine difficile à envisager pour de nombreuses améliorations. Le meilleur conseil ici est simplement d'être plus intentionnel et présent lors de l'utilisation des sens.

Oui, fais attention. Cela signifie vraiment prendre en compte les choses que vous voyez, entendez, touchez et ressentez et ne vous laissez pas distraire.

Plus il y a d'associations qui proviennent de vos mémoires sensorielles lorsqu'elles entrent dans votre système de mémoire, plus elles sont susceptibles d'être mémorisées. Si vous ne faites pas attention en premier lieu, les souvenirs ne peuvent jamais devenir fixes.

Mémoire à court terme et de travail

Il existe des moyens simples d'améliorer la mémoire à court terme/de travail. L'un des plus efficaces s'appelle le fractionnement. Il s'agit d'une technique qui consiste à décomposer une longue chaîne de lettres ou de chiffres en morceaux plus faciles à gérer.

Décomposer quelque chose en plus petites parties permet de s'en souvenir plus facilement. Vous souhaiterez peut-être étendre cette idée en réalisant activement que les informations que vous mettez constamment en mémoire à court terme peuvent avoir une place légitime dans votre mémoire à long terme - des exemples ici pourraient être des mots de passe, des informations de compte bancaire et des numéros de passeport. Il vaut la peine de prendre des mesures actives pour transmettre ce type d'information, surtout si cela a un impact positif sur votre vie.

Memoire à long terme

C'est le type de mémoire que la plupart des gens aimeraient améliorer et, comme indiqué, il est lié à la capacité de récupérer des informations. Voici quelques idées :

Soyez émotif…mais pas trop émotif

Plus un souvenir est émouvant, bon ou mauvais, plus vous avez de chances de vous en souvenir. Il n'est peut-être pas conseillé de chercher des expériences émotionnelles positives ou négatives pour améliorer nos souvenirs, mais nous pouvons utiliser ces connaissances pour amener notre cerveau à se souvenir de choses en utilisant des images ou des mots émotifs. Cette technique associative est enseignée dans le cadre de la création de palais de la mémoire. Il convient de mentionner la mémoire flash qui permet d'illustrer ce point.

La mémoire flash implique un rappel vif de situations qui étaient généralement riches en émotions dramatiques.

Les mémoires flash sont rappelées lorsqu'une situation entourant un événement particulier provoque des émotions fortes. La personne ayant ce genre de souvenirs peut sentir qu'elle peut voir une image interne très claire de l'événement.

Alors que la personne qui expérimente le souvenir peut avoir l'impression que c'est comme regarder une image interne, il a été découvert que même ces souvenirs peuvent être assez peu fiables. Les recherches effectuées après la fusillade de JFK font partie des premiers travaux effectués dans ce domaine. L'expert en mémoire David Berglas utilise le terme « effet Kennedy » lorsque les personnes qui utilisent des techniques de mémoire vivifient délibérément des informations lorsqu'elles utilisent des techniques de mémoire.

Dispositifs mnémoniques

Des dispositifs tels que ceux-ci aident à se souvenir en donnant au cerveau un cadre simple et accessible à utiliser. Tout le monde se souvient de choses telles que Chaque bon garçon mérite des fruits pour se souvenir des noms des notes de musique qui tombent sur les lignes d'une portée. Ceux-ci sont largement utilisés dans de nombreux domaines pour se souvenir de certains faits et, naturellement, vous pouvez inventer les vôtres.

Les tests et la boucle de répétition

C'est quelque chose que nos professeurs ont utilisé avec nous à l'école mais qui mérite d'être rappelé. L'acte de récupérer à plusieurs reprises des souvenirs a un impact plus important que de longues périodes d'étude. Lorsque vous essayez de conserver quelque chose dans votre mémoire à court terme, il est conseillé d'utiliser une boucle de répétition pour garder les souvenirs frais. Sur une longue période, à l'aide de répétitions et de tests, les souvenirs peuvent se retrouver dans la mémoire à long terme. Si ces activités peuvent être transformées en jeux pour les rendre plus amusantes, les résultats seront certainement meilleurs.

Remarques immédiates

La rétroaction immédiate crée également de meilleurs souvenirs à long terme. Lorsque vous entreprenez une activité, et cela s'applique particulièrement à l'apprentissage d'une compétence, il est idéal d'avoir un retour immédiat afin de pouvoir corriger vos défauts et ensuite pratiquer correctement la compétence. Il n'y a rien de pire que de se souvenir de la mauvaise façon de faire quelque chose !

Sommeil et santé

Le sommeil fonctionne comme un système de nettoyage qui réduit la présence de toxines et améliore la fonction cérébrale. Ceux qui sacrifient le sommeil sont susceptibles de voir une accumulation de toxines métaboliques telles que la protéine collante bêta-amyloïde. Naturellement, minimiser le stress, bien manger et faire de l'exercice ont tous un impact important sur le cerveau et sa fonction mémorielle.

Du café

Des recherches ont montré qu'une certaine quantité de café peut améliorer notre acuité mentale, mais trop a l'effet inverse.

Jouez à des jeux de réflexion et amusez-vous

Comme pour les muscles du corps, plus vous les utilisez, plus ils deviennent forts. Les jeux cérébraux ou tout ce qui exerce la matière grise peuvent avoir un avantage positif sur les performances globales de la mémoire.

L'étude du cerveau se poursuit et de nouvelles découvertes apportent de légers changements aux théories. Nos souvenirs sont immensément puissants et ont des capacités illimitées. Avec une compréhension plus approfondie du manuel d'utilisation du cerveau et des types de mémoire qui y sont stockés, nous pouvons tirer le meilleur parti de nos souvenirs et avoir un impact positif sur nos vies.

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