Modélisation Des Ondes D'activité Dans La Rétine
il y a 2 semaines
- Réf
- **ABG-112608**
**ADUM-48203**
- Sujet de Thèse- 29/03/2023- Université Côte d'Azur- Lieu de travail- Sophia Antipolis Cedex - France- Intitulé du sujet- Modélisation des ondes d'activité dans la rétine // Activity waves in the retina: a modelling study- Mots clés- Neurosciences computationnelles, Vision, Rétine, Modélisation
- Computational neuroscience, Vision, Retina, Modelling**Description du sujet**:
- Vous courez dans la forêt. Il y a du vent. Tout bouge : votre tête, votre corps, les arbres qui vous entourent. Soudain, un petit oiseau traverse votre champ visuel. Vous êtes immédiatement en mesure de le détecter même si votre environnement est si bruité. Qu'est-ce qui rend notre système visuel si efficace ? Qu'est-ce qui le rend capable d'effectuer si rapidement et efficacement la tâche complexe de déchiffrer notre environnement en constante évolution avec une consommation d'énergie si faible, surpassant largement tous les dispositifs artificiels existants ?
- Une partie de cette capacité étonnante commence dans la rétine. Cette petite membrane, à l'arrière de notre yeux, reçoit la lumière du monde extérieur et la traite de manière très astucieuse, avant envoyer l'information visuelle au cerveau sous forme de trains de potentiels d'action. Cependant, pour extraire l'Information essentielle de façon rapide et efficace la rétine suit un stratégie de codage efficace: prédire son entrée future et ne signaler que des événements imprévus ou surprenants. En particulier, un objet en mouvement induit une onde rétinienne d'activité aidant le cerveau non seulement à déchiffrer mais aussi anticiper la trajectoire [2,3,4]. De plus, la plasticité à court terme permet à la rétine de répondre aux violations de cette anticipation [5]. Ces capacités sont en grande partie dues à la structure complexe du réseau rétininen, de mieux en mieux connue grâce à les progrès des neurosciences. Pourtant, une description théorique de la dynamique du réseau rétinien fournissant une compréhension globale de la façon dont il répond si efficacement à des stimuli visuels spatio-temporels complexes est peu avancée.- Dans cette thèse de doctorat, nous avons voulons aborder cet aspect sur la base des modèles proposés dans [4,6]. Plus précisément, nous voulons répondre aux questions suivantes:
- 1) Comment la structure du réseau rétinien contraint-elle les caractéristiques des ondes (vitesse, extension spatiale, latence) en réponse à un objet en mouvement?
- 2) Réciproquement, que pouvons-nous apprendre sur la structure et la dynamique de la rétine à partir de la observation de ces ondes induites par le mouvement?
- 3) Plus généralement, quel type de stimuli spatio-temporels permettrait d'extraire le maximum quantité d'informations sur le réseau rétinien?
- La thèse sera à l'interface entre calculs mathématiques, simulations numériques réalisé et expérimentations en collaboration avec l'Université de Valparaiso (A. Palacios Lab).
You are running in the forest. There is wind. Everything is moving: your head, your body,
- the trees around you. Suddenly, a small bird crosses your visual field. You are immediately able to
- detect it even if your environment is so noisy. What makes our visual system so efficient ? What
- makes it able to perform so rapidly and efficiently the complex task of deciphering our ever
changing environment with a so weak energy consumption, largely outperforming all existing
- artificial devices ?
- Part of this astonishing ability starts in the retina. This small membrane, at the back of our
- eyes, receives the light from the outside world and processes it in a very smart way [1], before
- sending the visual information to the brain in the form of spike trains. However, to extract essential
- information fast and efficiently the retina does not signal raw input features but follows a more
- efficient coding strategy: to predict its future input and only signal unpredicted or surprising events.
- In particular, a moving object induces a retinal wave of activity helping the brain not only to
- decipher but also to anticipate its trajectory [2,3,4]. In addition, short term plasticity allows the
- retina to respond to violations of its anticipation [5]. These overwhelming capacities are largely
- due to the complex network structure of the retina, better and better known thanks to striking
- advances in neuroscience. Yet, a theoretical description of the retinal network dynamics providing a
- global understanding of how it responds so efficiently to complex spatio-temporal visual stimuli is
- largely missing.
- Our group has developed a formalism that allows us to mathematically characterise the
- different retina layers and their interactions in the realm of dynamical systems theory [6]. This has
- allowed us to
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