Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification

Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de perceptions. Ni le modèle exact, ni la méthode exacte utilisée pour l'ajustement ne sont connus, mais les algorithmes existants qui permettent l'ajustement de tels modèles ont besoin de faire une estimation conditionnelle des variables latentes. Cela nous peut nous aider à comprendre pourquoi le système visuel pourrait ajuster un tel modèle; si le modèle est approprié, ces estimé conditionnels peuvent aussi former une excellente représentation, qui permettent d'analyser le contenu sémantique des images perçues. Le travail présenté ici utilise la performance en classification d'images (discrimination entre des types d'objets communs) comme base pour comparer des modèles du système visuel, et des algorithmes pour ajuster ces modèles (vus comme des densités de probabilité) à des images. Cette thèse (a) montre que des modèles basés sur les cellules complexes de l'aire visuelle V1 généralisent mieux à partir d'exemples d'entraînement étiquetés que les réseaux de neurones conventionnels, dont les unités cachées sont plus semblables aux cellules simples de V1; (b) présente une nouvelle interprétation des modèles du système visuels basés sur des cellules complexes, comme distributions de probabilités, ainsi que de nouveaux algorithmes pour les ajuster à des données; et (c) montre que ces modèles forment des représentations qui sont meilleures pour la classification d'images, après avoir été entraînés comme des modèles de probabilités. Deux innovations techniques additionnelles, qui ont rendu ce travail possible, sont également décrites : un algorithme de recherche aléatoire pour sélectionner des hyper-paramètres, et un compilateur pour des expressions mathématiques matricielles, qui peut optimiser ces expressions pour processeur central (CPU) et graphique (GPU).

Modélisation de la diffraction des ondes de cisaillement en élastographie dynamique ultrasonore

L'élastographie ultrasonore est une technique d'imagerie émergente destinée à cartographier les paramètres mécaniques des tissus biologiques, permettant ainsi d’obtenir des informations diagnostiques additionnelles pertinentes. La méthode peut ainsi être perçue comme une extension quantitative et objective de l'examen palpatoire. Diverses techniques élastographiques ont ainsi été proposées pour l'étude d'organes tels que le foie, le sein et la prostate et. L'ensemble des méthodes proposées ont en commun une succession de trois étapes bien définies: l'excitation mécanique (statique ou dynamique) de l'organe, la mesure des déplacements induits (réponse au stimulus), puis enfin, l'étape dite d'inversion, qui permet la quantification des paramètres mécaniques, via un modèle théorique préétabli. Parallèlement à la diversification des champs d'applications accessibles à l'élastographie, de nombreux efforts sont faits afin d'améliorer la précision ainsi que la robustesse des méthodes dites d'inversion. Cette thèse regroupe un ensemble de travaux théoriques et expérimentaux destinés à la validation de nouvelles méthodes d'inversion dédiées à l'étude de milieux mécaniquement inhomogènes. Ainsi, dans le contexte du diagnostic du cancer du sein, une tumeur peut être perçue comme une hétérogénéité mécanique confinée, ou inclusion, affectant la propagation d'ondes de cisaillement (stimulus dynamique). Le premier objectif de cette thèse consiste à formuler un modèle théorique capable de prédire l'interaction des ondes de cisaillement induites avec une tumeur, dont la géométrie est modélisée par une ellipse. Après validation du modèle proposé, un problème inverse est formulé permettant la quantification des paramètres viscoélastiques de l'inclusion elliptique. Dans la continuité de cet objectif, l'approche a été étendue au cas d'une hétérogénéité mécanique tridimensionnelle et sphérique avec, comme objectifs additionnels, l'applicabilité aux mesures ultrasonores par force de radiation, mais aussi à l'estimation du comportement rhéologique de l'inclusion (i.e., la variation des paramètres mécaniques avec la fréquence d'excitation). Enfin, dans le cadre de l'étude des propriétés mécaniques du sang lors de la coagulation, une approche spécifique découlant de précédents travaux réalisés au sein de notre laboratoire est proposée. Celle-ci consiste à estimer la viscoélasticité du caillot sanguin via le phénomène de résonance mécanique, ici induit par force de radiation ultrasonore. La méthode, dénommée ARFIRE (''Acoustic Radiation Force Induced Resonance Elastography'') est appliquée à l'étude de la coagulation de sang humain complet chez des sujets sains et sa reproductibilité est évaluée.

Is social phobia characterized by a distinct interpersonal pattern?

Traditionnellement, le construit de la phobie sociale a été défini selon une vision intrapersonnelle, en tant que trouble de l’anxiété. Une autre conception se propose de la définir d’un point de vue interpersonnel, comme un pattern global d’autoprotection. L’objectif principal de cette thèse est de tester des hypothèses tirées du modèle interpersonnel de la phobie sociale. Deux études, présentées sous forme d’articles, ont permis d’examiner si des patterns spécifiques d’autoprotection, tels que l’impuissance et la soumission, caractérisent le mode de fonctionnement des phobiques sociaux. Les études ont également évalué si l’autoprotection et l’anxiété sont interreliées. Pour la première étude, les patterns interpersonnels de 132 phobiques sociaux, évalués à l’aide d’une mesure dérivée du Circumplex interpersonnel, ont été comparés à ceux de 85 individus célibataires ayant une dysfonction sexuelle et 105 sujets normaux. La relation entre les patterns d’autoprotection, l’anxiété sociale, la détresse générale et le fonctionnement social a également été examinée chez les phobiques sociaux. La seconde étude a permis d’examiner l’évolution des patterns d’autoprotection ainsi que de l’anxiété sociale, de la détresse générale et du fonctionnement social, chez 85 phobiques sociaux à quatre moments : avant et après un traitement d’approche interpersonnelle, ainsi qu’aux relances de six mois et d’un an. L’étude a également comparé les participants en rémission et ceux satisfaisant les critères de la phobie sociale un an suivant la fin du traitement. Les résultats suggèrent que les patterns d’impuissance et de soumission sont caractéristiques de la phobie sociale. Plus précisément, ces patterns décrivent davantage les comportements des phobiques sociaux plutôt que ceux des groupes de comparaison. De plus, une réduction significative de l’autoprotection a été notée au post-traitement et maintenue jusqu’au suivi d’un an, surtout chez les participants en rémission.En outre, une relation entre l’autoprotection, l’anxiété sociale et la détresse générale a été mise en évidence chez les phobiques sociaux. Une amélioration de l’anxiété, de la détresse subjective et du fonctionnement social cohérente avec la dissolution des patterns d’autoprotection a également été obtenue au post-traitement. En conclusion, les résultats des deux études appuient une conception interpersonnelle de la phobie sociale.