Étude intracrânienne sur les mécanismes cérébraux permettant la reconnaissance d’objets

La reconnaissance d’objets est une tâche complexe au cours de laquelle le cerveau doit assembler de manière cohérente tous les éléments d’un objet accessible à l’œil afin de le reconnaître. La construction d’une représentation corticale de l’objet se fait selon un processus appelé « bottom-up », impliquant notamment les régions occipitales et temporales. Un mécanisme « top-down » au niveau des régions pariétales et frontales, facilite la reconnaissance en suggérant des identités potentielles de l’objet à reconnaître. Cependant, le mode de fonctionnement de ces mécanismes est peu connu. Plusieurs études ont démontré une activité gamma induite au moment de la perception cohérente de stimuli, lui conférant ainsi un rôle important dans la reconnaissance d’objets. Cependant, ces études ont utilisé des techniques d’enregistrement peu précises ainsi que des stimuli répétitifs. La première étude de cette thèse vise à décrire la dynamique spatio-temporelle de l’activité gamma induite à l’aide de l’électroencéphalographie intracrânienne, une technique qui possède des résolutions spatiales et temporelles des plus précises. Une tâche d’images fragmentées a été conçue dans le but de décrire l’activité gamma induite selon différents niveaux de reconnaissance, tout en évitant la répétition de stimuli déjà reconnus. Afin de mieux circonscrire les mécanismes « top-down », la tâche a été répétée après un délai de 24 heures. Les résultats démontrent une puissante activité gamma induite au moment de la reconnaissance dans les régions « bottom-up ». Quant aux mécanismes « top-down », l’activité était plus importante aux régions occipitopariétales. Après 24 heures, l’activité était davantage puissante aux régions frontales, suggérant une adaptation des procédés « top-down » selon les demandes de la tâche. Très peu d’études se sont intéressées au rythme alpha dans la reconnaissance d’objets, malgré qu’il soit bien reconnu pour son rôle dans l’attention, la mémoire et la communication des régions neuronales distantes. La seconde étude de cette thèse vise donc à décrire plus précisément l’implication du rythme alpha dans la reconnaissance d’objets en utilisant les techniques et tâches identiques à la première étude. Les analyses révèlent une puissante activité alpha se propageant des régions postérieures aux régions antérieures, non spécifique à la reconnaissance. Une synchronisation de la phase de l’alpha était, quant à elle, observable qu’au moment de la reconnaissance. Après 24 heures, un patron similaire était observable, mais l’amplitude de l’activité augmentait au niveau frontal et les synchronies de la phase étaient davantage distribuées. Le rythme alpha semble donc refléter des processus attentionnels et communicationnels dans la reconnaissance d’objets. En conclusion, cette thèse a permis de décrire avec précision la dynamique spatio-temporelle de l’activité gamma induite et du rythme alpha ainsi que d’en apprendre davantage sur les rôles potentiels que ces deux rythmes occupent dans la reconnaissance d’objets.

A brain-computer interface for navigation in virtual reality

L'interface cerveau-ordinateur (ICO) décode les signaux électriques du cerveau requise par l’électroencéphalographie et transforme ces signaux en commande pour contrôler un appareil ou un logiciel. Un nombre limité de tâches mentales ont été détectés et classifier par différents groupes de recherche. D’autres types de contrôle, par exemple l’exécution d'un mouvement du pied, réel ou imaginaire, peut modifier les ondes cérébrales du cortex moteur. Nous avons utilisé un ICO pour déterminer si nous pouvions faire une classification entre la navigation de type marche avant et arrière, en temps réel et en temps différé, en utilisant différentes méthodes. Dix personnes en bonne santé ont participé à l’expérience sur les ICO dans un tunnel virtuel. L’expérience fut a était divisé en deux séances (48 min chaque). Chaque séance comprenait 320 essais. On a demandé au sujets d’imaginer un déplacement avant ou arrière dans le tunnel virtuel de façon aléatoire d’après une commande écrite sur l'écran. Les essais ont été menés avec feedback. Trois électrodes ont été montées sur le scalp, vis-à-vis du cortex moteur. Durant la 1re séance, la classification des deux taches (navigation avant et arrière) a été réalisée par les méthodes de puissance de bande, de représentation temporel-fréquence, des modèles autorégressifs et des rapports d’asymétrie du rythme β avec classificateurs d’analyse discriminante linéaire et SVM. Les seuils ont été calculés en temps différé pour former des signaux de contrôle qui ont été utilisés en temps réel durant la 2e séance afin d’initier, par les ondes cérébrales de l'utilisateur, le déplacement du tunnel virtuel dans le sens demandé. Après 96 min d'entrainement, la méthode « online biofeedback » de la puissance de bande a atteint une précision de classification moyenne de 76 %, et la classification en temps différé avec les rapports d’asymétrie et puissance de bande, a atteint une précision de classification d’environ 80 %.

Information utile à la catégorisation du sexe des visages

La présente thèse avait pour mandat d’examiner la question suivante : quels sont les indices visuels utilisés pour catégoriser le sexe d’un visage et comment sont-ils traités par le cerveau humain? La plupart des études examinant l’importance de certaines régions faciales pour la catégorisation du sexe des visages présentaient des limites quant à leur validité externe. L’article 1 visait à investiguer l’utilisation des indices achromatiques et chromatiques (sur l’axe xy) dans un contexte de plus grande validité externe. Pour ce faire, nous avons utilisé la technique Bubbles afin d’échantillonner l’espace xy de visages en couleurs n’ayant subi aucune transformation. Afin d’éviter les problèmes liés à la grande répétition des mêmes visages, nous avons utilisé un grand nombre de visages (c.-à-d. 300 visages caucasiens d’hommes et de femmes) et chaque visage n’a été présenté qu’une seule fois à chacun des 30 participants. Les résultats indiquent que la région des yeux et des sourcils—probablement dans le canal blanc-noir—est l’indice le plus important pour discriminer correctement le genre des visages; et que la région de la bouche—probablement dans le canal rouge-vert—est l’indice le plus important pour discriminer rapidement et correctement le genre des visages. Plusieurs études suggèrent qu’un indice facial que nous n’avons pas étudié dans l’article 1—les distances interattributs—est crucial à la catégorisation du sexe. L’étude de Taschereau et al. (2010) présente toutefois des données allant à l’encontre de cette hypothèse : les performances d’identification des visages étaient beaucoup plus faibles lorsque seules les distances interattributs réalistes étaient disponibles que lorsque toutes les autres informations faciales à l’exception des distances interattributs réalistes étaient disponibles. Quoi qu’il en soit, il est possible que la faible performance observée dans la condition où seules les distances interattributs étaient disponibles soit explicable non par une incapacité d’utiliser ces indices efficacement, mais plutôt par le peu d’information contenue dans ces indices. L’article 2 avait donc comme objectif principal d’évaluer l’efficacité—une mesure de performance qui compense pour la faiblesse de l’information disponible—des distances interattributs réalistes pour la catégorisation du sexe des visages chez 60 participants. Afin de maximiser la validité externe, les distances interattributs manipulées respectaient la distribution et la matrice de covariance observées dans un large échantillon de visages (N=515). Les résultats indiquent que les efficacités associées aux visages ne possédant que de l’information au niveau des distances interattributs sont un ordre de magnitude plus faibles que celles associées aux visages possédant toute l’information que possèdent normalement les visages sauf les distances interattributs et donnent le coup de grâce à l’hypothèse selon laquelle les distances interattributs seraient cuciale à la discrimination du sexe des visages. L’article 3 avait pour objectif principal de tester l’hypothèse formulée à la fin de l’article 1 suivant laquelle l’information chromatique dans la région de la bouche serait extraite très rapidement par le système visuel lors de la discrimination du sexe. Cent douze participants ont chacun complété 900 essais d’une tâche de discrimination du genre pendant laquelle l’information achromatique et chromatique des visages était échantillonnée spatiotemporellement avec la technique Bubbles. Les résultats d’une analyse présentée en Discussion seulement confirme l’utilisation rapide de l’information chromatique dans la région de la bouche. De plus, l’utilisation d’un échantillonnage spatiotemporel nous a permis de faire des analyses temps-fréquences desquelles a découlé une découverte intéressante quant aux mécanismes d’encodage des informations spatiales dans le temps. Il semblerait que l’information achromatique et chromatique à l’intérieur d’une même région faciale est échantillonnée à la même fréquence par le cerveau alors que les différentes parties du visage sont échantillonnées à des fréquences différentes (entre 6 et 10 Hz). Ce code fréquentiel est compatible avec certaines évidences électrophysiologiques récentes qui suggèrent que les parties de visages sont « multiplexées » par la fréquence d’oscillations transitoires synchronisées dans le cerveau.

Inference for nonparametric high-frequency estimators with an application to time variation in betas

We consider the problem of conducting inference on nonparametric high-frequency estimators without knowing their asymptotic variances. We prove that a multivariate subsampling method achieves this goal under general conditions that were not previously available in the literature. We suggest a procedure for a data-driven choice of the bandwidth parameters. Our simulation study indicates that the subsampling method is much more robust than the plug-in method based on the asymptotic expression for the variance. Importantly, the subsampling method reliably estimates the variability of the Two Scale estimator even when its parameters are chosen to minimize the finite sample Mean Squared Error; in contrast, the plugin estimator substantially underestimates the sampling uncertainty. By construction, the subsampling method delivers estimates of the variance-covariance matrices that are always positive semi-definite. We use the subsampling method to study the dynamics of financial betas of six stocks on the NYSE. We document significant variation in betas within year 2006, and find that tick data captures more variation in betas than the data sampled at moderate frequencies such as every five or twenty minutes. To capture this variation we estimate a simple dynamic model for betas. The variance estimation is also important for the correction of the errors-in-variables bias in such models. We find that the bias corrections are substantial, and that betas are more persistent than the naive estimators would lead one to believe.

Correcting the Errors : A Note on Volatility Forecast Evaluation Based on High-Frequency Data and Realized Volatilities

This note develops general model-free adjustment procedures for the calculation of unbiased volatility loss functions based on practically feasible realized volatility benchmarks. The procedures, which exploit the recent asymptotic distributional results in Barndorff-Nielsen and Shephard (2002a), are both easy to implement and highly accurate in empirically realistic situations. On properly accounting for the measurement errors in the volatility forecast evaluations reported in Andersen, Bollerslev, Diebold and Labys (2003), the adjustments result in markedly higher estimates for the true degree of return-volatility predictability.

Efficient estimation using the characteristic function : theory and applications with high frequency data

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