Localisation d'un locus pour trait quantitatif pour l'hypertension sur le chromosome 18 du rat Dahl

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

HTDE1 : caractérisation, localisation et potentiel transformant d'un membre d'une nouvelle famille de protéines

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Localisation d'un locus pour trait quantitif pour l'hypertension sur le chromosome 2 du rat Dahl

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Les inclusions intranucléaires de la dystrophie musculaire oculopharyngée (DMOP) : relation entre composition, localisation et expression

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Localisation souscellulaire des récepteurs aux hormones sexuelles stéroïdiennes dans le coeur de souris

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Navigation et localisation en imagerie SPECT

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Expression, activation et localisation de CaMKII, CDK5, GSK3[bêta], PKA et ROCKII dans les souris JNPL3 qui expriment la forme humaine mutante P301L de tau

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Expression and localization of MT1-MMP and its activating enzyme furin in the glomerular wall of short and long term diabetic rats = Expression et localisation de la MT1-MMP et de la furine dans la paroi glomérulaire de rats diabétiques

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

A spiking neural network implementation of sound localisation

The focus of this paper is the implementation of a spiking neural network to achieve sound localization; the model is based on the influential short paper by Jeffress in 1948. The SNN has a two-layer topology which can accommodate a limited number of angles in the azimuthal plane. The model accommodates multiple inter-neuron connections with associated delays, and a supervised STDP algorithm is applied to select the optimal pathway for sound localization. Also an analysis of previous relevant work in the area of auditory modelling supports this research.

Spiking neuron models of the medial and lateral superior olive for sound localisation

Sound localisation is defined as the ability to identify the position of a sound source. The brain employs two cues to achieve this functionality for the horizontal plane, interaural time difference (ITD) by means of neurons in the medial superior olive (MSO) and interaural intensity difference (IID) by neurons of the lateral superior olive (LSO), both located in the superior olivary complex of the auditory pathway. This paper presents spiking neuron architectures of the MSO and LSO. An implementation of the Jeffress model using spiking neurons is presented as a representation of the MSO, while a spiking neuron architecture showing how neurons of the medial nucleus of the trapezoid body interact with LSO neurons to determine the azimuthal angle is discussed. Experimental results to support this work are presented.

A comparison of sound localisation techniques using cross-correlation and spiking neural networks for mobile robotics

This paper outlines the development of a crosscorrelation algorithm and a spiking neural network (SNN) for sound localisation based on real sound recorded in a noisy and dynamic environment by a mobile robot. The SNN architecture aims to simulate the sound localisation ability of the mammalian auditory pathways by exploiting the binaural cue of interaural time difference (ITD). The medial superior olive was the inspiration for the SNN architecture which required the integration of an encoding layer which produced biologically realistic spike trains, a model of the bushy cells found in the cochlear nucleus and a supervised learning algorithm. The experimental results demonstrate that biologically inspired sound localisation achieved using a SNN can compare favourably to the more classical technique of cross-correlation.

Hierarchically grouped 2D local features applied to edge contour localisation

One of the most significant research topics in computer vision is object detection. Most of the reported object detection results localise the detected object within a bounding box, but do not explicitly label the edge contours of the object. Since object contours provide a fundamental diagnostic of object shape, some researchers have initiated work on linear contour feature representations for object detection and localisation. However, linear contour feature-based localisation is highly dependent on the performance of linear contour detection within natural images, and this can be perturbed significantly by a cluttered background. In addition, the conventional approach to achieving rotation-invariant features is to rotate the feature receptive field to align with the local dominant orientation before computing the feature representation. Grid resampling after rotation adds extra computational cost and increases the total time consumption for computing the feature descriptor. Though it is not an expensive process if using current computers, it is appreciated that if each step of the implementation is faster to compute especially when the number of local features is increasing and the application is implemented on resource limited ”smart devices”, such as mobile phones, in real-time. Motivated by the above issues, a 2D object localisation system is proposed in this thesis that matches features of edge contour points, which is an alternative method that takes advantage of the shape information for object localisation. This is inspired by edge contour points comprising the basic components of shape contours. In addition, edge point detection is usually simpler to achieve than linear edge contour detection. Therefore, the proposed localization system could avoid the need for linear contour detection and reduce the pathological disruption from the image background. Moreover, since natural images usually comprise many more edge contour points than interest points (i.e. corner points), we also propose new methods to generate rotation-invariant local feature descriptors without pre-rotating the feature receptive field to improve the computational efficiency of the whole system. In detail, the 2D object localisation system is achieved by matching edge contour points features in a constrained search area based on the initial pose-estimate produced by a prior object detection process. The local feature descriptor obtains rotation invariance by making use of rotational symmetry of the hexagonal structure. Therefore, a set of local feature descriptors is proposed based on the hierarchically hexagonal grouping structure. Ultimately, the 2D object localisation system achieves a very promising performance based on matching the proposed features of edge contour points with the mean correct labelling rate of the edge contour points 0.8654 and the mean false labelling rate 0.0314 applied on the data from Amsterdam Library of Object Images (ALOI). Furthermore, the proposed descriptors are evaluated by comparing to the state-of-the-art descriptors and achieve competitive performances in terms of pose estimate with around half-pixel pose error.

Étude des mécanismes de localisation auditive et de leur plasticité dans le cortex auditif humain

Pouvoir déterminer la provenance des sons est fondamental pour bien interagir avec notre environnement. La localisation auditive est une faculté importante et complexe du système auditif humain. Le cerveau doit décoder le signal acoustique pour en extraire les indices qui lui permettent de localiser une source sonore. Ces indices de localisation auditive dépendent en partie de propriétés morphologiques et environnementales qui ne peuvent être anticipées par l'encodage génétique. Le traitement de ces indices doit donc être ajusté par l'expérience durant la période de développement. À l’âge adulte, la plasticité en localisation auditive existe encore. Cette plasticité a été étudiée au niveau comportemental, mais on ne connaît que très peu ses corrélats et mécanismes neuronaux. La présente recherche avait pour objectif d'examiner cette plasticité, ainsi que les mécanismes d'encodage des indices de localisation auditive, tant sur le plan comportemental, qu'à travers les corrélats neuronaux du comportement observé. Dans les deux premières études, nous avons imposé un décalage perceptif de l’espace auditif horizontal à l’aide de bouchons d’oreille numériques. Nous avons montré que de jeunes adultes peuvent rapidement s’adapter à un décalage perceptif important. Au moyen de l’IRM fonctionnelle haute résolution, nous avons observé des changements de l’activité corticale auditive accompagnant cette adaptation, en termes de latéralisation hémisphérique. Nous avons également pu confirmer l’hypothèse de codage par hémichamp comme représentation de l'espace auditif horizontal. Dans une troisième étude, nous avons modifié l’indice auditif le plus important pour la perception de l’espace vertical à l’aide de moulages en silicone. Nous avons montré que l’adaptation à cette modification n’était suivie d’aucun effet consécutif au retrait des moulages, même lors de la toute première présentation d’un stimulus sonore. Ce résultat concorde avec l’hypothèse d’un mécanisme dit de many-to-one mapping, à travers lequel plusieurs profils spectraux peuvent être associés à une même position spatiale. Dans une quatrième étude, au moyen de l’IRM fonctionnelle et en tirant profit de l’adaptation aux moulages de silicone, nous avons révélé l’encodage de l’élévation sonore dans le cortex auditif humain.