991 resultados para spatial error
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We investigate the spatial dependence of the exciton lifetimes in single ZnO nanowires. We have found that the free exciton and bound exciton lifetimes exhibit a maximum at the center of nanowires, while they decrease by 30% towards the tips. This dependence is explained by considering the cavity-like properties of the nanowires in combination with the Purcell effect. We show that the lifetime of the bound-excitons scales with the localization energy to the power of 3/2, which validates the model of Rashba and Gurgenishvili at the nanoscale.
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L'imagerie par résonance magnétique (IRM) peut fournir aux cardiologues des informations diagnostiques importantes sur l'état de la maladie de l'artère coronarienne dans les patients. Le défi majeur pour l'IRM cardiaque est de gérer toutes les sources de mouvement qui peuvent affecter la qualité des images en réduisant l'information diagnostique. Cette thèse a donc comme but de développer des nouvelles techniques d'acquisitions des images IRM, en changeant les techniques de compensation du mouvement, pour en augmenter l'efficacité, la flexibilité, la robustesse et pour obtenir plus d'information sur le tissu et plus d'information temporelle. Les techniques proposées favorisent donc l'avancement de l'imagerie des coronaires dans une direction plus maniable et multi-usage qui peut facilement être transférée dans l'environnement clinique. La première partie de la thèse s'est concentrée sur l'étude du mouvement des artères coronariennes sur des patients en utilisant la techniques d'imagerie standard (rayons x), pour mesurer la précision avec laquelle les artères coronariennes retournent dans la même position battement après battement (repositionnement des coronaires). Nous avons découvert qu'il y a des intervalles dans le cycle cardiaque, tôt dans la systole et à moitié de la diastole, où le repositionnement des coronaires est au minimum. En réponse nous avons développé une nouvelle séquence d'acquisition (T2-post) capable d'acquérir les données aussi tôt dans la systole. Cette séquence a été testée sur des volontaires sains et on a pu constater que la qualité de visualisation des artère coronariennes est égale à celle obtenue avec les techniques standard. De plus, le rapport signal sur bruit fourni par la séquence d'acquisition proposée est supérieur à celui obtenu avec les techniques d'imagerie standard. La deuxième partie de la thèse a exploré un paradigme d'acquisition des images cardiaques complètement nouveau pour l'imagerie du coeur entier. La technique proposée dans ce travail acquiert les données sans arrêt (free-running) au lieu d'être synchronisée avec le mouvement cardiaque. De cette façon, l'efficacité de la séquence d'acquisition est augmentée de manière significative et les images produites représentent le coeur entier dans toutes les phases cardiaques (quatre dimensions, 4D). Par ailleurs, l'auto-navigation de la respiration permet d'effectuer cette acquisition en respiration libre. Cette technologie rend possible de visualiser et évaluer l'anatomie du coeur et de ses vaisseaux ainsi que la fonction cardiaque en quatre dimensions et avec une très haute résolution spatiale et temporelle, sans la nécessité d'injecter un moyen de contraste. Le pas essentiel qui a permis le développement de cette technique est l'utilisation d'une trajectoire d'acquisition radiale 3D basée sur l'angle d'or. Avec cette trajectoire, il est possible d'acquérir continûment les données d'espace k, puis de réordonner les données et choisir les paramètres temporel des images 4D a posteriori. L'acquisition 4D a été aussi couplée avec un algorithme de reconstructions itératif (compressed sensing) qui permet d'augmenter la résolution temporelle tout en augmentant la qualité des images. Grâce aux images 4D, il est possible maintenant de visualiser les artères coronariennes entières dans chaque phase du cycle cardiaque et, avec les mêmes données, de visualiser et mesurer la fonction cardiaque. La qualité des artères coronariennes dans les images 4D est la même que dans les images obtenues avec une acquisition 3D standard, acquise en diastole Par ailleurs, les valeurs de fonction cardiaque mesurées au moyen des images 4D concorde avec les valeurs obtenues avec les images 2D standard. Finalement, dans la dernière partie de la thèse une technique d'acquisition a temps d'écho ultra-court (UTE) a été développée pour la visualisation in vivo des calcifications des artères coronariennes. Des études récentes ont démontré que les acquisitions UTE permettent de visualiser les calcifications dans des plaques athérosclérotiques ex vivo. Cepandent le mouvement du coeur a entravé jusqu'à maintenant l'utilisation des techniques UTE in vivo. Pour résoudre ce problème nous avons développé une séquence d'acquisition UTE avec trajectoire radiale 3D et l'avons testée sur des volontaires. La technique proposée utilise une auto-navigation 3D pour corriger le mouvement respiratoire et est synchronisée avec l'ECG. Trois échos sont acquis pour extraire le signal de la calcification avec des composants au T2 très court tout en permettant de séparer le signal de la graisse depuis le signal de l'eau. Les résultats sont encore préliminaires mais on peut affirmer que la technique développé peut potentiellement montrer les calcifications des artères coronariennes in vivo. En conclusion, ce travail de thèse présente trois nouvelles techniques pour l'IRM du coeur entier capables d'améliorer la visualisation et la caractérisation de la maladie athérosclérotique des coronaires. Ces techniques fournissent des informations anatomiques et fonctionnelles en quatre dimensions et des informations sur la composition du tissu auparavant indisponibles. CORONARY artery magnetic resonance imaging (MRI) has the potential to provide the cardiologist with relevant diagnostic information relative to coronary artery disease of patients. The major challenge of cardiac MRI, though, is dealing with all sources of motions that can corrupt the images affecting the diagnostic information provided. The current thesis, thus, focused on the development of new MRI techniques that change the standard approach to cardiac motion compensation in order to increase the efficiency of cardioavscular MRI, to provide more flexibility and robustness, new temporal information and new tissue information. The proposed approaches help in advancing coronary magnetic resonance angiography (MRA) in the direction of an easy-to-use and multipurpose tool that can be translated to the clinical environment. The first part of the thesis focused on the study of coronary artery motion through gold standard imaging techniques (x-ray angiography) in patients, in order to measure the precision with which the coronary arteries assume the same position beat after beat (coronary artery repositioning). We learned that intervals with minimal coronary artery repositioning occur in peak systole and in mid diastole and we responded with a new pulse sequence (T2~post) that is able to provide peak-systolic imaging. Such a sequence was tested in healthy volunteers and, from the image quality comparison, we learned that the proposed approach provides coronary artery visualization and contrast-to-noise ratio (CNR) comparable with the standard acquisition approach, but with increased signal-to-noise ratio (SNR). The second part of the thesis explored a completely new paradigm for whole- heart cardiovascular MRI. The proposed techniques acquires the data continuously (free-running), instead of being triggered, thus increasing the efficiency of the acquisition and providing four dimensional images of the whole heart, while respiratory self navigation allows for the scan to be performed in free breathing. This enabling technology allows for anatomical and functional evaluation in four dimensions, with high spatial and temporal resolution and without the need for contrast agent injection. The enabling step is the use of a golden-angle based 3D radial trajectory, which allows for a continuous sampling of the k-space and a retrospective selection of the timing parameters of the reconstructed dataset. The free-running 4D acquisition was then combined with a compressed sensing reconstruction algorithm that further increases the temporal resolution of the 4D dataset, while at the same time increasing the overall image quality by removing undersampling artifacts. The obtained 4D images provide visualization of the whole coronary artery tree in each phases of the cardiac cycle and, at the same time, allow for the assessment of the cardiac function with a single free- breathing scan. The quality of the coronary arteries provided by the frames of the free-running 4D acquisition is in line with the one obtained with the standard ECG-triggered one, and the cardiac function evaluation matched the one measured with gold-standard stack of 2D cine approaches. Finally, the last part of the thesis focused on the development of ultrashort echo time (UTE) acquisition scheme for in vivo detection of calcification in the coronary arteries. Recent studies showed that UTE imaging allows for the coronary artery plaque calcification ex vivo, since it is able to detect the short T2 components of the calcification. The heart motion, though, prevented this technique from being applied in vivo. An ECG-triggered self-navigated 3D radial triple- echo UTE acquisition has then been developed and tested in healthy volunteers. The proposed sequence combines a 3D self-navigation approach with a 3D radial UTE acquisition enabling data collection during free breathing. Three echoes are simultaneously acquired to extract the short T2 components of the calcification while a water and fat separation technique allows for proper visualization of the coronary arteries. Even though the results are still preliminary, the proposed sequence showed great potential for the in vivo visualization of coronary artery calcification. In conclusion, the thesis presents three novel MRI approaches aimed at improved characterization and assessment of atherosclerotic coronary artery disease. These approaches provide new anatomical and functional information in four dimensions, and support tissue characterization for coronary artery plaques.
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BACKGROUND: Radial maze tasks have been used to assess optimal foraging and spatial abilities in rodents. The spatial performance was based on a capacity to rely on a configuration of local and distant cues. We adapted maze procedures assessing the relative weight of local cues and distant landmarks for arm choice in humans. NEW METHOD: The procedure allowed testing memory of places in four experimental setups: a fingertip texture-groove maze, a tactile screen maze, a virtual radial maze and a walking size maze. During training, the four reinforced positions remained fixed relative to local and distal cues. During subsequent conflict trials, these frameworks were made conflictive in the prediction of reward locations. RESULTS: Three experiments showed that the relative weight of local and distal relational cues is affected by different factors such as cues' nature, visual access to the environment, real vs. virtual environment, and gender. A fourth experiment illustrated how a walking maze can be used with people suffering intellectual disability. COMPARISON WITH EXISTING METHODS: In our procedure, long-term (reference) and short-term (working) memory can be assessed. It is the first radial task adapted to human that enables dissociating local and distal cues, to provides an indication as to their relative salience. Our mazes are moveable and easily used in limited spaces. Tasks are performed with realistic and spontaneous though controlled exploratory movements. CONCLUSION: Our tasks enabled highlighting the use of different strategies. In a clinical perspective, considering the use of compensatory strategies should orient towards adapted behavioural rehabilitation.
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Biotic interactions are known to affect the composition of species assemblages via several mechanisms, such as competition and facilitation. However, most spatial models of species richness do not explicitly consider inter-specific interactions. Here, we test whether incorporating biotic interactions into high-resolution models alters predictions of species richness as hypothesised. We included key biotic variables (cover of three dominant arctic-alpine plant species) into two methodologically divergent species richness modelling frameworks - stacked species distribution models (SSDM) and macroecological models (MEM) - for three ecologically and evolutionary distinct taxonomic groups (vascular plants, bryophytes and lichens). Predictions from models including biotic interactions were compared to the predictions of models based on climatic and abiotic data only. Including plant-plant interactions consistently and significantly lowered bias in species richness predictions and increased predictive power for independent evaluation data when compared to the conventional climatic and abiotic data based models. Improvements in predictions were constant irrespective of the modelling framework or taxonomic group used. The global biodiversity crisis necessitates accurate predictions of how changes in biotic and abiotic conditions will potentially affect species richness patterns. Here, we demonstrate that models of the spatial distribution of species richness can be improved by incorporating biotic interactions, and thus that these key predictor factors must be accounted for in biodiversity forecasts
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This thesis studies evaluation of software development practices through an error analysis. The work presents software development process, software testing, software errors, error classification and software process improvement methods. The practical part of the work presents results from the error analysis of one software process. It also gives improvement ideas for the project. It was noticed that the classification of the error data was inadequate in the project. Because of this it was impossible to use the error data effectively. With the error analysis we were able to show that there were deficiencies in design and analyzing phases, implementation phase and in testing phase. The work gives ideas for improving error classification and for software development practices.
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En el sector suroriental de la Cuenca del Ebro, la inclinación paleomagnética obtenida en las sucesiones aluviales oligocenas es considerablemente menor que la esperable, si se considera la paleolatitud de referencia calculada para esa región durante el Oligoceno. Este error de inclinación puede deberse a diversos factores, como el control hidrodinámica de las partículas magnéticas en el medio deposicional, la compactación diferencial del sedimento durante el enterramiento, o bien a la deformación tectónica. Este trabajo se ha centrado en su estudio en dos sucesiones dominantemente aluviales, donde previamente se había establecido su magnetoestratigrafia. Las litofacies aluviales y lacustres estudiadas se han agrupado en cinco grupos: areniscas grises, areniscas rojas y versicolores, limos rojos, lutitas rojas y calizas. Se ha demostrado la existencia de una correlación entre la abundancia de filosilicatos y el error de inclinación. De esta manera, las litofacies con un bajo porcentaje de filosilicatos (calizas y areniscas grises) presentan errores de unos 5', estadisticarnente no significativos, con respecto a la inclinación de referencia. Por el contrario, en materiales con un porcentaje más elevado de filosilicatos (limos y arcillas) el error puede llegar a los 25'. Este hecho no tiene repercusión en la interpretación de las polaridades magnéticas, pero si en las reconstmcciones palinspásticas y paleogeográficas basadas en los cálculos de paleolatitudes a partir de las paleoinclinaciones. Los resultados obtenidos demuestran la necesidad de cautela en la propuesta de conclusiones basadas exclusivamente en este tipo de información.
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Mountain regions worldwide are particularly sensitive to on-going climate change. Specifically in the Alps in Switzerland, the temperature has increased twice as fast than in the rest of the Northern hemisphere. Water temperature closely follows the annual air temperature cycle, severely impacting streams and freshwater ecosystems. In the last 20 years, brown trout (Salmo trutta L) catch has declined by approximately 40-50% in many rivers in Switzerland. Increasing water temperature has been suggested as one of the most likely cause of this decline. Temperature has a direct effect on trout population dynamics through developmental and disease control but can also indirectly impact dynamics via food-web interactions such as resource availability. We developed a spatially explicit modelling framework that allows spatial and temporal projections of trout biomass using the Aare river catchment as a model system, in order to assess the spatial and seasonal patterns of trout biomass variation. Given that biomass has a seasonal variation depending on trout life history stage, we developed seasonal biomass variation models for three periods of the year (Autumn-Winter, Spring and Summer). Because stream water temperature is a critical parameter for brown trout development, we first calibrated a model to predict water temperature as a function of air temperature to be able to further apply climate change scenarios. We then built a model of trout biomass variation by linking water temperature to trout biomass measurements collected by electro-fishing in 21 stations from 2009 to 2011. The different modelling components of our framework had overall a good predictive ability and we could show a seasonal effect of water temperature affecting trout biomass variation. Our statistical framework uses a minimum set of input variables that make it easily transferable to other study areas or fish species but could be improved by including effects of the biotic environment and the evolution of demographical parameters over time. However, our framework still remains informative to spatially highlight where potential changes of water temperature could affect trout biomass. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.-
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Segment poses and joint kinematics estimated from skin markers are highly affected by soft tissue artifact (STA) and its rigid motion component (STARM). While four marker-clusters could decrease the STA non-rigid motion during gait activity, other data, such as marker location or STARM patterns, would be crucial to compensate for STA in clinical gait analysis. The present study proposed 1) to devise a comprehensive average map illustrating the spatial distribution of STA for the lower limb during treadmill gait and 2) to analyze STARM from four marker-clusters assigned to areas extracted from spatial distribution. All experiments were realized using a stereophotogrammetric system to track the skin markers and a bi-plane fluoroscopic system to track the knee prosthesis. Computation of the spatial distribution of STA was realized on 19 subjects using 80 markers apposed on the lower limb. Three different areas were extracted from the distribution map of the thigh. The marker displacement reached a maximum of 24.9mm and 15.3mm in the proximal areas of thigh and shank, respectively. STARM was larger on thigh than the shank with RMS error in cluster orientations between 1.2° and 8.1°. The translation RMS errors were also large (3.0mm to 16.2mm). No marker-cluster correctly compensated for STARM. However, the coefficient of multiple correlations exhibited excellent scores between skin and bone kinematics, as well as for STARM between subjects. These correlations highlight dependencies between STARM and the kinematic components. This study provides new insights for modeling STARM for gait activity.
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Résumé: L'impact de la maladie d'Alzheimer (MA) est dévastateur pour la vie quotidienne de la personne affectée, avec perte progressive de la mémoire et d'autres facultés cognitives jusqu'à la démence. Il n'existe toujours pas de traitement contre cette maladie et il y a aussi une grande incertitude sur le diagnostic des premiers stades de la MA. La signature anatomique de la MA, en particulier l'atrophie du lobe temporal moyen (LTM) mesurée avec la neuroimagerie, peut être utilisée comme un biomarqueur précoce, in vivo, des premiers stades de la MA. Toutefois, malgré le rôle évident du LMT dans les processus de la mémoire, nous savons que les modèles anatomiques prédictifs de la MA basés seulement sur des mesures d'atrophie du LTM n'expliquent pas tous les cas cliniques. Au cours de ma thèse, j'ai conduit trois projets pour comprendre l'anatomie et le fonctionnement du LMT dans (1) les processus de la maladie et dans (2) les processus de mémoire ainsi que (3) ceux de l'apprentissage. Je me suis intéressée à une population avec déficit cognitif léger (« Mild Cognitive Impairment », MCI), à risque pour la MA. Le but du premier projet était de tester l'hypothèse que des facteurs, autres que ceux cognitifs, tels que les traits de personnalité peuvent expliquer les différences interindividuelles dans le LTM. De plus, la diversité phénotypique des manifestations précliniques de la MA provient aussi d'une connaissance limitée des processus de mémoire et d'apprentissage dans le cerveau sain. L'objectif du deuxième projet porte sur l'investigation des sous-régions du LTM, et plus particulièrement de leur contribution dans différentes composantes de la mémoire de reconnaissance chez le sujet sain. Pour étudier cela, j'ai utilisé une nouvelle méthode multivariée ainsi que l'IRM à haute résolution pour tester la contribution de ces sous-régions dans les processus de familiarité (« ou Know ») et de remémoration (ou « Recollection »). Finalement, l'objectif du troisième projet était de tester la contribution du LTM en tant que système de mémoire dans l'apprentissage et l'interaction dynamique entre différents systèmes de mémoire durant l'apprentissage. Les résultats du premier projet montrent que, en plus du déficit cognitif observé dans une population avec MCI, les traits de personnalité peuvent expliquer les différences interindividuelles du LTM ; notamment avec une plus grande contribution du neuroticisme liée à une vulnérabilité au stress et à la dépression. Mon étude a permis d'identifier un pattern d'anormalité anatomique dans le LTM associé à la personnalité avec des mesures de volume et de diffusion moyenne du tissu. Ce pattern est caractérisé par une asymétrie droite-gauche du LTM et un gradient antéro-postérieur dans le LTM. J'ai interprété ce résultat par des propriétés tissulaires et neurochimiques différemment sensibles au stress. Les résultats de mon deuxième projet ont contribué au débat actuel sur la contribution des sous-régions du LTM dans les processus de familiarité et de remémoration. Utilisant une nouvelle méthode multivariée, les résultats supportent premièrement une dissociation des sous-régions associées aux différentes composantes de la mémoire. L'hippocampe est le plus associé à la mémoire de type remémoration et le cortex parahippocampique, à la mémoire de type familiarité. Deuxièmement, l'activation correspondant à la trace mnésique pour chaque type de mémoire est caractérisée par une distribution spatiale distincte. La représentation neuronale spécifique, « sparse-distributed», associée à la mémoire de remémoration dans l'hippocampe serait la meilleure manière d'encoder rapidement des souvenirs détaillés sans interférer les souvenirs précédemment stockés. Dans mon troisième projet, j'ai mis en place une tâche d'apprentissage en IRM fonctionnelle pour étudier les processus d'apprentissage d'associations probabilistes basé sur le feedback/récompense. Cette étude m'a permis de mettre en évidence le rôle du LTM dans l'apprentissage et l'interaction entre différents systèmes de mémoire comme la mémoire procédurale, perceptuelle ou d'amorçage et la mémoire de travail. Nous avons trouvé des activations dans le LTM correspondant à un processus de mémoire épisodique; les ganglions de la base (GB), à la mémoire procédurale et la récompense; le cortex occipito-temporal (OT), à la mémoire de représentation perceptive ou l'amorçage et le cortex préfrontal, à la mémoire de travail. Nous avons également observé que ces régions peuvent interagir; le type de relation entre le LTM et les GB a été interprété comme une compétition, ce qui a déjà été reporté dans des études récentes. De plus, avec un modèle dynamique causal, j'ai démontré l'existence d'une connectivité effective entre des régions. Elle se caractérise par une influence causale de type « top-down » venant de régions corticales associées avec des processus de plus haut niveau venant du cortex préfrontal sur des régions corticales plus primaires comme le OT cortex. Cette influence diminue au cours du de l'apprentissage; cela pourrait correspondre à un mécanisme de diminution de l'erreur de prédiction. Mon interprétation est que cela est à l'origine de la connaissance sémantique. J'ai également montré que les choix du sujet et l'activation cérébrale associée sont influencés par les traits de personnalité et des états affectifs négatifs. Les résultats de cette thèse m'ont amenée à proposer (1) un modèle expliquant les mécanismes possibles liés à l'influence de la personnalité sur le LTM dans une population avec MCI, (2) une dissociation des sous-régions du LTM dans différents types de mémoire et une représentation neuronale spécifique à ces régions. Cela pourrait être une piste pour résoudre les débats actuels sur la mémoire de reconnaissance. Finalement, (3) le LTM est aussi un système de mémoire impliqué dans l'apprentissage et qui peut interagir avec les GB par une compétition. Nous avons aussi mis en évidence une interaction dynamique de type « top -down » et « bottom-up » entre le cortex préfrontal et le cortex OT. En conclusion, les résultats peuvent donner des indices afin de mieux comprendre certains dysfonctionnements de la mémoire liés à l'âge et la maladie d'Alzheimer ainsi qu'à améliorer le développement de traitement. Abstract: The impact of Alzheimer's disease is devastating for the daily life of the affected patients, with progressive loss of memory and other cognitive skills until dementia. We still lack disease modifying treatment and there is also a great amount of uncertainty regarding the accuracy of diagnostic classification in the early stages of AD. The anatomical signature of AD, in particular the medial temporal lobe (MTL) atrophy measured with neuroimaging, can be used as an early in vivo biomarker in early stages of AD. However, despite the evident role of MTL in memory, we know that the derived predictive anatomical model based only on measures of brain atrophy in MTL does not explain all clinical cases. Throughout my thesis, I have conducted three projects to understand the anatomy and the functioning of MTL on (1) disease's progression, (2) memory process and (3) learning process. I was interested in a population with mild cognitive impairment (MCI), at risk for AD. The objective of the first project was to test the hypothesis that factors, other than the cognitive ones, such as the personality traits, can explain inter-individual differences in the MTL. Moreover, the phenotypic diversity in the manifestations of preclinical AD arises also from the limited knowledge of memory and learning processes in healthy brain. The objective of the second project concerns the investigation of sub-regions of the MTL, and more particularly their contributions in the different components of recognition memory in healthy subjects. To study that, I have used a new multivariate method as well as MRI at high resolution to test the contribution of those sub-regions in the processes of familiarity and recollection. Finally, the objective of the third project was to test the contribution of the MTL as a memory system in learning and the dynamic interaction between memory systems during learning. The results of the first project show that, beyond cognitive state of impairment observed in the population with MCI, the personality traits can explain the inter-individual differences in the MTL; notably with a higher contribution of neuroticism linked to proneness to stress and depression. My study has allowed identifying a pattern of anatomical abnormality in the MTL related to personality with measures of volume and mean diffusion of the tissue. That pattern is characterized by right-left asymmetry in MTL and an anterior to posterior gradient within MTL. I have interpreted that result by tissue and neurochemical properties differently sensitive to stress. Results of my second project have contributed to the actual debate on the contribution of MTL sub-regions in the processes of familiarity and recollection. Using a new multivariate method, the results support firstly a dissociation of the subregions associated with different memory components. The hippocampus was mostly associated with recollection and the surrounding parahippocampal cortex, with familiarity type of memory. Secondly, the activation corresponding to the mensic trace for each type of memory is characterized by a distinct spatial distribution. The specific neuronal representation, "sparse-distributed", associated with recollection in the hippocampus would be the best way to rapidly encode detailed memories without overwriting previously stored memories. In the third project, I have created a learning task with functional MRI to sudy the processes of learning of probabilistic associations based on feedback/reward. That study allowed me to highlight the role of the MTL in learning and the interaction between different memory systems such as the procedural memory, the perceptual memory or priming and the working memory. We have found activations in the MTL corresponding to a process of episodic memory; the basal ganglia (BG), to a procedural memory and reward; the occipito-temporal (OT) cortex, to a perceptive memory or priming and the prefrontal cortex, to working memory. We have also observed that those regions can interact; the relation type between the MTL and the BG has been interpreted as a competition. In addition, with a dynamic causal model, I have demonstrated a "top-down" influence from cortical regions associated with high level cortical area such as the prefrontal cortex on lower level cortical regions such as the OT cortex. That influence decreases during learning; that could correspond to a mechanism linked to a diminution of prediction error. My interpretation is that this is at the origin of the semantic knowledge. I have also shown that the subject's choice and the associated brain activation are influenced by personality traits and negative affects. Overall results of this thesis have brought me to propose (1) a model explaining the possible mechanism linked to the influence of personality on the MTL in a population with MCI, (2) a dissociation of MTL sub-regions in different memory types and a neuronal representation specific to each region. This could be a cue to resolve the actual debates on recognition memory. Finally, (3) the MTL is also a system involved in learning and that can interact with the BG by a competition. We have also shown a dynamic interaction of « top -down » and « bottom-up » types between the pre-frontal cortex and the OT cortex. In conclusion, the results could give cues to better understand some memory dysfunctions in aging and Alzheimer's disease and to improve development of treatment.
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Notre consommation en eau souterraine, en particulier comme eau potable ou pour l'irrigation, a considérablement augmenté au cours des années. De nombreux problèmes font alors leur apparition, allant de la prospection de nouvelles ressources à la remédiation des aquifères pollués. Indépendamment du problème hydrogéologique considéré, le principal défi reste la caractérisation des propriétés du sous-sol. Une approche stochastique est alors nécessaire afin de représenter cette incertitude en considérant de multiples scénarios géologiques et en générant un grand nombre de réalisations géostatistiques. Nous rencontrons alors la principale limitation de ces approches qui est le coût de calcul dû à la simulation des processus d'écoulements complexes pour chacune de ces réalisations. Dans la première partie de la thèse, ce problème est investigué dans le contexte de propagation de l'incertitude, oú un ensemble de réalisations est identifié comme représentant les propriétés du sous-sol. Afin de propager cette incertitude à la quantité d'intérêt tout en limitant le coût de calcul, les méthodes actuelles font appel à des modèles d'écoulement approximés. Cela permet l'identification d'un sous-ensemble de réalisations représentant la variabilité de l'ensemble initial. Le modèle complexe d'écoulement est alors évalué uniquement pour ce sousensemble, et, sur la base de ces réponses complexes, l'inférence est faite. Notre objectif est d'améliorer la performance de cette approche en utilisant toute l'information à disposition. Pour cela, le sous-ensemble de réponses approximées et exactes est utilisé afin de construire un modèle d'erreur, qui sert ensuite à corriger le reste des réponses approximées et prédire la réponse du modèle complexe. Cette méthode permet de maximiser l'utilisation de l'information à disposition sans augmentation perceptible du temps de calcul. La propagation de l'incertitude est alors plus précise et plus robuste. La stratégie explorée dans le premier chapitre consiste à apprendre d'un sous-ensemble de réalisations la relation entre les modèles d'écoulement approximé et complexe. Dans la seconde partie de la thèse, cette méthodologie est formalisée mathématiquement en introduisant un modèle de régression entre les réponses fonctionnelles. Comme ce problème est mal posé, il est nécessaire d'en réduire la dimensionnalité. Dans cette optique, l'innovation du travail présenté provient de l'utilisation de l'analyse en composantes principales fonctionnelles (ACPF), qui non seulement effectue la réduction de dimensionnalités tout en maximisant l'information retenue, mais permet aussi de diagnostiquer la qualité du modèle d'erreur dans cet espace fonctionnel. La méthodologie proposée est appliquée à un problème de pollution par une phase liquide nonaqueuse et les résultats obtenus montrent que le modèle d'erreur permet une forte réduction du temps de calcul tout en estimant correctement l'incertitude. De plus, pour chaque réponse approximée, une prédiction de la réponse complexe est fournie par le modèle d'erreur. Le concept de modèle d'erreur fonctionnel est donc pertinent pour la propagation de l'incertitude, mais aussi pour les problèmes d'inférence bayésienne. Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont les algorithmes les plus communément utilisés afin de générer des réalisations géostatistiques en accord avec les observations. Cependant, ces méthodes souffrent d'un taux d'acceptation très bas pour les problèmes de grande dimensionnalité, résultant en un grand nombre de simulations d'écoulement gaspillées. Une approche en deux temps, le "MCMC en deux étapes", a été introduite afin d'éviter les simulations du modèle complexe inutiles par une évaluation préliminaire de la réalisation. Dans la troisième partie de la thèse, le modèle d'écoulement approximé couplé à un modèle d'erreur sert d'évaluation préliminaire pour le "MCMC en deux étapes". Nous démontrons une augmentation du taux d'acceptation par un facteur de 1.5 à 3 en comparaison avec une implémentation classique de MCMC. Une question reste sans réponse : comment choisir la taille de l'ensemble d'entrainement et comment identifier les réalisations permettant d'optimiser la construction du modèle d'erreur. Cela requiert une stratégie itérative afin que, à chaque nouvelle simulation d'écoulement, le modèle d'erreur soit amélioré en incorporant les nouvelles informations. Ceci est développé dans la quatrième partie de la thèse, oú cette méthodologie est appliquée à un problème d'intrusion saline dans un aquifère côtier. -- Our consumption of groundwater, in particular as drinking water and for irrigation, has considerably increased over the years and groundwater is becoming an increasingly scarce and endangered resource. Nofadays, we are facing many problems ranging from water prospection to sustainable management and remediation of polluted aquifers. Independently of the hydrogeological problem, the main challenge remains dealing with the incomplete knofledge of the underground properties. Stochastic approaches have been developed to represent this uncertainty by considering multiple geological scenarios and generating a large number of realizations. The main limitation of this approach is the computational cost associated with performing complex of simulations in each realization. In the first part of the thesis, we explore this issue in the context of uncertainty propagation, where an ensemble of geostatistical realizations is identified as representative of the subsurface uncertainty. To propagate this lack of knofledge to the quantity of interest (e.g., the concentration of pollutant in extracted water), it is necessary to evaluate the of response of each realization. Due to computational constraints, state-of-the-art methods make use of approximate of simulation, to identify a subset of realizations that represents the variability of the ensemble. The complex and computationally heavy of model is then run for this subset based on which inference is made. Our objective is to increase the performance of this approach by using all of the available information and not solely the subset of exact responses. Two error models are proposed to correct the approximate responses follofing a machine learning approach. For the subset identified by a classical approach (here the distance kernel method) both the approximate and the exact responses are knofn. This information is used to construct an error model and correct the ensemble of approximate responses to predict the "expected" responses of the exact model. The proposed methodology makes use of all the available information without perceptible additional computational costs and leads to an increase in accuracy and robustness of the uncertainty propagation. The strategy explored in the first chapter consists in learning from a subset of realizations the relationship between proxy and exact curves. In the second part of this thesis, the strategy is formalized in a rigorous mathematical framework by defining a regression model between functions. As this problem is ill-posed, it is necessary to reduce its dimensionality. The novelty of the work comes from the use of functional principal component analysis (FPCA), which not only performs the dimensionality reduction while maximizing the retained information, but also allofs a diagnostic of the quality of the error model in the functional space. The proposed methodology is applied to a pollution problem by a non-aqueous phase-liquid. The error model allofs a strong reduction of the computational cost while providing a good estimate of the uncertainty. The individual correction of the proxy response by the error model leads to an excellent prediction of the exact response, opening the door to many applications. The concept of functional error model is useful not only in the context of uncertainty propagation, but also, and maybe even more so, to perform Bayesian inference. Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms are the most common choice to ensure that the generated realizations are sampled in accordance with the observations. Hofever, this approach suffers from lof acceptance rate in high dimensional problems, resulting in a large number of wasted of simulations. This led to the introduction of two-stage MCMC, where the computational cost is decreased by avoiding unnecessary simulation of the exact of thanks to a preliminary evaluation of the proposal. In the third part of the thesis, a proxy is coupled to an error model to provide an approximate response for the two-stage MCMC set-up. We demonstrate an increase in acceptance rate by a factor three with respect to one-stage MCMC results. An open question remains: hof do we choose the size of the learning set and identify the realizations to optimize the construction of the error model. This requires devising an iterative strategy to construct the error model, such that, as new of simulations are performed, the error model is iteratively improved by incorporating the new information. This is discussed in the fourth part of the thesis, in which we apply this methodology to a problem of saline intrusion in a coastal aquifer.
Resumo:
Allocentric spatial memory, the memory for locations coded in relation to objects comprising our environment, is a fundamental component of episodic memory and is dependent on the integrity of the hippocampal formation in adulthood. Previous research from different laboratories reported that basic allocentric spatial memory abilities are reliably observed in children after 2 years of age. Based on work performed in monkeys and rats, we had proposed that the functional maturation of direct entorhinal cortex projections to the CA1 field of the hippocampus might underlie the emergence of basic allocentric spatial memory. We also proposed that the protracted development of the dentate gyrus and its projections to the CA3 field of the hippocampus might underlie the development of high-resolution allocentric spatial memory capacities, based on the essential contribution of these structures to the process known as pattern separation. Here, we present an experiment designed to assess the development of spatial pattern separation capacities and its impact on allocentric spatial memory performance in children from 18 to 48 months of age. We found that: (1) allocentric spatial memory performance improved with age, (2) as compared to younger children, a greater number of children older than 36 months advanced to the final stage requiring the highest degree of spatial resolution, and (3) children that failed at different stages exhibited difficulties in discriminating locations that required higher spatial resolution abilities. These results are consistent with the hypothesis that improvements in human spatial memory performance might be linked to improvements in pattern separation capacities.