Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

Le corps ambivalent dans l'exposition «En imparfaite santé : la médicalisation de l'architecture» (2011-2012)

Le progrès scientifique et technologique n'est pas sans faille – les conséquences imprévues de son application peuvent causer de nouveaux problèmes. Tel est le constat machiavélien sur lequel est fondé le projet En imparfaite santé : la médicalisation de l'architecture du Centre Canadien d'Architecture (2011-2012), présenté sous forme d'exposition et de catalogue. Ce mémoire étudie comment les deux plateformes, la première étant expérientielle et la seconde théorique, formulent une critique du processus de la médicalisation actuelle, lequel est entré dans le champ de l'architecture contemporaine. L’exposition est approchée comme discours et comme installation d’objets pour un public; une attention particulière est alors portée à la scénographie et au parcours du visiteur. D’autres réflexions ont pour objet le graphisme, un outil soutenant le leitmotiv de confrontation. Dans l’étude du catalogue, l’accent est mis sur l’essai d’introduction, qui est implicitement traversé par le concept fondamentalement ambivalent de pharmakon. Le péritexte, l’encadrement physique du contenu principal de l’ouvrage, est aussi examiné. Ensuite, l’analyse comparative propose que chaque plateforme véhicule un propos différent, une stratégie rendue possible par l’ambivalence de la notion de corps, entendue littéralement et métaphoriquement. La conclusion finale du mémoire esquisse une courte proposition de contextualisation, autant de cette dualité que de la remise en question de l’autorité du discours techno-scientifique. Bien qu’En imparfaite santé dirige sa critique envers la persistance de la vision moderniste de l'architecture, nous avançons que le projet concerne tout autant, sinon plus, l'omniprésence actuelle du numérique. Ce dernier, à l’instar de l’architecture moderne, ne modifie pas seulement la conception du corps humain et architectural, il renforce également une croyance positiviste dans la technologie qui n'est pas toujours contrebalancée par la pensée critique.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.

Études génétiques moléculaires des gènes de la polarité planaire cellulaire dans les anomalies du tube neural chez l’Homme

Les anomalies du tube neural (ATN) sont des malformations congénitales parmi les plus fréquentes chez l’humain en touchant 1-2 nouveau-nés par 1000 naissances. Elles résultent d’un défaut de fermeture du tube neural pendant l’embryogenèse. Les formes les plus courantes d'ATN chez l'homme sont l'anencéphalie et le spina-bifida. Leur étiologie est complexe impliquant à la fois des facteurs environnementaux et des facteurs génétiques. Un dérèglement dans la signalisation Wnt, incluant la signalisation canonique Wnt/β-caténine et non-canonique de la polarité planaire cellulaire (PCP), peut causer respectivement le cancer ou les anomalies du tube neural (ATN). Les deux voies semblent s’antagoniser mutuellement. Dans cette étude, nous investiguons les rôles de Lrp6 et deANKRD6, entant qu’interrupteurs moléculaires entre les deux voies de signalisation Wnt, et CELSR1, en tant que membre de la PCP, chez la souris mutante Skax26m1Jus, générée par l’agent mutagène N-Ethyl-N-Nitrosuera, et dans une cohorte de patients humains ATN. Pour Lrp6, nous avons démontré que Skax26m1Jus représente un allèle hypermorphe de Lrp6 avec une augmentation de l’activité de la signalisation Wnt/canonique et une diminution de l’activité JNK induite par la voie PCP. Nous avons également montré que Lrp6Skax26m1Jus interagit génétiquement avec un mutant PCP (Vangl2Lp) où les doubles hétérozygotes ont montré une fréquence élevée d’ATN et des défauts dans la polarité des cellules ciliées de la cochlée. Particulièrement, notre étude démontre l'association des nouvelles et rares mutations faux-sens dans LRP6 avec les ATN humaines. Nous montrons que trois mutations de LRP6 causent une activité canonique réduite et non-canonique élevée. Pour ANKRD6, nous avons identifié quatre nouvelles et rares mutations faux-sens chez 0,8% des patients ATN et deux chez 1,3% des contrôles. Notamment, seulement deux, des six mutations validées (p.Pro548Leu et p.Arg632His) ont démontré un effet significatif sur l’activité de ANKRD6 selon un mode hypomorphique. Pour CELSR1, nous avons identifié une mutation non-sens dans l'exon 1 qui supprime la majeure partie de la protéine et une délétionde 12 pb. Cette perte de nucléotides ne change pas le cadre de lecture et élimine un motif putatif de phosphorylation par la PKC " SSR ". Nous avons également détecté un total de 13 nouveaux et rares variants faux-sens qui avaient été prédits comme étant pathogènes in silico. Nos données confirment le rôle inhibiteur de Lrp6 dans la signalisation PCP pendant la neurulation et indiquent aussi que les mutations faux-sens identifiées chez LRP6 et ANKRD6 pourraient affecter un équilibre réciproque et un antagonisme très sensible à un dosage précis entre les deux voies Wnt. Ces variants peuvent aussi agir comme facteurs prédisposants aux ATN. En outre, nos résultats impliquent aussi CELSR1 comme un facteur de risque pour les anomalies du tube neural ou l’agénésie caudale. Nos résultats fournissent des preuves supplémentaires que la voie de signalisation PCP a un rôle pathogène dans ces malformations congénitales et un outil important pour mieux comprendre leurs mécanismes moléculaires.

Longitudinal assessment of neural activity in Parkinson’s disease with mild cognitive impairment using task based fMRI

La maladie de Parkinson (PD) a été uniquement considérée pour ses endommagements sur les circuits moteurs dans le cerveau. Il est maintenant considéré comme un trouble multisystèmique, avec aspects multiples non moteurs y compris les dommages intérêts pour les circuits cognitifs. La présence d’un trouble léger de la cognition (TCL) de PD a été liée avec des changements structurels de la matière grise, matière blanche ainsi que des changements fonctionnels du cerveau. En particulier, une activité significativement réduite a été observée dans la boucle corticostriatale ‘cognitive’ chez des patients atteints de PD-TCL vs. PD non-TCL en utilisant IRMf. On sait peu de cours de ces modèles fonctionnels au fil du temps. Dans cette étude, nous présentons un suivi longitudinal de 24 patients de PD non démente qui a subi une enquête neuropsychologique, et ont été séparés en deux groupes - avec et sans TCL (TCL n = 11, non-TCL n = 13) en fonction du niveau 2 des recommandations de la Movement Disrders Society pour le diagnostic de PD-TCL. Ensuite, chaque participant a subi une IRMf en effectuant la tâche de Wisconsin pendant deux sessions, 19 mois d'intervalle. Nos résultats longitudinaux montrent qu'au cours de la planification de période de la tâche, les patients PD non-TCL engageant les ressources normales du cortex mais ils ont activé en plus les zones corticales qui sont liés à la prise de décision tel que cortex médial préfrontal (PFC), lobe pariétal et le PFC supérieure, tandis que les PD-TCL ont échoué pour engager ces zones en temps 2. Le striatum n'était pas engagé pour les deux groupes en temps 1 et pour le groupe TCL en temps 2. En outre, les structures médiales du lobe temporal étaient au fil du temps sous recrutés pour TCL et Non-TCL et étaient positivement corrélés avec les scores de MoCA. Le cortex pariétal, PFC antérieur, PFC supérieure et putamen postérieur étaient négativement corrélés avec les scores de MoCA en fil du temps. Ces résultats révèlent une altération fonctionnelle pour l’axe ganglial-thalamo-corticale au début de PD, ainsi que des niveaux différents de participation corticale pendant une déficience cognitive. Cette différence de recrutement corticale des ressources pourrait refléter longitudinalement des circuits déficients distincts de trouble cognitive légère dans PD.

Projets et utopies au Québec : Les années 1960 et 1970 : entre sculpture et architecture

Depuis la publication de l’Utopia de Thomas More au XVIe siècle, la notion d’utopie s’est vue appropriée par différents domaines d’expression artistique. Bien vite, l’architecture et l’urbanisme en font leur apanage lorsqu’il est question de concilier, en des dessins et des plans, des sociétés idéalisées et leurs représentations. La modernité et les nouvelles technologies modifient les modalités de l’utopie qui tend alors vers l’actualisation de ses modèles en des projets construits. Le XXe siècle est aussi marqué par une abondance de formes et d’idées dont la transmission et le partage sont accélérés par la création de nouveaux médias. Si les années 1960 et 1970 sont le lieu d’émergence de formes expérimentales et de projets utopiques, notamment alimentés par la Révolution tranquille et Mai 68, il est encore difficile au Québec de retracer ces projets en arts et en architecture puisqu’ils sont peu documentés. Par l’étude de la pratique artistique d’Yvette Bisson (1926-), de Robert Roussil (1925-2013) et de Melvin Charney (1935-2012), ce mémoire propose d’observer les différentes tactiques d’appropriation de l’espace auxquelles s’apparentent les modalités de la sculpture de ces trois artistes. Par l’intermédiaire de Michel de Certeau, Henri Lefebvre et Louis Marin, nous chercherons à expliquer quelle est la teneur critique des imaginaires mis en œuvre par les trois artistes pour créer de nouveaux lieux utopiques de la sculpture.

FPGA-based object detection using classification circuits

Dans l'apprentissage machine, la classification est le processus d’assigner une nouvelle observation à une certaine catégorie. Les classifieurs qui mettent en œuvre des algorithmes de classification ont été largement étudié au cours des dernières décennies. Les classifieurs traditionnels sont basés sur des algorithmes tels que le SVM et les réseaux de neurones, et sont généralement exécutés par des logiciels sur CPUs qui fait que le système souffre d’un manque de performance et d’une forte consommation d'énergie. Bien que les GPUs puissent être utilisés pour accélérer le calcul de certains classifieurs, leur grande consommation de puissance empêche la technologie d'être mise en œuvre sur des appareils portables tels que les systèmes embarqués. Pour rendre le système de classification plus léger, les classifieurs devraient être capable de fonctionner sur un système matériel plus compact au lieu d'un groupe de CPUs ou GPUs, et les classifieurs eux-mêmes devraient être optimisés pour ce matériel. Dans ce mémoire, nous explorons la mise en œuvre d'un classifieur novateur sur une plate-forme matérielle à base de FPGA. Le classifieur, conçu par Alain Tapp (Université de Montréal), est basé sur une grande quantité de tables de recherche qui forment des circuits arborescents qui effectuent les tâches de classification. Le FPGA semble être un élément fait sur mesure pour mettre en œuvre ce classifieur avec ses riches ressources de tables de recherche et l'architecture à parallélisme élevé. Notre travail montre que les FPGAs peuvent implémenter plusieurs classifieurs et faire les classification sur des images haute définition à une vitesse très élevée.

Role of the Protein Tyrosine Kinase 7 gene in human neural tube defects

Les anomalies du tube neural (ATN) sont des anomalies développementales où le tube neural reste ouvert (1-2/1000 naissances). Afin de prévenir cette maladie, une connaissance accrue des processus moléculaires est nécessaire. L’étiologie des ATN est complexe et implique des facteurs génétiques et environnementaux. La supplémentation en acide folique est reconnue pour diminuer les risques de développer une ATN de 50-70% et cette diminution varie en fonction du début de la supplémentation et de l’origine démographique. Les gènes impliqués dans les ATN sont largement inconnus. Les études génétiques sur les ATN chez l’humain se sont concentrées sur les gènes de la voie métabolique des folates du à leur rôle protecteur dans les ATN et les gènes candidats inférés des souris modèles. Ces derniers ont montré une forte association entre la voie non-canonique Wnt/polarité cellulaire planaire (PCP) et les ATN. Le gène Protein Tyrosine Kinase 7 est un membre de cette voie qui cause l’ATN sévère de la craniorachischisis chez les souris mutantes. Ptk7 interagit génétiquement avec Vangl2 (un autre gène de la voie PCP), où les doubles hétérozygotes montrent une spina bifida. Ces données font de PTK7 comme un excellent candidat pour les ATN chez l’humain. Nous avons re-séquencé la région codante et les jonctions intron-exon de ce gène dans une cohorte de 473 patients atteints de plusieurs types d’ATN. Nous avons identifié 6 mutations rares (fréquence allélique <1%) faux-sens présentes chez 1.1% de notre cohorte, dont 3 sont absentes dans les bases de données publiques. Une variante, p.Gly348Ser, a agi comme un allèle hypermorphique lorsqu'elle est surexprimée dans le modèle de poisson zèbre. Nos résultats impliquent la mutation de PTK7 comme un facteur de risque pour les ATN et supporte l'idée d'un rôle pathogène de la signalisation PCP dans ces malformations.

From Word Embeddings to Large Vocabulary Neural Machine Translation

Dans ce mémoire, nous examinons certaines propriétés des représentations distribuées de mots et nous proposons une technique pour élargir le vocabulaire des systèmes de traduction automatique neurale. En premier lieu, nous considérons un problème de résolution d'analogies bien connu et examinons l'effet de poids adaptés à la position, le choix de la fonction de combinaison et l'impact de l'apprentissage supervisé. Nous enchaînons en montrant que des représentations distribuées simples basées sur la traduction peuvent atteindre ou dépasser l'état de l'art sur le test de détection de synonymes TOEFL et sur le récent étalon-or SimLex-999. Finalament, motivé par d'impressionnants résultats obtenus avec des représentations distribuées issues de systèmes de traduction neurale à petit vocabulaire (30 000 mots), nous présentons une approche compatible à l'utilisation de cartes graphiques pour augmenter la taille du vocabulaire par plus d'un ordre de magnitude. Bien qu'originalement développée seulement pour obtenir les représentations distribuées, nous montrons que cette technique fonctionne plutôt bien sur des tâches de traduction, en particulier de l'anglais vers le français (WMT'14).

Effect of Polymer Architecture on the Structural and Biophysical Properties of PEG-PLA Nanoparticles

Polymers made of poly(ethylene glycol) chains grafted to poly(lactic acid) chains (PEG-g-PLA) were used to produce stealth drug nanocarriers. A library of comb-like PEG-g-PLA polymers with different PEG grafting densities was prepared in order to obtain nanocarriers with dense PEG brushes at their surface, stability in suspension, and resistance to protein adsorption. The structural properties of nanoparticles (NPs) produced from these polymers by a surfactant-free method were assessed by DLS, zeta potential, and TEM and were found to be controlled by the amount of PEG present in the polymers. A critical transition from a solid NP structure to a soft particle with either a “micelle-like” or “polymer nano-aggregate” structure was observed when the PEG content was between 15 to 25% w/w. This structural transition was found to have a profound impact on the size of the NPs, their surface charge, their stability in suspension in presence of salts as well as on the binding of proteins to the surface of the NPs. The arrangement of the PEG-g-PLA chains at the surface of the NPs was investigated by 1H NMR and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). NMR results confirmed that the PEG chains were mostly segregated at the NP surface. Moreover, XPS and quantitative NMR allowed quantifying the PEG chain coverage density at the surface of the solid NPs. Concordance of the results between the two methods was found to be remarkable. Physical-chemical properties of the NPs such as resistance to aggregation in saline environment as well as anti-fouling efficacy were related to the PEG surface density and ultimately to polymer architecture. Resistance to protein adsorption was assessed by isothermal titration calorimetry (ITC) using lysozyme. The results indicate a correlation between PEG surface coverage and level of protein interactions. The results obtained lead us to propose such PEG-g-PLA polymers for nanomedecine development as an alternative to the predominant polyester-PEG diblock polymers.

Effect of polymer architecture on Curcumin 1 encapsulation and release from PEGylated polymer nanoparticles: toward a drug delivery nano-platform to the CNS

We developed a nanoparticles (NPs) library from poly(ethylene glycol)–poly lactic acid comb-like polymers with variable amount of PEG. Curcumin was encapsulated in the NPs with a view to develop a delivery platform to treat diseases involving oxidative stress affecting the CNS. We observed a sharp decrease in size between 15 and 20% w/w of PEG which corresponds to a transition from a large solid particle structure to a “micelle-like” or “polymer nano-aggregate” structure. Drug loading, loading efficacy and release kinetics were determined. The diffusion coefficients of curcumin in NPs were determined using a mathematical modeling. The higher diffusion was observed for solid particles compared to “polymer nano-aggregate” particles. NPs did not present any significant toxicity when tested in vitro on a neuronal cell line. Moreover, the ability of NPs carrying curcumin to prevent oxidative stress was evidenced and linked to polymer architecture and NPs organization. Our study showed the intimate relationship between the polymer architecture and the biophysical properties of the resulting NPs and sheds light on new approaches to design efficient NP-based drug carriers.

Neural changes associated with semantic processing in healthy aging despite intact behavioral performance

Semantic memory recruits an extensive neural network including the left inferior prefrontal cortex (IPC) and the left temporoparietal region, which are involved in semantic control processes, as well as the anterior temporal lobe region (ATL) which is considered to be involved in processing semantic information at a central level. However, little is known about the underlying neuronal integrity of the semantic network in normal aging. Young and older healthy adults carried out a semantic judgment task while their cortical activity was recorded using magnetoencephalography (MEG). Despite equivalent behavioral performance, young adults activated the left IPC to a greater extent than older adults, while the latter group recruited the temporoparietal region bilaterally and the left ATL to a greater extent than younger adults. Results indicate that significant neuronal changes occur in normal aging, mainly in regions underlying semantic control processes, despite an apparent stability in performance at the behavioral level.

Metabolomics analysis in rats with thiamine deficiency identifies key metabolites in vulnerable brain regions and suggests neural stem progenitor cells play a role in ameliorating metabolic dysfunction

La documentation scientifique fait état de la présence, chez l’adulte, de cellules souches et progénitrices neurales (CSPN) endogènes dans les zones sous-ventriculaire et sous-granulaire du cerveau ainsi que dans le gyrus denté de l’hippocampe. De plus, un postulat selon lequel il serait également possible de retrouver ce type de cellules dans la moelle épinière et le néocortex des mammifères adultes a été énoncé. L’encéphalopathie de Wernicke, un trouble neurologique grave toutefois réversible qui entraîne un dysfonctionnement, voire une défaillance du cerveau, est causée principalement par une carence importante en thiamine (CT). Des observations récentes laissent envisager que les facteurs en cause dans la prolifération et la différenciation des CSPN pourraient également jouer un rôle important lors d’un épisode de CT. L’hypothèse, selon laquelle l’identification de nouveaux métabolites entrant dans le mécanisme ou la séquence de réactions se soldant en une CT pourraient en faciliter la compréhension, a été émise au moyen d'une démarche en cours permettant d’établir le profil des modifications métaboliques qui surviennent en de telles situations. Cette approche a été utilisée pour constater les changements métaboliques survenus au niveau du foyer cérébral dans un modèle de rats déficients en thiamine (rats DT), particulièrement au niveau du thalamus et du colliculus inférieur (CI). La greffe de CSPN a quant à elle été envisagée afin d’apporter de nouvelles informations sur la participation des CSPN lors d’un épisode de CT et de déterminer les bénéfices thérapeutiques potentiels offerts par cette intervention. Les sujets de l’étude étaient répartis en quatre groupes expérimentaux : un premier groupe constitué de rats dont la CT était induite par la pyrithiamine (rats DTiP), un deuxième groupe constitué de rats-contrôles nourris ensemble (« pair-fed control rats » ou rats PFC) ainsi que deux groupes de rats ayant subi une greffe de CSPN, soit un groupe de rats DTiP greffés et un dernier groupe constitué de rats-contrôles (rats PFC) greffés. Les échantillons de foyers cérébraux (thalamus et CI) des quatre groupes de rats ont été prélevés et soumis à des analyses métabolomiques non ciblées ainsi qu’à une analyse visuelle par microscopie à balayage électronique (SEM). Une variété de métabolites-clés a été observée chez les groupes de rats déficients en thiamine (rats DTiP) en plus de plusieurs métabolites dont la documentation ne faisait pas mention. On a notamment constaté la présence d’acides biliaires, d’acide cynurénique et d’acide 1,9— diméthylurique dans le thalamus, alors que la présence de taurine et de carnosine a été observée dans le colliculus inférieur. L’étude a de plus démontré une possible implication des CSPN endogènes dans les foyers cérébraux du thalamus et du colliculus inférieur en identifiant les métabolites-clés ciblant les CSPN. Enfin, les analyses par SEM ont montré une amélioration notable des tissus à la suite de la greffe de CSPN. Ces constatations suggèrent que l’utilisation de CSPN pourrait s’avérer une avenue thérapeutique intéressante pour soulager la dégénérescence symptomatique liée à une grave carence en thiamine chez l’humain.

Tunnel-Based Artificial Neural Network Technique to Calculate the Resonant Frequency of a Thick-Substrate Microstrip Antenna

The mathematical formulation of empirically developed formulas Jirr the calculation of the resonant frequency of a thick-substrate (h s 0.08151 A,,) microstrip antenna has been analyzed. With the use qt' tunnel-based artificial neural networks (ANNs), the resonant frequency of antennas with h satisfying the thick-substrate condition are calculated and compared with the existing experimental results and also with the simulation results obtained with the use of an IE3D software package. The artificial neural network results are in very good agreement with the experimental results