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L'Utilisation de l'Apprentissage Machine pour Etudier le Contrôle Neuronal des Mouvements du Bras et de la Main

ABG-98762 Thesis topic
2021-06-11 Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
Université de Bourgogne
Dijon - Bourgogne-Franche-Comté - France
L'Utilisation de l'Apprentissage Machine pour Etudier le Contrôle Neuronal des Mouvements du Bras et de la Main
  • Psychology, neurosciences
  • Computer science

Topic description

Il s'agit d'un projet hautement interdisciplinaire et transnational réunissant les compétences de deux laboratoires en France et au Canada afin de comprendre le contrôle neuronal du mouvement. La tâche à étudier sera l’extension du bras pour atteindre une cible qui sera ensuite tournée avec la main. Les mouvements des bras et des mains s'effectuent par une chaîne de commandes issue du cortex moteur du cerveau, descendant par la moelle épinière, avant de provoquer de l'activité électrique dans les muscles. Les contractions musculaires fournissent alors la force nécessaire au déplacement de ces segments corporels. Une bonne compréhension du contrôle moteur doit donc se faire à plusieurs niveaux. Au niveau de la sortie, nous étudierons le déplacement du bras et des mains à l'aide de marqueurs cinématiques et de caméras haute résolution. Simultanément, il y aura l'enregistrement de l'activité électrique dans plusieurs muscles du bras. Ces deux aspects du projet seront étudiés au laboratoire INSERM Cognition, Action et Plasticité Sensori-motrice de l'Université de Bourgogne. Les commandes motrices pour les contractions musculaires viennent du cortex moteur du cerveau. Le laboratoire de Bourgogne travaillera en collaboration avec le Dr Numa Dancause de l'Université de Montréal pour analyser ces aspects neurologiques. Le groupe de l'Université de Montréal a créé d'importantes banques de données des champs électriques multicellulaires provenant des aires motrices du cerveau des singes lorsqu'ils effectuent la tâche décrite ci-dessus.

 

Qu'il s'agisse de potentiels des champs électriques du cerveau ou d'enregistrements musculaires, une caractéristique importante des études sur le contrôle moteur est la collecte simultanée d'une grande quantité de données multimodales, En l'occurrence, il y a des signaux synchronisés provenant de 200 électrodes pour les enregistrements corticaux moteurs. Malgré les très importants efforts nécessaires pour la collecte simultanée de ces signaux, la plupart des analyses dans le domaine du contrôle moteur se font encore à l'aide d'analyses statistiques univariées traditionnelles.  Autrement dit, il y a un retard dans les outils d'analyses des données dans ce domaine. Une partie centrale du projet sera donc le développement de techniques de l’apprentissage machine comme méthodes capables d'exploiter à leur juste valeur les propriétés collectives des neurones et des muscles. Le doctorant travaillera avec Elizabeth Thomas, Ph.D., HDR, à l'Université de Bourgogne. Elle travaille depuis de nombreuses années dans le domaine de l'Apprentissage Machine pour la compréhension du contrôle moteur. Dans son laboratoire INSERM, le candidat devra apprendre à récolter des données motrices chez l’homme et à utiliser l'apprentissage machine pour les analyser. Il/elle sera amené(e) à analyser des enregistrements du cortex moteur chez le singes mais n’assistera pas à la récolte des données chez les singes. Les candidats pour cette thèse devraient pouvoir programmer et avoir suivi des cours d'Apprentissage Machine.

 

Elizabeth Thomas, Ph.D., HDR, INSERM U1093, Cognition, action et plasticité sensori-motrice

https://u1093.u-bourgogne.fr/fr/?option=com_content&view=article&id=37:elisabeth-thomas&catid=3

Professeur Numa Dancause, Département des neurosciences, Université de Montréal

https://neurosciences.umontreal.ca/recherche/les-chercheurs/numa-dancause/

 

 

Funding category

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Funding further details

Presentation of host institution and host laboratory

Université de Bourgogne

https://u1093.u-bourgogne.fr/fr/

 

PhD title

Doctorat en Neurosciences

Country where you obtained your PhD

France

Institution awarding doctoral degree

Université de Bourgogne Franche Comté

Graduate school

Candidate's profile

Les candidats pour cette thèse devraient pouvoir programmer et avoir suivi des cours d'Apprentissage Machine.

2021-07-15
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