Imagerie fonctionnelle à ultra-haut champ du rôle du sous-cortex dans la perception visuelle des nombres chez l'homme // Ultra-high-field functional imaging of the role of the subcortex in human visual number sense

Le « sens des nombres », c'est-à-dire la capacité de percevoir rapidement des quantités approximatives d'objets dans une scène visuelle, est une capacité cognitive cruciale chez l'homme et d'autres animaux, dont on pense qu'elle dépend de régions cérébrales de haut niveau. Mais on ne comprend pas bien comment les réponses aux nombres sont dérivées des images visuelles et quel est le rôle des structures cérébrales de niveau inférieur dans ce domaine. Ce projet propose d'étudier les zones sous-corticales qui ont été largement négligées dans l'étude de la cognition humaine, bien que des découvertes récentes chez d'autres animaux suggèrent qu'elles pourraient contribuer à la perception visuelle des nombres. Contrairement à la plupart des techniques non invasives de neurosciences cognitives, l'imagerie fonctionnelle à ultra-haut champ est particulièrement bien adaptée pour mesurer l'activité dans les structures sous-corticales petites et profondes. Nous utiliserons l'IRMf à 7 ou 11,7T pour étudier comment les régions visuelles sous-corticales distinguent les nombres d'objets et leurs propriétés non numériques, par rapport aux régions corticales. Etant l'une des premières études tentant d'exploiter le scanner Iseult de Neurospin pour une question pertinente sur la cognition avec un intérêt étendu (pertinence possible pour la dyscalculie), le projet repousse les limites de l'imagerie UHF appliquée au fonctionnement du cerveau humain et permet de mieux comprendre l'organisation fonctionnelle à méso-échelle des contributions sous-corticales à la cognition, un sujet d'actualité.
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'Number sense', the ability to quickly perceive approximate object quantities in the visual scene, is a crucial cognitive capacity of humans and other animals thought to depend on higher-level brain regions. But how responses to number are derived from visual images and the role of lower-level brain structures in this is not well understood. This project proposes to investigate subcortical areas which have been largely neglected in the study of human cognition, although recent findings in other animals suggest they could contribute to visual number sense. Unlike most non-invasive cognitive neuroscience techniques, ultra-high-field functional imaging is particularly well suited to measure activity in small and deep subcortical structures. We will use 7 or 11.7T fMRI to study how subcortical visual regions distinguish numbers of objects and their non-numerical properties, compared to cortical regions. Being one of the first studies attempting to exploit NeuroSpin's Iseult scanner for a relevant question about cognition with wide-ranging interest (possible relevance for dyscalculia), the project is pushing the boundaries of UHF imaging applied to human brain function, and advances the understanding of the meso-scale functional organization of subcortical contributions to cognition, a current hot-topic.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Financement public/privé

Contrats ED : Programme blanc GS-LSaH*Financement du CEA - CFR (Contrat formation par la recherche)

Université Paris-Saclay GS Life Sciences and Health

568 Signalisations et Réseaux Intégratifs en Biologie

Le candidat aura une formation en psychologie, en neurosciences, en physique, en ingénierie ou dans un domaine connexe. Il/elle devrait avoir un fort intérêt pour les questions neuroscientifiques décrites ainsi que pour les méthodes avancées d'imagerie cérébrale, être prêt(e) à relever des défis techniques et à trouver des solutions à des problèmes inédits, et se sentir à l'aise dans un environnement de travail interdisciplinaire. Une expérience préalable de la programmation (par exemple, Python ou Matlab) et des connaissances statistiques de base sont requises. Des compétences efficaces en communication orale et écrite en anglais sont nécessaires, tandis que les compétences en français ne sont pas obligatoires (mais des cours sont disponibles à l'université). Une expérience préalable de l'IRMf et de la conception d'expériences sur la vision sera un plus.
The candidate would have a background in Psychology, Neuroscience, Physics, Engineering or a related field. He/she should have strong interest in the neuroscientific questions described as well as in advanced brain imaging methods, be ready to tackle technical challenges and find solutions to novel problems, and feel at home in an interdisciplinary work environment. Prior experience with programming (e.g., Python or Matlab) and basic statistical knowledge are required. Efficient oral and written communication skills in English are necessary, while French language skills are not mandatory (but courses are available at the university). Prior experience with fMRI and with designing vision experiments will be a plus.