Posté par Adrien le Jeudi 06/12/2018 à 08:00
Des modèles informatiques pour expliquer le développement de la vision
Comment les mécanismes neuronaux sous-tendant la perception visuelle se mettent-ils en place ? Un modèle informatique très simple utilisant des réseaux de neurones et des images naturelles montre que les neurones artificiels acquièrent automatiquement des propriétés semblables à celles des neurones naturels. Cette faculté apporte un nouvel éclairage sur la question de l’inné et de l’acquis et pourrait permettre de mieux comprendre certaines pathologies développementales comme l’amblyopie. Cette étude a été publiée dans Journal of Neuroscience.

Notre perception sensorielle est-elle innée ou acquise ?

Afin de mieux comprendre comment les mécanismes neuronaux qui sous-tendent notre perception visuelle, et notamment la perception de profondeur, se mettent en place à partir de la naissance, les chercheurs ont utilisé des modèles informatiques basés sur des réseaux de neurones artificiels.

Ces modèles sont capables d’apprendre, sans aucune supervision, les propriétés récurrentes au sein des scènes visuelles à partir d’une loi computationnelle très simple proposée il y’a plus de cinquante ans ! En effet, au sein des réseaux de neurones naturels, les synapses associées aux propriétés visuelles les plus fréquentes sont progressivement renforcées alors que celles associées aux propriétés plus rares ou inexistantes sont affaiblies. Cette propriété a été implémentée dans des réseaux de neurones artificiels.

Figure: Exemple d’images stéréoscopiques naturelles utilisées dans le modèle d’apprentissage. Cette photo anaglyphe doit être vue à travers des filtres cyan et rouge: les deux images colorées, identiques mais décalées, sont ainsi perçues séparément par l’oeil droit et l’oeil gauche. Ce décalage entre les deux images correspond à la disparité binoculaire et permet de voir cette photo en relief.
© Paul Hibbard - https://github.com/DavidWilliamHunter/Bivis, licence MIT.

Un des points fort de cette étude est que les modèles ont été entrainés avec des images stéréoscopiques de scènes naturelles. En effet, pour être perçu en relief, un objet doit être vu simultanément par les deux yeux: les images de cet objet sont projetées sur chaque rétine et la fusion de ces deux images légèrement décalées permettra la perception de profondeur. Cette disparité de position sur les rétines dépend de la position de l’objet par rapport à l’observateur et constitue l’indice binoculaire principal utilisé par le cerveau pour reconstruire la 3D. Les paires d’images utilisées ici sont cohérentes avec une expérience binoculaire quotidienne et comprennent des objets comme des légumes, des fleurs, des pierres, des coquillages, de la végétation...

Les résultats de l’étude ont montré que lorsque le modèle est entrainé avec ces images stéréoscopiques naturelles, les neurones du réseau artificiel deviennent automatiquement sélectifs à la disparité binoculaire nécessaire à la perception stéréoscopique. La structure de ces neurones est également très proche de celle des neurones enregistrés chez le vivant, contrairement à ce qui avait été observé à partir de modèles informatiques plus complexes mais sans fondement biologique. Cette démarche originale a également permis de montrer comment des biais connus et présents au sein de notre environnement peuvent influencer notre traitement mais aussi notre perception de la scène visuelle. En effet, les caractéristiques visuelles des objets dépendent parfois de leur position dans l’espace (par exemple, des objets situés dans l’hémi champ visuel bas correspondent souvent à un objet situé dans l’espace proche) et leur traitement par le cerveau en tient compte.

L’utilisation de ces modélisations de mise en place de propriétés neuronales est validée par ces premiers résultats ; elle va être poursuivie et appliquée à des périodes clés du développement de l’enfant. En effet, l’évolution des propriétés de neurones naturels au moment de la naissance est encore très mal connue chez l’animal et encore moins chez l’homme. Cette étude, basée sur des neurones artificiels s’affranchit des difficultés d’expérimentation chez le vivant et permet de mieux comprendre comment les propriétés visuelles de nos neurones évoluent en fonction de l’expérience.

Bien comprendre le développement post natal normal amène aussi à mieux appréhender les problèmes de développement anormal et pathologique. En particulier, l’amblyopie est un trouble important de la vision qui découle très souvent d’un déficit de fonctionnement au niveau du cortex visuel et qui peut apparaître assez tôt dans la période périnatale. L’origine de cette pathologie est encore peu comprise: les chercheurs espèrent que leur modèle permettra de mieux comprendre et potentiellement de prévenir certaines pathologies développementales en général et l’amblyopie en particulier.
Dernières news
Deux chercheurs ont développé une nouvelle méthode pour multiplier les très grands nombres. Une avancée potentiellement historique pour...
Le 23 mai, la goélette de la Fondation Tara Océan quittera Lorient pour une expédition de six mois sur les fleuves européens. À son bord, une quarantaine de...
Décarboniser le secteur du transport maritime constitue un défi de taille, mais une entreprise finlandaise a passé ces deux dernières années à montrer comment...
Une nouvelle étape vient d’être franchie avec succès par les scientifiques en charge de la réalisation du spectromètre X-IFU, l’instrument phare du futur...
Le cyclisme est une activité agréable et saine, mais aussi potentiellement dangereuse. Entre 2010 et 2016, environ 2 000 cyclistes européens ont été tués chaque...
Les balises de détresse de prochaine génération exploiteront la capacité de recherche et de sauvetage par satellite Galileo Une initiative de l’UE a permis...
L’océan Atlantique nord abrite un petit organisme marin qui s’avère être un véritable joyau gastronomique. Mais comment en faire profiter le reste du monde si on...
Alors que les abeilles domestiques, comme d’autres insectes sociaux, dépendent de manière critique de la transmission sociale de l’information pour réussir leur...
Des neurones voient le jour au sein même du microenvironnement tumoral, contribuant au développement du cancer. Ces cellules nerveuses dérivent de progéniteurs...
De nombreuses études indiquant que les nanostructures d’ADN peuvent pénétrer les membranes cellulaires plus rapidement que les simples brins d’ADN seraient...
A chaque fois qu’il passe devant une étoile, Pluton livre sur son atmosphère des informations, d’autant plus précieuses que ses occultations sont rares. Un bilan...
C’est le grand constat tiré d’une analyse des données sur le sommeil issues de la cohorte pancanadienne Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement....
Pour propulser et mélanger les aliments ingérés, l’intestin est pourvu de deux muscles entre lesquels se trouvent un réseau autonome de neurones, le "second...
Jusqu’à tout récemment, seules les agences militaires pouvaient s’offrir des caméras thermiques à haute performance, le coût de production des puces...
Selon leur organisation dans l’espace, les cristaux liquides possèdent différentes propriétés mécaniques, optiques et électroniques. Grâce à des patchs...
Vous avez beau faire de l’exercice et manger de façon équilibrée, le contrôle de votre poids est une affaire plus cérébrale que vous le pensez. Dans une étude...
Une équipe du CEA-Biam a découvert un comportement symbiotique entre des bactéries douées de magnétisme et des micro-organismes eucaryotes. La magnétoréception...
La microfluidique, principalement utilisée pour la recherche en biologie (diagnostic, criblages...), a besoin de tensioactifs pour stabiliser les gouttes à analyser....
En décryptant les programmes génétiques des neurones du cortex cérébral, des chercheurs suisses et belges expliquent les mécanismes contrôlant la genèse des...
Le développement de nanoparticules capables de libérer sélectivement des médicaments au sein des tumeurs présente un grand intérêt afin d’augmenter...
Ce site fait l'objet d'une déclaration à la CNIL
sous le numéro de dossier 1037632
Informations légales