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Pierre Yger

1 Rue André Verhaeghe, 59037 Lille
Spécialité Neurosciences Computationnelles Domaines de recherche Réseaux balancés, plasticité, spike sorting

Présentation

Je suis chargé de recherche INSERM au Centre Lille Neuroscience & Cognition (INSERM U-1172, Univ Lille, CHU Lille), ou je dirige l'axe Modeling brain dynamics in psychiatric disorders au sein de l’équipe Plasticity & SubjectivitY (PSY). 

Mon travail de recherche est axé sur la modélisation de la dynamique cérébrale in vivo, que ce soit chez les sujets sains ou chez les sujets atteints de troubles psychiatriques. Cette modélisation peut se faire à plusieurs niveaux: au niveau microscopique, i.e. à l'échelle des neurones et des circuits neuronaux jusqu'à un niveau plus macroscopique et aux processus de prise de décision. Le but de mes recherches est d'améliorer la compréhension, la prédiction et les traitements potentiels des conditions psychiatriques. En effet, les troubles neuropsychiatriques sont aujourd'hui la principale cause d'invalidité et de coûts de santé dans les pays développés. Ils sont souvent liés à une intégration dysfonctionnelles entre les entrées sensorielles et les "a priori" internes, d'où la nécessité de mieux comprendre la dynamique de cette intégration, au niveau du cerveau.

L'équipe bénéficie d'un solide réseau pluridisciplinaire de collaborateurs, comprenant des médecins, des théoriciens, des neurobiologistes et des psychologues cliniciens et cognitifs. La méthodologie s'appuie sur les outils classiquement utilisés en psychiatrie computationnelle, tels que des méthodes d'apprentissage automatique et pilotées par les données (machine learning), des modèles de réseaux balancés (spiking networks), ou des modèles théoriques (baysian inference).

Outils Méthodologiques

L'équipe bénéficie d'un large panel d'équipements expérimentaux, et d'une grande expertise en modélisation (théorie et simulation)

  • Scanner IRMf
  • Dispositif de stimulation TMS
  • Electrodes EEG/EMG
  • Expertise en psychophysique
  • Approches computationnelles (modèles bayésiens, inférence circulaire)
  • Expertise en machine learning
  • Expertise en réseaux balancés de neurones intègre-et-tire

 

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