Modèle computationnel du contrôle auto-adaptatif cérébelleux basé sur la Logique Floue appliqué aux mouvements binoculaires : déficit de la coordination binoculaire de la saccade horizontale chez l’enfant dyslexique

Ce travail de thèse porte essentiellement sur le cervelet. Nous y suivons deux axes majeurs : en termes de fonctions cérébelleuses, nous nous intéressons à l’apprentissage et l’adaptation du contrôle moteur ; en termes de dysfonctions cérébelleuses, nous nous intéressons à la dyslexie développementa...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Ghassemi, Elham
Other Authors: Paris 5
Language:fr
Published: 2013
Subjects:
Online Access:http://www.theses.fr/2013PA05L001
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topic Cervelet
Apprentissage
Contrôle Moteur
Mouvement oculaire
Dyslexie développementale
Logique Floue
Cerebellum
Learning
Motor control
Eye movement
Developmental dyslexia
Fuzzy Logic
616.8
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Apprentissage
Contrôle Moteur
Mouvement oculaire
Dyslexie développementale
Logique Floue
Cerebellum
Learning
Motor control
Eye movement
Developmental dyslexia
Fuzzy Logic
616.8
Ghassemi, Elham
Modèle computationnel du contrôle auto-adaptatif cérébelleux basé sur la Logique Floue appliqué aux mouvements binoculaires : déficit de la coordination binoculaire de la saccade horizontale chez l’enfant dyslexique
description Ce travail de thèse porte essentiellement sur le cervelet. Nous y suivons deux axes majeurs : en termes de fonctions cérébelleuses, nous nous intéressons à l’apprentissage et l’adaptation du contrôle moteur ; en termes de dysfonctions cérébelleuses, nous nous intéressons à la dyslexie développementale.Nous nous orientons vers l’apprentissage du contrôle moteur afin d’en proposer un modèle computationnel fonctionnel appliqué aux mouvements oculaires volontaires. Pour ce faire, la Logique Floue est un de nos outils précieux. Nous avons proposé deux modèles. Le premier, AFCMAC (Auto-adaptive Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller), le résultat de l’intégration de la Logique Floue dans l’architecture de CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller), est pourvu d’améliorer la vitesse/durée d’apprentissage et le besoin en termes de mémoire par rapport à CMAC. Le second modèle est CMORG (fuzzy logiC based Modeling for Oculomotor contRol LearninG), dont sa structure est également basée sur la Logique Floue, et dans lequel, le réseau de neurones est utilisé comme la mémoire pour gérer les règles Floues. Les résultats des évaluations des modèles proposés (AFCMAC et CMORG) et étudiés (CMAC et FCMAC – Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller), via les données oculomotrices des groupes d’enfants dyslexiques et contrôles lors de la lecture, montrent que CMORG est le plus performant à la fois, en termes de vitesse/durée d’apprentissage et également, de consommation de mémoire. Un autre avantage principal de CMORG par rapport aux autres modèles, est son interprétabilité par les experts.Concernant la dyslexie développementale, nous avons mené une étude expérimentale sur les déficits du contrôle moteur binoculaire lors des saccades des six enfants dyslexiques pendant les deux tâches différentes (la lecture d’un texte et la visualisation des chaînes de caractères) et dans les deux distances de vision (40 cm et 100 cm). Nous corroborons et adhérons à l’idée que la (mauvaise) qualité de la coordination binoculaire des saccades chez les enfants dyslexiques est indépendante des difficultés en lecture, associée peut-être aux hypothèses du déficit du magnosystème et du dysfonctionnement cérébelleux. === This thesis focuses on the cerebellum. We follow two main lines: in terms of cerebellar functions, we are interested in learning and adaptation motor control ; in terms of cerebellar dysfunctions, we are interested in developmental dyslexia.We focus on learning motor control in order to provide a functional computational model applied to voluntary eye movements. To this end, Fuzzy Logic is one of our valuable tools. We proposed two models. The former is AFCMAC (Auto-adaptive Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller), the result of the integration of Fuzzy Logic in CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) architecture, in order to improve learning speed/time and memory requirements compared to the CMAC. The latter is CMORG (fuzzy logiC based Modeling for Oculomotor contRol LearninG), whose structure is also based on Fuzzy Logic, and in which, the neural network is used as the memory to handle Fuzzy rules. The evaluation results of the proposed (AFCMAC and CMORG) and studied (CMAC and FCMAC – Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller) models via oculomotor data of dyslexic and control groups while reading show that CMORG is the most efficient both in terms of learning speed/time and also memory consumption. Another main advantage of CMORG over the other models is its interpretability by experts. Regarding the developmental dyslexia, we conducted an experimental study on binocular motor control deficits during saccades in six dyslexic children while two different tasks (text reading and character string scanning) and in two viewing distances (40 cm and 100 cm). We corroborate and adhere to the idea that the (bad) quality of binocular coordination of saccades in dyslexic children is independent of reading difficulties, maybe associated with magnosystem and cerebellar deficit hypothesis.
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