E13 Codage neuronal

Topique

Le codage neuronal étudie comment l'information relative à un stimulus ou à une variable externe est représentée dans la réponse neuronale, c'est-à-dire dans les schémas d'activité d'un ou plusieurs neurones. La fréquence de décharge instantanée résume cette réponse neuronale, transformant une série de potentiels d'action discrets en une variable continue unique qui encapsule cette réponse neuronale à un instant donné.

Sans supposer de mécanisme de codage spécifique, les outils de la théorie de l'information, tels que l'entropie et l'information mutuelle, quantifient généralement la réduction de l'incertitude concernant le stimulus lors de l'observation de la réponse neuronale : plus l'information mutuelle entre le stimulus et la réponse neuronale est élevée, plus l'incertitude concernant ce stimulus est réduite lors de l'observation de la réponse neuronale.

De nombreux neurones sensoriels présentent des courbes de réponse en cloche par rapport à une variable de stimulus : la réponse neuronale d'un de ces neurones sensoriels est maximale lorsque le stimulus atteint une valeur optimale pour ce neurone, et elle diminue à mesure que la valeur du stimulus s'écarte de cette valeur optimale, dans un sens ou dans l'autre.

Le coefficient de variation des intervalles de décharge d'une réponse neuronale quantifie la régularité ou l'irrégularité du profil temporel de cette réponse : plus ce coefficient est élevé, plus le profil est irrégulier ; plus il est faible, plus il est régulier.

À l'échelle de la population, le stimulus peut être reconstruit à partir de la réponse neuronale de nombreux neurones sensoriels simultanément, soit par décodage linéaire optimal, soit par la méthode vectorielle de population. Cette dernière pondère la contribution de la réponse neuronale de chaque neurone en fonction de sa spécificité et de sa fréquence de décharge instantanée. C'est donc cette même réponse neuronale, résumée par la fréquence de décharge instantanée, caractérisée par sa courbe de spécificité et la régularité de son profil, et quantifiée par la théorie de l'information, qui nous permet de comprendre la quantité d'informations qu'un neurone possède sur un stimulus et de reconstruire ce stimulus à partir de l'activité de toute une population de neurones.

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