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Koechlin, Etienne

Overview
Works: 25 works in 34 publications in 2 languages and 74 library holdings
Genres: Academic theses 
Roles: Thesis advisor, Author, Opponent, Other
Publication Timeline
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Most widely held works by Etienne Koechlin
Décider, collaborer et apprendre( Book )

1 edition published in 2009 in French and held by 30 WorldCat member libraries worldwide

Représentation et processus cognitifs dans le cortex cérébral : décision et dynamique d'activation bayesiennes dans les populations de neurones corticaux by Étienne Koechlin( Book )

4 editions published in 1996 in French and held by 7 WorldCat member libraries worldwide

L'OBJET DE CETTE THESE EST DE COMPRENDRE D'UN POINT DE VUE THEORIQUE LES OPERATIONS EFFECTUEES PAR LES POPULATIONS DE NEURONES CORTICAUX CHEZ LE PRIMATE, QUAND L'ORGANISME ELABORE UNE REPONSE COMPORTEMENTALE ADAPTEE A DES CHANGEMENTS DE SON ENVIRONNEMENT. LA THESE CONSISTE EN L'ELABORATION D'UN MODELE NEURONAL DECRIVANT UNE OPERATION D'INFERENCE PROBABILISTE FONDEE SUR LA LOI DE BAYES ET DISTRIBUEE SUR L'ENSEMBLE DES NEURONES D'UNE POPULATION. NOUS MONTRONS QUE CETTE OPERATION EST COMPATIBLE TOUT A LA FOIS AVEC LES MECANISMES CONNUS D'INTERACTIONS ENTRE LES NEURONES, LES DYNAMIQUES D'ACTIVATION DES NEURONES OBSERVEES DANS PLUSIEURS AIRES CORTICALES, ET LES PERFORMANCES COMPORTEMENTALES AFFERENTES OBSERVEES DANS DES TACHES COGNITIVES SIMPLES. LE MODELE PROPOSE FOURNIT DES PREDICTIONS SPECIFIQUES SUR LES PLANS COMPORTEMENTAL ET NEURONAL ET DEFINIT UN CADRE CONCEPTUEL ADEQUAT POUR COMPRENDRE COMMENT DES PROCESSUS COGNITIFS GLOBAUX COMME L'ATTENTION INTERAGISSENT AVEC LES REPRESENTATIONS CORTICALES DES INFORMATIONS TRAITEES. EN CONCLU♭ SION NOUS SUGGERONS QUE LES POPULATIONS DE NEURONES CORTICAUX FORMENTUNNIVEAU D'ORGANISATION A L'ECHELLE DUQUEL IL EST POSSIBLE D'APPREHENDER DES RELATIONS CAUSALES SIMPLES ENTRE LES ACTIVATIONS NEURONALES ET LE COMPORTEMENT, NIVEAU QUI PEUT SE CARACTERISER PAR LA MISE EN OEUVRE D' UNE OPERATION OPTIMALE ET GENERALE DE DECISION COLLECTIVE BAYESIENNE
Du lien entre flexibilité cognitive et motivation dans le cortex préfrontal humain by Alexandre Hyafil( Book )

2 editions published in 2008 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Le cortex préfrontal latéral (CPFL) sélectionne et maintient une représentation qui guide le comportement en accord avec les buts internes et le contexte externe, depuis la formation d'une intention jusqu'à sa réalisation. Divers mécanismes, fondées sur des représentations liant actions et conséquences dans le cortex préfrontal médian (CPFM), complètent ce modèle. Ces représentations d'une part guident la sélection de l'action vers la poursuite d'un objectif ; d'autre part actualisent les représentations du CPFL par la mise en rapport de l'action réalisée et de sa conséquence observée. Nous intégrons ces principes dans un modèle computationnel qui met en lumière les contributions relatives du CFPL et du CPFM à la flexiblité cognitive. Une expérience d'imagerie illustre ces principes. Enfin, nous proposons un mécanisme spécifique qui permet de mettre une tâche en attente pendant l'exécution d'une autre. Cette fonction est implémentée dans un modèle par l'interaction du CPFM, du CPFL et du cortex frontopolaire. Nos travaux suggèrent une architecture cognitive globale du cortex préfrontal humain qui dirige l'action vers la réalisation des intentions
Apprentissage et contrôle cognitif : une théorie computationnelle de la fonction exécutive préfontale humaine by Anne Collins( Book )

2 editions published in 2010 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Le contrôle cognitif (CC) est la capacité à réagir à des stimuli en fonction du contexte présent, d'indices passés, de nos buts internes. Le CC et l'apprentissage entretiennent des liens profonds et réciproques : si le CC requiert que nous ayons appris un répertoire de comportements et leur valeur dans différentes conditions, l'apprentissage de ce répertoire nécessite du CC, pour différentes décisions de haut niveau. Le CC et l'apprentissage sont donc indissociablement liés dans la flexibilité qui caractérise la fonction exécutive préfrontale humaine. Cependant, ce lien est actuellement mal compris et peu de travaux de psychologie cognitive ou de modélisation intègrent ces deux aspects et tentent de rendre compte de leur interaction. Nous proposons une théorie mathématique reposant sur l'apprentissage par renforcement et l'inférence bayésienne, qui intègre l'apprentissage de répertoires de comportements (task-sets) dans un milieu incertain et le CC avec ou sans information contextuelle. Cette théorie permet de faire des prédictions spécifiques que nous avons validées par deux expériences comportementales, au détriment d'autres modèles existants. Elle rend compte des différences qualitatives de stratégies observées. Notre théorie caractérise de façon intrinsèque les notions essentielles de comportement par défaut, de switch et d'exploration, et fait émerger naturellement un contrôle du compromis exploitation-exploration. Les résultats empiriques valident les prédictions et confirment les hypothèses du modèle. Il pourra être utilisé pour étudier en IRMf les rôles fonctionnels de régions du cortex préfrontal, des ganglions de la base, et de la dopamine et la noradrénaline
L' architecture corticale du contôle cognitif chez l'Homme by Chrystèle Ody( Book )

2 editions published in 2007 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Le contrôle cognitif est défini comme l'ensemble des processus guidant la sélection de nos actions en fonction de nos buts et des événements externes. Ce travail étudie les bases neurales du contrôle cognitif chez l'humain au moyen de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Dans une première étude, nous montrons qu'il existe trois niveaux hiérarchiques du contrôle cognitif : le contrôle sensoriel, exercé par le cortex prémoteur, sélectionne les actions en fonction des stimuli; le contrôle contextuel, exercé par le cortex préfrontal latéral (CPFL) postérieur, sélectionne les associations sensorimotrices (les tâches) en fonction du contexte immédiat des stimuli ; le contrôle épisodique, exercé par le CPFL antérieur, sélectionne les tâches et les réponses en fonction des événements passés. Dans une deuxième étude, nous montrons que les contrôles sensoriel, contextuel et épisodique interviennent également dans la sélection préparatoire des actions, et engagent alors respectivement les mêmes régions qui sont engagées au moment de l'exécution. Dans une troisième étude, nous montrons que chaque région du cortex frontal latéral possède une homologue fonctionnelle dans le cortex pariétal. La réciproque n'est toutefois pas vérifiée : nous révélons une région pariétale spécifique qui serait impliquée dans le calcul, et non dans la sélection, des réponses possibles associées aux stimuli perçus. En outre, alors que les régions frontales présentent une organisation hiérarchique, les régions pariétales présentent une architecture parallèle. Nos résultats expérimentaux supportent ainsi un modèle global de l'organisation du contrôle cognitif dans le cortex cérébral
Le cerveau stratège : les fondements du raisonnement dans le cortex préfrontal humain by Maël Donoso( Book )

2 editions published in 2013 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Pour prendre des décisions adéquates dans des environnements incertains et ouverts, présentant des contingences variables et éventuellement récurrentes, le cerveau humain doit être capable d'apprendre des règles comportementales et d'arbitrer entre ces différentes règles. Si des études d'imagerie cérébrale ont apporté une certaine lumière sur quelques-uns de ces processus, aucun travail n'a unifié ces observations dans un système cohérent, ni proposé un modèle général de l'implémentation cérébrale du raisonnement humain, avec ses composantes essentielles que sont l'inférence et la créativité. Ce travail se fonde sur un modèle computationnel récent, qui combine l'apprentissage par renforcement de règles avec le calcul bayésien de la confiance attribuée à ces dernières, et un test d'hypothèse associé à la création d'une règle exploratoire. Pour tester si ce modèle est effectivement implémenté dans le cerveau humain, une expérience en imagerie fonctionnelle cérébrale est réalisée, avec un design permettant l'apprentissage et l'arbitrage de règles multiples, dans des situations où les contingences sont parfois récurrentes. L'observation des corrélats cérébraux des variables prédites par le modèle a permis d'identifier différentes structures impliquées dans un système cérébral général du raisonnement. Ces observations sont cohérentes avec différents travaux de la littérature scientifique, et apportent également des résultats nouveaux. Ces résultats permettent de dessiner un système unifié de l'implémentation du raisonnement dans le cerveau humain, et concourent à valider la pertinence du modèle computationnel
Bases neurales de la cognition séquentielle chez l'homme étude IRMf et MEG by Thomas Jubault( Book )

1 edition published in 2007 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Bayesian inference in populations of cortical neurons: a model of motion integration and segmentation in area MT by Etienne Koechlin( )

1 edition published in 1999 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

L'architecture fonctionnelle intégrant le contrôle cognitif et le contrôle motivationnel dans le cortex préfrontal humain by Sylvain Charron( Book )

2 editions published in 2011 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

The prefrontal cortex subserves executive function, the high-level cognitive ability that allows humans to generate behavior which does not depend only on external stimuli but also on internal goals. In this thesis we investigate the interaction between cognitive and motivational processes involved in executive function. We propose that the key concept to understand the functional architecture of lateral and medial prefrontal cortices is time-scale of information integration, which drives the fractionation of control processes along a caudo-rostral axis. Accordingly, posterior prefrontal regions drive immediate behavior adaptation on the basis of information conveyed by a stimulus and its context. Middle prefrontal regions are involved in maintaining over a series of trials a set of behavioural rules and processing their associated values. During a cognitive branching, the left and right medial prefrontal cortices can separately encode the values associated with delayed and ongoing task. The frontopolar region integrates these values and controls dual-task performance. Thus the functional properties of frontopolar and medial prefrontal cortices, despite being limited to the processing of two concurrent tasks, may play a critical role in the ability to generate complex behavior by coordinating ongoing task and future goals
Value-based decision-making of actions and tasks in human prefrontal cortex by Sven Collette( Book )

2 editions published in 2012 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Switching between tasks in cue-based decision-making has been studied intensively, e.g. putting on hold one task while performing another one, with a fixed reward. Here, the frontopolar cortex (FPC) is engaged when subjects are required to keep in mind a main goal while performing parallel subgoals, and the anterior cingulate cortex (ACC) associates actions to outcomes. During my thesis, I investigated switching on different levels of action abstraction in value-based decision-making: choosing freely on the one hand between two simple actions, and on the other hand between two abstract structures, i.e. competing tasks. fMRI BOLD signals were recorded on healthy subjects during a probabilistic reversal-learning para-digm, with anti-correlated stochastic reward probabilities. I compared basic reinforcement learning and a bayesian approach to infer the subject's internal option values, which I regressed against the BOLD response.The findings reveal that the ventromedial PFC and striatum are engaged on the level of actions, and in contrast FPC, ACC and dorsolateral PFC on a task level. FPC monitors the evidence in favor of the alternative task only, and ACC activity manifests a task effect, predicting the switching behavior between tasks, but not actions. Furthermore, I provide evidence for a specific engagement of the prefrontal cortex network in value-based decision-making of abstract behavioral structures through connectivity analyses
Motivation et contrôle exécutif dans le cortex frontal chez l'homme by Frédérique Dulouard- Kouneiher( Book )

1 edition published in 2008 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Dans ce travail, nous montrons qu'il existe une organisation hiérarchique implémentée respectivement dans le cortex préfrontal latéral et médial en fonction de l'axe temporel aussi bien dans le contrôle cognitif que dans le contrôle motivationnel. Nous résumons d'abord les études du cortex frontal médian chez le primate et les principes de l'IRM f chez l'homme sain. Puis, nous montrons que les contrôles épisodiques et contextuels obéissent à une organisation neurale hiérarchique, suivant l'axe antéropostérieur dans le cortex préfrontal latéral et dépendent respectivement des régions préfrontales antérieurs (BA 46), postérieures (BA 44-45,9). Enfin nous montrons une dissociation similaire pour le contrôle motivationnel. La motivation épisodique (valeur concernant l'ensemble de l'épisode) et la motivation contextuelle (valeur de l'action en cours) sont implémentées selon l'axe antéropostérieur dans le cortex frontal médian, et dépendent respectivement du CCA dorsal et de la préSMA. Enfin, la motivation module les relations médiales/latérales et le contrôle cognitif module les relations antéropostérieures dans le cortex préfrontal latéral
Parieto-frontal coding of reaching: an integrated framework by Yves Burnod( )

1 edition published in 1999 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Prefrontal mechanisms combining rewards and beliefs in human decision-making by Marion Rouault( )

1 edition published in 2019 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Une approche neuro-computationnelle de la prise de décision et de sa régulation contextuelle by Philippe Domenech( )

1 edition published in 2011 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Décider, c'est sélectionner une alternative parmi l'ensemble des options possibles en accord avec nos buts. Les décisions perceptuelles, correspondant à la sélection d'une action sur la base d'une perception, résultent de l'accumulation progressive d'information sensorielle jusqu'à un seuil de décision. Aux niveaux comportemental et cérébral, ce processus est bien capturé par les modèles de décision par échantillonnage séquentiel. L'étude neurobiologique des processus de décision, guidée par l'usage de modèles computationnels, a permis d'établir un lien clair entre cette accumulation d'information sensorielle et un réseau cortical incluant le sillon intra-pariétal et le cortex dorso-latéral préfrontal. L'architecture des réseaux biologiques impliqués dans la prise de décision, la nature des algorithmes qu'ils implémentent et surtout, l'étude des relations entre structure biologique et computation est au cœur des questionnements actuels en neurosciences cognitives et constitue le fil conducteur de cette thèse. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés aux mécanismes neuraux et computationnels permettant l'ajustement du processus de décision perceptuelle à son contexte. Nous avons montré que l'information a priori disponible pour prédire nos choix diminue la distance au seuil de décision, régulant ainsi dynamiquement la quantité d'information sensorielle nécessaire pour sélectionner une action. Pendant la prise de décision perceptuelle, le cortex cingulaire antérieur ajuste le seuil de décision proportionnellement à la quantité d'information prédictive disponible et le cortex dorso-latéral préfrontal implémente l'accumulation progressive d'information sensorielle. Dans un deuxième temps, nous avons abordé la question de l'unicité, au travers des domaines cognitifs, des mécanismes neuro-computationnels implémentant la prise de décision. Nous avons montré qu'un modèle de décision par échantillonnage séquentiel utilisant la valeur subjective espérée de chaque option prédisait avec précision le comportement de sujets lors de choix économiques risqués. Pendant la décision, la portion médiale du cortex orbito-frontal code la différence entre les valeurs subjectives des options considérées, exprimées sur une échelle de valeur commune. Ce signal orbito-frontal médian sert d'entrée à un processus de décision par échantillonnage séquentiel implémenté dans le cortex dorso-latéral préfrontal. Pris ensemble, nos travaux précisent les contours d'une architecture fonctionnelle de la prise de décision dans le cortex préfrontal humain en établissant une cartographie des modules computationnels qu'il implémente, mais aussi en caractérisant la façon dont l'intégration fonctionnelle de ces régions cérébrales permet l'émergence de la capacité à prendre des décisions
Executive control and decision-making in the prefrontal cortex( )

1 edition published in 2015 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Highlights: Probabilistic reasoning accounts for executive control in the PFC. Premotor and OFC regions subserve action selection in stable environments. vmPFC & dmPFC infer when to switch away from exploitation behavior. Polar PFC and lPFC infer when and how to switch out of exploration. Polar PFC infers the reliability of a few alternative behavioral sets. Abstract : The prefrontal cortex (PFC) subserves decision-making and executive control. Here we review recent empirical and modeling works with a focus on neuroimaging studies, which start unifying these two conceptual approaches of PFC function. We propose that the PFC comprises two arbitration systems: (1) a peripheral system comprising premotor/caudal PFC regions and orbitofrontal regions involved in the selection of actions based on perceptual cues and reward values, respectively, and embedded in behavioral sets associated with external contingencies inferred as being stable; (2) a core system comprising ventromedial, dorsomedial, lateral and polar PFC regions involved in superordinate probabilistic reasoning for arbitrating online between exploiting/adjusting previously learned behavioral sets and exploring/creating new ones for efficient adaptive behavior in variable and open-ended environments
Computational learning noise in human decision-making by Charles Findling( )

1 edition published in 2018 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

In uncertain and changing environments, making sequential decisions requires analyzing and weighting the past and present information. To model human behavior in such environments, computational approaches to learning have been developed based on reinforcement learning or Bayesian inference. To further account for behavioral variability, these computational approaches assume action selection noise, usually modeled with a softmax function. In the first part of my work, I argue that action selection noise is insufficient to explain behavioral variability and show the presence of learning noise reflecting computational imprecisions. To this end, I introduced computational noise in the standard reinforcement learning algorithm through random deviations in the noise-free update rule. Adding this noise led to a better account of human behavioral performances in reward-guided tasks (Findling C., Skvortsova V., et al., 2018a, in prep). The presence of learning noise led me to investigate whether this noise could have a functional role. In the second part of my work, I argue that this learning noise actually has virtuous adaptive properties in learning processes elicited in changing (volatile) environments. Using the Bayesian modeling framework, I demonstrate that a simple learning model assuming stable external contingencies with learning noise performs virtually as well as the optimal Bayesian adaptive process based on inferring the volatility of the environment. Furthermore, I establish that this learning noise model better explains human behavioral performances in changing environments (Findling C. at al., 2018b, in prep)
Modèles hiérarchiques des représentations d'actions : apports de la psychopathologie et de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle by Valerian Chambon( )

1 edition published in 2009 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Schizophrenic patients show a reduced ability to judge or represent other people's intentions. These difficulties in mental attribution have been the subject of detailed, though often contradictory, investigations, and we propose here to explore them at a fine-grained level of cognitive functioning. Recognizing an intention indeed requires processing of at least two different types of information: the visual information conveyed by the movement kinematics and the subject's prior expectations about the most likely goal of the observed behaviour. In a first series of behavioural studies, we show that these two types of information differently interact depending on the type of the intention considered; that is i) according to the relationship between the observed action and the intention which causes it (motor vs. private intention), and ii) depending on whether the action situation induces, or not, domain-specific expectations (social vs. non-social intention). In a second series of studies, we show that schizophrenic patients abnormally depend on either one or the other of these two types of information. Indeed, patients with prevalent negative symptoms excessively rely on visual information conveyed by movement kinematics while the severity of negative symptoms co-varies with an exaggerated tendency to focus on prior expectations. This normal (healthy subjects) or excessive (schizophrenic patients) dependence on priors could account for a shortcut in the comparison process between perceived information and expected intentional representation, as suggested by the preliminary results of a neuroimaging study we recently conducted. We propose to interpret these results in the light of a hierarchical model of action understanding in which the intentional inference is modelled as an outcome of a cascade of top-down influences generated at each level of the cortical hierarchy, and updated with each novel observation. Furthermore, we suggest that the dynamics of this priors' updating process may be captured by a generalization of Bayes' theorem, optimised for each subject
An ordinal generative model of Bayesian inference for human decision-making in continuous reward environments by Gabriel Sulem( )

1 edition published in 2017 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Our thesis aims at understanding how human behavior adapts to an environment where rewards are continuous. Many works have studied environments with binary rewards (win/lose) and have shown that human behavior could be accounted for by Bayesian inference algorithms. A Bayesian algorithm works in a continuous environment provided that it is based on a “generative” model of the environment, which is a structural assumption about environmental contingencies. The issue we address in this thesis is to characterize which kind of generative model of continuous rewards characterizes human decision-making. One hypothesis is to consider that each action attributes rewards as noisy samples of the true action value, typically distributed as a Gaussian distribution. We propose instead a generative model using assumptions about the relationship between the values of the different actions available and the existence of a reliable ordering of action values. This structural assumption enables to simulate mentally counterfactual rewards and to learn simultaneously reward distributions associated with all actions. To validate our model, we ran three behavioral experiments on healthy subjects in a setting where actions' reward distributions were continuous and changed across time. Our proposed model described correctly participants' behavior in all three tasks, while other competitive models, including Gaussian failed. The proposed model extends the implementation of Bayesian algorithms and establishes which rewards are “good” and desirable according to the current context. It answers to evolutionarily constraints by adapting quickly, while performing correctly in many different settings
Apprendre à apprendre dans un environnement incertain, et dynamique des réseaux corticaux pour la flexibilité comportementale by Maïlys Faraut( )

1 edition published in 2015 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Our environment is both complex and changing, which triggers uncertainty in every decision we make. The ability to detect and solve the resulting uncertainty is crucial for adapted and flexible behavior. Our hypothesis is that behavioral efficiency and flexibility in an uncertain environment depend on the way the agent has learnt to learn. In a first study, 3 macaque monkeys developed a learning-set for a task with stochastic and changing rules. Monkey's reactivity to unexpected feedback increased across learning and paralleled the evolution of the degree of environmental uncertainty. This enabled them to transfer, without cost, to a more complex task with the same structure, suggesting that they learned to learn the statistical structure of the environment. We then studied the cerebral mechanisms underpinning this flexible behavior. Two animals were implanted with an electrocorticography implant over the frontal and parietal areas. We first showed, using data from one animal, that feedback related potentials were sensitive to feedback valence and unexpectedness, and predictive of the upcoming behavioral strategy. Then, we present preliminary results showing that oscillations in the beta and theta bands can be recorded at the time of feedback and at the time of decision, and that their power is modulated differently depending on the various task factors. These results contribute to reveal the complexity of the frontal cortical network enabling behavioral flexibility and open new horizons for future research to understand how these mechanisms are shaped throughout the learning to learn process
Functional and structural brain adaptations to changing and uncertain environments in humans by Margaux Romand-Monnier( )

1 edition published in 2019 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

In a world characterized by stochasticity, volatility and ambiguity, efficiently adapting to the environment uncertainty is absolutely crucial. Such adaptation takes place over a continuum of timescales; from the tens of milliseconds necessary for neurons to modulate firing rates, to the weeks allowing structural brain changes, to the millennia needed for the complex reorganization of the brain anatomy and function like the one observed in primate evolution. In this thesis, we tackle brain adaptations to uncertain and changing environments at two different timescales. First, we investigate the fast and short-term brain functional modulations allowing adaptive decision-making behaviour in response to sudden changes in the environment. In a two-armed bandit task comprising various levels of volatility, we show that a simple inference model assuming stable external contingencies but with computation imprecisions following the psychophysical Weber law, hereafter inference noise model, performs virtually as well as the optimal Bayesian adaptive process inferring the volatility of the environment. We also establish that this inference noise model better accounts for human behavioural performance in changing environments than the optimal Bayesian one. Using model-based fMRI analyses, we show that the anterior cingulate cortex (ACC) activations, previously associated with the volatility inferred from the optimal Bayesian model, rather reflect inference noise. Our results suggest that humans ability to adapt in a changing environment partly stem from Weber-structured inferential noise rather than from complex probabilistic inference of the environment volatility. In the second part of this work, we study how slow and long-lasting brain structural adaptations, also known as brain plasticity, go along with adaptive behaviour in new and uncertain environments at a scale of weeks. To investigate this issue, brain structural MRIs were obtained for a 44-year-old male subject, who left his regular life environment for four one-month expeditions in extremely challenging and harsh environmental conditions. Physical challenges stemmed from trekking in extreme temperatures and degrees of humidity. In addition, the subject faced great emotional and social challenges resulting from social deprivation, as he spent these expeditions in complete social isolation. Comparison of structural images before and after expeditions using voxel-based morphometry (VBM) analysis revealed significant changes of gray matter (GM) density in well-known regions involved in motor functions, perception, higher cognition and social cognition networks. This longitudinal case study findings show that brain structural adaptations go beyond the well-known and characterized plasticity associated with learning, by revealing brain changes in response to environmental demands, rather than task demands. This suggests that brain plasticity can happen when the environment over- or under-solicits specific functions, beyond the repetition of specific tasks. These findings are based on a single subject data, and future research should investigate whether this structural plasticity generalises to the population
 
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Alternative Names
Etienne Koechlin researcher

Etienne Koechlin wetenschapper

Languages
French (20)

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