Estimation de paramètres de modèles de neurones biologiques sur une plate-forme de SNN (Spiking Neural Network) implantés "insilico"

Abstract

Ces travaux de thèse, réalisés dans une équipe concevant des circuits analogiques neuromimétiques suivant le modèle d’Hodgkin-Huxley, concernent la modélisation de neurones biologiques, plus précisément, l’estimation des paramètres de modèles de neurones. Une première partie de ce manuscrit s’attache à faire le lien entre la modélisation neuronale et l’optimisation. L’accent est mis sur le modèle d’Hodgkin- Huxley pour lequel il existait déjà une méthode d’extraction des paramètres associée à une technique de mesures électrophysiologiques (le voltage-clamp) mais dont les approximations successives rendaient impossible la détermination précise de certains paramètres. Nous proposons dans une seconde partie une méthode alternative d’estimation des paramètres du modèle d’Hodgkin-Huxley s’appuyant sur l’algorithme d’évolution différentielle et qui pallie les limitations de la méthode classique. Cette alternative permet d’estimer conjointement tous les paramètres d’un même canal ionique. Le troisième chapitre est divisé en trois sections. Dans les deux premières, nous appliquons notre nouvelle technique à l’estimation des paramètres du même modèle à partir de données biologiques, puis développons un protocole automatisé de réglage de circuits neuromimétiques, canal ionique par canal ionique. La troisième section présente une méthode d’estimation des paramètres à partir d’enregistrements de la tension de membrane d’un neurone, données dont l’acquisition est plus aisée que celle des courants ioniques. Le quatrième et dernier chapitre, quant à lui, est une ouverture vers l’utilisation de petits réseaux d’une centaine de neurones électroniques : nous réalisons une étude logicielle de l’influence des propriétés intrinsèques de la cellule sur le comportement global du réseau dans le cadre des oscillations gamma.