Le circuit neuronal du conditionnement à la peur : une perspective théorique
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 27/04/2018 (communication intranet).
 
Auteur : Angelhuber, Martin
Date de soutenance : 27-10-2016

Directeur(s) de thèse : Veinante, Pierre - Aertsen, Adrianus - Lüthi, Andreas

Établissement de soutenance : Strasbourg - Albert-Ludwigs-Universität (Freiburg im Breisgau, Allemagne) - Universität Basel
Laboratoire : Institut des neurosciences cellulaires et intégratives (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Neurosciences
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie, Médecine et santé

Mots-clés libres : Modèle informatique, Amygdale, Conditionnement à la peur, Inhibition tonique
Mots-clés :
  • Corps amygdaloïde - Physiopathologie
  • Peur
  • Réflexe conditionné
  • Réseaux neuronaux (informatique)
  • Modèles mathématiques
  • Neurosciences cognitives - Dissertations universitaires
Résumé : Conditionnement à la peur est un paradigme réussi pour comprendre les substrats neuronaux de l’apprentissage et de l’émotion. Dans cette thèse, je présente deux modèles informatiques des structures du cerveau qui sous-tendent l'acquisition de la peur conditionnée. Le première modèle est utilisé pour enquêter sur l’effet des changements de l’inhibition tonique sur le traitement des informations reçues. On confirme que la diminution de l’inhibition tonique d’une population augmente la réactivité du réseau. Ensuite, le modèle est analysé d’une perspective fonctionnelle et des prédictions qui découlent de cette proposition sont discutées. En outre, je présenterai un modèle systématique, basé sur un type de modèle de conditionnement récemment introduit utilisant des variables latentes. Je propose que l’interaction entre les neurones dans l’amygdale basale code pour l’interface entre ces variables latentes. Le modèle couvre une large gamme d’effets et l’analyse produit un certain nombre de prédictions vérifiables.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2016STRAJ082
Type de ressource : Thèse