Vers une détection automatisée des comportements délétères des porcs en élevage

National audienceLes morsures de queue et les comportements agressifs sont des comportements délétères affectant la santé et le bien-être des porcs ainsi que la productivité des élevages. En dépit de plusieurs années de recherche sur les causes et solutions possibles, ces phénomènes sont toujours fréquemment observés dans les élevages. Le risque très élevé de morsures de queue conduit d'ailleurs les éleveurs à couper systématiquement la queue des porcs contrairement à ce que préconise la réglementation en vigueur. Les épisodes de morsures de queue semblent précédés d'une phase d'agitation comportementale. Dans le cadre du projet européen PIGWATCH (ERANET Anihwa), l’INRA et le CEA travaillent au développement d’une technique automatisée, basée sur des capteurs et des algorithmes de machine learning (intelligence artificielle), pour détecter les profils d’activité qui pourraient indiquer ou prédire les comportements. Le CEA-LETI a développé un dispositif (porté à l’oreille) incluant un accéléromètre triaxial, une communication sans fil et une application Android pour l’acquisition des données. Les dispositifs sont connectés au smartphone via une communication Bluetooth basse consommation. Les dispositifs et l’électronique ont été conçus pour être résistants à l’eau et aux contraintes mécaniques telles que les mordillements. Douze porcs ont été équipés avec ces dispositifs à l'élevage expérimental de l’INRA à Saint-Gilles. Leur activité a été enregistrée et observée par caméra, à intervalles réguliers, durant 2 mois. Les animaux (femelles ou porcs mâles entiers) ont été élevés en groupe de 8 sur sol en béton avec distribution quotidienne de paille. Les comportements et notamment le repos et les combats ont été identifiés à partir des enregistrements vidéo et, les signaux issus des capteurs ont été marqués en accord avec ces observations. Les signaux ont ensuite été analysés de façon à extraire les caractéristiques mathématiques pertinentes pour discriminer les comportements observés. Dans une seconde étape, ces caractéristiques mathématiques ont été utilisées dans des algorithmes de machine learning pour détecter automatiquement les comportements. Différents modèles mathématiques ont été comparés sur la base de leur niveau de performance (taux de vrais positifs versus faux positifs, précision…) de manière à optimiser le système de détection automatique des comportements. Actuellement, l’algorithme toujours en développement est capable de détecter 42% des combats avec un taux de vrais positifs de 62%. Le système final sera testé et évalué dans deux élevages (un élevage commercial et un élevage expérimental) en Allemagne en 2018

Magnetocardiography measurements with 4^4He vector optically pumped magnetometers at room temperature

Accepted Manuscript.International audienceIn this paper, we present a proof of concept study which demonstrates for the first time the possibility to record magnetocardiography (MCG) signals with $^4$He vector optically-pumped magnetometers (OPM) operated in a gradiometer mode. Resulting from a compromise between sensitivity, size and operability in a clinical environment, the developed magnetometers are based on the parametric resonance of helium in zero magnetic field. Sensors are operated at room-temperature and provide a tri-axis vector measurement of the magnetic field. Measured sensitivity is around 210 fT/√Hz in the bandwidth [2 Hz; 300 Hz]. MCG signals from a phantom and two healthy subjects are successfully recorded. Human MCG data obtained with the OPMs are compared to reference electrocardiogram (ECG) recordings: similar heart rates, shapes of the main patterns of the cardiac cycle (P/T waves, QRS complex) and QRS widths are obtained with both techniques

Single-trial decoding of auditory novelty responses facilitates the detection of residual consciousness

International audienceDetecting residual consciousness in unresponsive patients is a major clinical concern and a challenge for theoretical neuroscience. To tackle this issue, we recently designed a paradigm that dissociates two electro-encephalographic (EEG) responses to auditory novelty. Whereas a local change in pitch automatically elicits a mismatch negativity (MMN), a change in global sound sequence leads to a late P300b response. The latter component is thought to be present only when subjects consciously perceive the global novelty. Unfortunately, it can be difficult to detect because individual variability is high, especially in clinical recordings. Here, we show that multivariate pattern classifiers can extract subject-specific EEG patterns and predict single-trial local or global novelty responses. We first validate our method with 38 high-density EEG, MEG and intracranial EEG recordings. We empirically demonstrate that our approach circumvents the issues associated with multiple comparisons and individual variability while improving the statistics. Moreover, we confirm in control subjects that local responses are robust to distraction whereas global responses depend on attention. We then investigate 104 vegetative state (VS), minimally conscious state (MCS) and conscious state (CS) patients recorded with high-density EEG. For the local response, the proportion of significant decoding scores (M = 60%) does not vary with the state of consciousness. By contrast, for the global response, only 14% of the VS patients' EEG recordings presented a significant effect, compared to 31% in MCS patients' and 52% in CS patients'. In conclusion, single-trial multivariate decoding of novelty responses provides valuable information in non-communicating patients and paves the way towards real-time monitoring of the state of consciousness

Evidence for a hierarchy of predictions and prediction errors in human cortex

According to hierarchical predictive coding models, the cortex constantly generates predictions of incoming stimuli at multiple levels of processing. Responses to auditory mismatches and omissions are interpreted as reflecting the prediction error when these predictions are violated. An alternative interpretation, however, is that neurons passively adapt to repeated stimuli. We separated these alternative interpretations by designing a hierarchical auditory novelty paradigm and recording human EEG and magnetoencephalographic (MEG) responses to mismatching or omitted stimuli. In the crucial condition, participants listened to frequent series of four identical tones followed by a fifth different tone, which generates a mismatch response. Because this response itself is frequent and expected, the hierarchical predictive coding hypothesis suggests that it should be cancelled out by a higher-order prediction. Three consequences ensue. First, the mismatch response should be larger when it is unexpected than when it is expected. Second, a perfectly monotonic sequence of five identical tones should now elicit a higher-order novelty response. Third, omitting the fifth tone should reveal the brain's hierarchical predictions. The rationale here is that, when a deviant tone is expected, its omission represents a violation of two expectations: a local prediction of a tone plus a hierarchically higher expectation of its deviancy. Thus, such an omission should induce a greater prediction error than when a standard tone is expected. Simultaneous EEE- magnetoencephalographic recordings verify those predictions and thus strongly support the predictive coding hypothesis. Higher-order predictions appear to be generated in multiple areas of frontal and associative cortices