Decoding Distributed Neuronal Activity in Extrastriate Cortical Areas for the Visual Prosthetic Applications

Les prothèses visuelles corticales sont planifiées pour restaurer la vision chez les individus non-voyants en appliquant du courant électrique à des sites discrets sur le cortex visuel. À ce jour, la qualité de la vision rapportée dans la littérature est celle d'un petit nombre de phosphènes (percept de spots lumineux spatialement localisés) sans organisation pour générer un percept significatif. Le principal défi consiste à développer des méthodes pour transférer les informations d'une scène visuelle dans un schéma de stimulation compréhensible pour le cerveau. Une connaissance clé pour résoudre ce défi est de comprendre comment les caractéristiques du phosphène (ou en général, les caractéristiques visuelles) sont représentées dans le modèle distribué d'activité neuronale. Une approche pour obtenir ces connaissances consiste à déterminer dans quelle mesure les réponses neuronales bien réparties peuvent détecter les changements dans une caractéristique visuelle spécifique des stimuli. Pour atteindre cet objectif, nous avons étudié la capacité de discrimination des zones corticales extrastriées V4 chez les singes macaques. Ces zones extrastriées ont de petites régions rétinotopiques qui offrent la possibilité d'échantillonner une grande région de l'espace visuel à l'aide de réseaux de microelectrodes standard telles que celles de l'Université d'Utah. Cela aide à construire des prothèses mini-invasives. Notre contribution concerne la résolution spatiale des potentiels de champs locaux (LFP) dans la zone V4 pour déterminer les limites de la capacité des prothèses visuelles à induire des phosphènes à plusieurs positions. Les LFP ont été utilisés car ils représentent une activité neuronale sur une échelle de 400 microns, ce qui est comparable à la propagation de l'effet de microstimulation dans le cortex. La zone visuelle extrastriée V4 contient également une carte rétinotopique de l'espace visuel et offre la possibilité de récupérer l'emplacement des stimuli statiques. Nous avons appliqué la méthode «Support vector machine» (SVM) pour déterminer la capacité des LFP (par rapport aux réponses à plusieurs unités - MUA) à discriminer les réponses (phosphènes) aux stimuli à différentes séparations spatiales. Nous avons constaté que malgré les grandes tailles de champs récepteurs dans V4, les réponses combinées de plusieurs sites étaient capables de discrimination fine et grossière des positions. Nous avons proposé une stratégie de sélection des électrodes basée sur les poids linéaires des décodeurs (en utilisant les valeurs de poids les plus élevées) qui a considérablement réduit le nombre d'électrodes requis pour la discrimination avec une augmentation des performances. L'application de cette stratégie présente l'avantage potentiel de réduire les dommages tissulaires dans les applications réelles. Nous avons conclu que pour un fonctionnement correct des prothèses, la microstimulation électrique devrait générer un schéma d'activité neuronale similaire à l'activité évoquée correspondant à un percept attendu. De plus, lors de la conception d'une prothèse visuelle, les limites de la capacité de discrimination des zones cérébrales implantées doivent être prises en compte. Ces limites peuvent différer pour MUA et LFP.----------ABSTRACT Cortical visual prostheses are intended to restore vision to blind individuals by applying a pattern of electrical currents at discrete sites on the visual cortex. To date, the quality of vision reported in the literature is that of a small number of phosphenes (percept of spatially localized spots of light) with no organization to generate a meaningful percept. The main challenge consists of developing methods to transfer information of a visual scene into a pattern of stimulation that is understandable to the brain. The key to solving this challenge is understanding how phosphene characteristics (or in general, visual characteristics) are represented in a distributed pattern of neural activity. One approach is to determine how well neural responses can detect changes in a specific characteristic of stimuli. To this end, we have studied the discrimination capability of V4 extrastriate cortical area in macaque monkeys. Extrastriate cortical areas have small retinotopic maps that can provide an opportunity to sample a large region of visual space using standard devices such as Utah arrays. Thus, this helps to build minimally invasive prosthetic devices. Our contribution relates to the spatial resolution of local field potentials (LFPs) in area V4 to determine the limits in the capability of visual prosthetic devices in generation of phosphenes in multiple positions. LFPs were used because they represent neural activity over a scale of 400 microns, which is comparable to the spread of microstimulation effects in the cortex. Extrastriate visual area V4 also contains a retinotopic map of visual space and offers an opportunity to recover the location of static stimuli. We applied support vector machines (SVM) to determine the capability of LFPs (compared to multi-unit responses) in discriminating responses to phosphene-like stimuli (probes) located with different spatial separations. We found that despite large receptive field sizes in V4, combined responses from multiple sites were capable of fine and coarse discrimination of positions. We proposed an electrode selection strategy based on the linear weights of the decoder (using the highest weight values) that significantly reduced the number of electrodes required for discrimination, while at the same time, increased performance. Applying this strategy has the potential to reduce tissue damages in real applications. We concluded that for the correct operation of prosthetic devices, electrical microstimulation should generate a pattern of neural activity similar to the evoked activity corresponding to an expected percept. Moreover, in the design of visual prosthesis, limits in the discrimination capability of the implanted brain areas should be taken into account. These limits may differ for MUA and LFP

Comparison of Adaptive Behaviors of an Animat in Different Markovian 2-D Environments Using XCS Classifier Systems

RÉSUMÉ Le mot "Animat" fut introduit par Stewart W. Wilson en 1985 et a rapidement gagné en popularité dans la lignée des conférences SAB (Simulation of Adaptive Behavior: From Animals to Animats) qui se sont tenues entre 1991 à 2010. Comme la signification du terme "animat" a passablement évoluée au cours de ces années, il est important de préciser que nous avons choisi d'étudier l'animat tel que proposée originellement par Wilson. La recherche sur les animats est un sous-domaine du calcul évolutif, de l'apprentissage machine, du comportement adaptatif et de la vie artificielle. Le but ultime des recherches sur les animats est de construire des animaux artificiels avec des capacités sensorimotrices limitées, mais capables d'adopter un comportement adaptatif pour survivre dans un environnement imprévisible. Différents scénarios d'interaction entre un animat et un environnement donné ont été étudiés et rapportés dans la littérature. Un de ces scénario est de considérer un problème d'animat comme un problème d'apprentissage par renforcement (tel que les processus de décision markovien) et de le résoudre par l'apprentissage de systèmes de classeurs (LCS, Learning Classification Systems) possédant une certaine capacité de généralisation. L'apprentissage d'un système de classification LCS est équivalent à un système qui peut apprendre des chaînes simples de règles en interagissant avec l'environnement et en reçevant diverses récompenses. Le XCS (eXtended Classification System) introduit par Wilson en 1995 est le LCS le plus populaire actuellement. Il utilise le Q-Learning pour résoudre les problèmes d'affectation de crédit (récompense), et il sépare les variables d'adaptation de l'algorithme génétique de celles reliées au mécanisme d'attribution des récompenses. Dans notre recherche, nous avons étudié les performances de XCS, et plusieurs de ses variantes, pour gérer un animat explorant différents types d'environnements 2D à la recherche de nourriture. Les environnements 2D traditionnellement nommés WOODS1, WOODS2 et MAZE5 ont été étudiés, de même que des environnements S2DM (Square 2D Maze) que nous avons conçus pour notre étude. Les variantes de XCS sont XCSS (avec l'opérateur "Specify" qui permet de diminuer la portée de certains classificateurs), et XCSG (avec la descente du gradient en fonction des valeurs de prédiction).---------- Abstract The word “Animat” was introduced by Stewart W. Wilson in 1985 and became popular since the SAB line conferences “Simulation of Adaptive Behavior: from Animals to Animats” that were held between 1991 and 2010. Since the use of this word in the scientific literature has fairly evolved over the years, it is important to specify in this thesis that we have chosen to adopt the definition that was originally proposed by Wilson. The research on animat is a subfield of evolutionary computation, machine learning, adaptive behavior and artificial life. The ultimate goal of animat research is to build artificial animals with limited sensory-motor capabilities but able to behave in an adaptive way to survive in an unknown environment. Different scenarios of interaction between a given animat and a given environment have been studied and reported in the literature. One of the scenarios is to consider animat problems as a reinforcement learning problem (such as a Markov decision processes) and solve it by Learning Classifier Systems (LCS) with certain generalization ability. A Learning classifier system is equivalent to a learning system that can learn simple strings of rules by interacting with the environment and receiving diverse payoffs (rewards). The XCS (eXtented Classification System) [1], introduced by Wilson in 1995, is the most popular Learning Classifier System at the moment. It uses Q-learning to deal with the problem of credit assignment and it separates the fitness variable for genetic algorithm from those linked to credit assignment mechanisms. In our research, we have studied XCS performances and many of its variants, to manage an animat exploring different types of 2D environments in search of food. 2D environments traditionally named WOODS1, WOODS 2 and MAZE5 have been studied, as well as several designed S2DM (SQUARE 2D MAZE) environments which we have conceived for our study. The variants of XCS are XCSS (with the Specify operator which allows removing detrimental rules), and XCSG (using gradient descent according to the prediction value)

Spatial Resolution of Local Field Potential Signals in Macaque V4

A main challenge for the development of cortical visual prostheses is to spatially localize individual spots of light, called phosphenes, by assigning appropriate stimulating parameters to implanted electrodes. Imitating the natural responses to phosphene-like stimuli at different positions can help in designing a systematic procedure to determine these parameters. The key characteristic of such a system is the ability to discriminate between responses to different positions in the visual field. While most previous prosthetic devices have targeted the primary visual cortex, the extrastriate cortex has the advantage of covering a large part of the visual field with a smaller amount of cortical tissue, providing the possibility of a more compact implant. Here, we studied how well ensembles of Multiunit activity (MUA) and Local Field Potentials (LFPs) responses from extrastriate cortical visual area V4 of a behaving macaque monkey can discriminate between two-dimensional spatial positions. We found that despite the large receptive field sizes in V4, the combined responses from multiple sites, whether MUA or LFP, has the capability for fine and coarse discrimination of positions. We identified a selection procedure that could significantly increase the discrimination performance while reducing the required number of electrodes. Analysis of noise correlation in MUA and LFP responses showed that noise correlations in LFP responses carry more information about the spatial positions. Overall, these findings suggest that spatial positions could be localized with patterned stimulation in extrastriate area V4