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Un réseau de neurones artificiels montrant la persévérance et la distractibilité dans le wisconsin card sorting test.

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1 Un réseau de neurones artificiels montrant la persévérance et la distractibilité dans le wisconsin card sorting test

2 INTRODUCTION Evolution des modèles computationnels Le modèle du wisconsin card sorting test est un modèle de neurones artificiels

3 PRINCIPES Objectif: proposer un modèle computationnel basé sur lhypothèse que la principale fonction du cortex préfrontal est laptitude à changer de stratégie cognitive en réponse aux modifications de lenvironnement Intervention majoritaire du cortex préfrontal

4 Le cortex préfrontal Intervient dans les processus exécutifs utiles dans les comportements ayant un but précis Cest la région la plus interconnectée * 3 subdivisions : - neocorticale dorsolateral préfrontal - mesocorticale orbito frontal - circuit cingulaire antérieur * 3 circuits associés à 3 syndrômes lors de lésions dans un de ces circuits.

5 Le wisconsin card sorting test Il fait appel à: - lorganisation - la planification - lutilisation des feed-backs de lenvironnement Il permet dorienter le comportement vers la réalisation du but et modérer les réponses impulsives. Il mesure le fonctionnement exécutif nécessitant lélaboration et le maintien dans des conditions changeantes dune stratégie de résolution de problèmes orientée vers un but. Le WCST renseigne, également, sur les difficultés spécifiques de la tâche (difficulté à élaborer des catégories, échec dans le maintien dune stratégie de réponse, persévérations, difficultés dapprentissage au cours du test). o Le test

6 Principaux résultats du test: chez les sujets lésés: - persévérance dans lerreur - distractibilité (FMS) ce qui pourrait être expliquée par une faible planification, une faible abstraction et une flexibilité mentale déficiente

7 LE MODELE 2 phases principales: - hypothèse sur la règle - hypothèse sur le choix de la carte 2 modules différents dans le modèle : - le module de la détermination de la règle - le module de sélection de la carte

8 Dans le module de sélection de règle on trouve 2 blocs : Hopfield network Hamming block - hopfield network: maintient de la règle définie - hamming block: génération dune autre règle

9 le critère de sélection du sujet est représenté par un vecteur nommé vecteur règle Ce vecteur règle fait le lien entre les 2 modules 14 vecteurs règle sont considérés dans ce modèle

10 La détermination dune nouvelle règle dérive de la règle précédente quand lhamming distance est faible, le sujet a tendance à garder la même règle et inversement si la distance est importante

11 le hopfield network détermine le vecteur du critère fondamental : vecteur seuil (directement ou par réduction) par un système déquations Cest en changeant le vecteur seuil que le modèle peut simuler des lésions : influence sur les FMS En diminuant lhamming distance on observe une diminution de la génération dhypothèses

12 RESULTATS

13 3 vecteurs seuils: T, T1,T2, 6 hamming distances différentes = 18 conditions différentes. Quand on change le vecteur seuil mais lhamming distance est la même: augmentation de la FMS et de la persévérance Inversement: diminution de la flexibilité qui se traduit par une augmentation de la persévérance

14 CONCLUSION En changeant le vecteur seuil, on a une hausse de la distractibilité qui est reflétée par une augmentation du nombre de FMS Linefficacité du hamming block (qui sert à la génération dhypothèse) est reflétée par laugmentation du pourcentage derreurs de persévérance Avantage du modèle: Capacité de simuler les performances de sujets sains et de sujets lésé malgré sa structure simple. Cependant ce modèle ne rend pas compte de la réponse « autre » ainsi que de lapprentissage que peuvent acquérir les sujets en faisant le test Plusieurs autres modèles ont été crées sur la base du WCST


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