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Neural manifolds for speech processing

Applicant Proix Timothée
Number 193542
Funding scheme Ambizione
Research institution Département des neurosciences fondamentales Faculté de Médecine Université de Genève
Institution of higher education University of Geneva - GE
Main discipline Neurophysiology and Brain Research
Start/End 01.05.2021 - 30.04.2025
Approved amount 941'856.00
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Keywords (5)

human subjects; neural oscillations; intracranial EEG; speech processing system; dynamical systems

Lay Summary (French)

Lead
Le langage est une qualité unique à l’être humain. Comprendre les dynamiques neuronales qui sous-tendent la production du langage permettrait de mieux appréhender les bases de la cognition humaine, tout en ouvrant de nouvelles voies pour la réhabilitation des personnes souffrant de troubles du langage.
Lay summary

Contenu et objectifs du travail de recherche

L’être humain est capable de parler grâce à l’implication d’un large réseau de régions cérébrales qui permettent le traitement de l’information à plusieurs échelles temporelles et spatiales. Cependant, l’organisation spatio-temporelle de l’activité neuronale entre ces différentes régions est encore mal comprise.

Le projet propose d’établir un cadre pour formaliser la manière dont le cerveau établit des correspondances entre les différentes représentations du langage, qu’elles soient phonétiques, syllabiques, sémantiques, articulatoires, ou autres.

Une partie du projet s’attachera à constituer et analyser un jeu de données mettant à profit les enregistrements d’électroencéphalographie intracrânienne. Ces données sont enregistrées lors de tâches langagières exécutées par des personnes en souffrance d’épilepsie. L’accent sera placé sur les contributions de différences bandes de fréquences et de leurs capacités à organiser une structure spatio-temporelle précise à travers les régions cérébrales impliquées dans le langage.

En parallèle, l’autre partie du projet cherchera a formaliser ces interactions par l’élaboration d’un modèle mathématique de l’activité cérébrale lors de la production du langage. Ce modèle permettra de faire des prédictions spécifiques qui seront confronté aux données récoltées, tout en permettant l’étude des facteurs mathématiques influençant les dynamiques de l’activité neuronale.

Contexte scientifique et social du projet de recherche

Le projet relève de la recherche fondamentale, avec de potentielles applications dans le domaine clinique pour aider à la réhabilitation des personnes soufrant d’un trouble du langage. Grâce à une meilleure compréhension des mécanismes neuronaux qui supportent la production de la parole, de nouvelles voies de thérapies pourraient être à terme envisagées.

Direct link to Lay Summary Last update: 25.03.2021

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Abstract

Speech is central to human uniqueness. Fundamentally, understanding how the human brain activity enables speech is critical as it may permit to unravel the bases of human cognition. Practically, deciphering the computational principles of human speech may allow developing efficient rehabilitation strategies for the five million people in the world suffering from speech disorders. Extensive studies have either highlighted the spatial and hierarchical organization of the human speech processing system by testing hypothesis in carefully controlled experiments, or discovered patterns of neural activity related to stimuli or behaviors using data-driven approaches, both using invasive and non-invasive recordings. However, these approaches are lacking a broader computational framework that formalizes the understanding of how the speech processing system dynamically represents multiple feature dimensions. For instance, how phonetic, syllabic, semantic, and articulatory features are simultaneously encoded in speech-related cortical areas and interact together in a timely manner is unknown. In this project, I will characterize and model the precise dynamics of human speech perception and production based on intracranial EEG recordings, thereby uncovering its hierarchical spatio-temporal organization. I will introduce new methods from statistical modeling and dynamical systems theory to the language research that have been proven useful to account for high-dimensional brain activity. By uncovering how cortical processing of speech is embedded in interacting networks representing different types of speech content, the project will provide a novel framework to design future engineering methods aiming at restoring communication in patients suffering from speech production deficits.
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