Développement d'un langage dédié probabiliste pour la connectivité cérébrale incluant la représentation de connaissances hétérogènes

Development of a probabilistic domain-specific language for brain connectivity including heterogeneous knowledge representation

• Auteur / Autrice : Gaston Ezequiel Zanitti
• Direction : Demian Wassermann
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences du traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 15/03/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Saclay, Ile-de-France)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-….)
• Jury : Président / Présidente : Pierre Senellart
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Daniel S Margulies, Meghyn Bienvenu, Pierre Bourhis, María Vanina Martinez
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Pierre Senellart, Daniel S Margulies

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ontologies (informatique)

Programmation logique

Apprentissage automatique

Neurosciences

Langages dédiés (informatique)

Mots clés libres

Datalog

Hypothèse du monde ouvert

Programmation probabiliste

Query answering

Méta-analyse

Neuro-imagerie

Datalog

Open-world assumption

Probabilistic programming

Query answering

Meta analysis

Neuroimaging

Résumé

Grâce aux récents progrès technologiques, le chercheur en neurosciences dispose d'une quantité croissante de jeux de données pour étudier le cerveau. La multiplicité des travaux dédiés a également produit des ontologies encodant des connaissances à la pointe concernant les différentes aires, les schémas d'activation, les mots-clés associés aux études, etc. Il existe d'autre part une incertitude inhérente aux images cérébrales, du fait de la mise en correspondance entre voxels - ou pixels 3D - et points réels sur le cerveau de différents sujets. Malheureusement, à ce jour, aucun cadre unifié ne permet l'accès à cette mine de données hétérogènes avec l'incertitude associée, obligeant le chercheur à se tourner vers des outils ad hoc. Dans cette étude, nous présentons NeuroLang, un langage probabiliste basé sur de la logique de premier ordre, comprenant des règles existentielles, de l'incertitude probabiliste, l'intégration d'ontologies reposant sur l'hypothèse du monde ouvert, ainsi que des mécanismes garantissant une réponse aux requêtes résolvables, même sur de très grandes bases de données. Nous soutenons que NeuroLang, par l'expressivité de son langage de requête, contribuera à grandement améliorer la recherche en neurosciences, en donnant notamment la possibilité d'intégrer de manière transparente des données hétérogènes, telles que des ontologies avec des atlas cérébraux probabilistes. Dans ce cas-ci, des domaines cognitifs - à la granularité fine - et des régions cérébrales seront associés via un ensemble de critères formels, favorisant ainsi la communication et la reproductibilité des résultats d'études sur les fonctions cérébrales. Aussi croyons-nous que NeuroLang est à même de se positionner en tête sur ces approches numériques qui visent à formaliser la recherche neuroscientifique à grande échelle via la programmation probabiliste et logique du premier ordre.

Researchers in neuroscience have a growing number of datasets available to study the brain, which is made possible by recent technological advances. Given the extent to which the brain has been studied, there is also available ontological knowledge encoding the current state of the art regarding its different areas, activation patterns, keywords associated with studies, etc. Furthermore, there is inherent uncertainty associated with brain scans arising from the mapping between voxels -3D pixels- and actual points in different individual brains. Unfortunately, there is currently no unifying framework for accessing such collections of rich heterogeneous data under uncertainty, making it necessary for researchers to rely on ad hoc tools. In this work we introduce NeuroLang, a probabilistic language based on first-order logic with existential rules, probabilistic uncertainty, ontologies integration under the open world assumption, and built-in mechanisms to guarantee tractable query answering over very large datasets. We propose that NeuroLang provides a substantial improvement to cognitive neuroscience research through the expressive power of its query language. We can leverage the ability of NeuroLang to seamlessly integrate useful heterogeneous data, such as ontologies and probabilistic brain atlases, to map fine-grained cognitive domains to brain regions through a set of formal criteria, promoting shareable and highly reproducible research on the domains of brain function. We believe that NeuroLang is well suited for leading computational approaches to formalize large-scale neuroscience research through probabilistic first-order logic programming.