Methode d’objectivation d’organisations temporelles privilégiées d’activités neuronales unitaires

Résumé Le but de ce travail est la mise en évidence d’éventuels “patterns” temporels privilégiés de potentiels d’action neuronaux masqués par la superposition d’une activité aléatoire. Dans la première partie, on propose un modèle susceptible de rendre compte de cette activité aléatoire. Dans la seconde, on expose une méthode d’extraction des patterns privilégiés, compatible avec les paramètres du modèle neuronal proposé. Son algorithme fait notamment intervenir l’estimation de la fonction d’expectation. Cette méthode peut, en fait, ment intervenir l’estimation de la fonction d’expectation. Cette méthode peut, en fait, être appliquée à l’étude de séries temporelles d’événements dans des domaines très divers.