Ana Flo
Post Doc dans l’équipe de Ghislaine Dehaene-LambertzAna s’intéresse au développement cognitif précoce et à la relation et l’interaction de celui-ci avec la maturation cérébrale.
Pendant son post-Doc, Ana a étudié les habilités des nourrissons d’extraire les régularités depuis les « entrées » (l’input) qu’ils reçoivent et comment ceci est encodé et représenté dans le cerveau en utilisant des enregistrements en électroencéphalographie (EEG).
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Andreia HISI
Post Doc dans l’équipe de Ghislaine Dehaene-LambertzAndreia s’intéresse à étudier et explorer comment les bébés parviennent à avoir des capacités cognitives et perceptives. Pour ce faire, elle a utilisé des outils d’analyse complexes (entropie, information mutuelle) dans de multiples expériences cognitives pour révéler et mieux comprendre ces capacités.
Milad Eckramnia
Post Doc dans l’équipe de Ghislaine Dehaene-LambertzEst-ce que les nourrissons, avant d’utiliser le langage, ont d’autres moyens d’élaborer leurs hypothèses et de prendre une décision logique “robuste” ? Sont-ils capables de faire des associations dans un cadre symbolique abstrait avant l’emprise du langage ?
Durant son post-doctorat, Milad a abordé ces deux questions avec des expériences utilisant l’électroencéphalographie (EEG) chez des nourrissons âgés de 5 mois environ. D’une part, Milad a examiné la négation comme une primitive à la logique primaire afin d’évaluer si les nourrissons sont capables de comprendre et d’utiliser la négation dans un contexte simple d’associations mot-objet.
D’autre part, en collaboration avec d’autres collègues, Milad a examiné la nature des associations que font les nourrissons entre objets et mots en évaluant une caractéristique spécifique qui est la réversibilité des associations ( Si A -> B alors B -> A). Cette caractéristique est intrinsèque aux associations que nous effectuons en tant qu’adultes et rend l’association abstraite mais qui jusque-là a été très difficilement observable chez d’autres espèces animales.
XiaoXia FENG
Post Doc dans l’équipe de Ghislaine Dehaene-LambertzXiaoxia a effectué sa thèse au laboratoire de neurosciences cognitives et apprentissage à l’université normale de Pékin. Elle est intéressée aux bases neurales du développement typique et atypique de la lecture en utilisant la technique d’IRM fonctionnelle.
Durant sa thèse, elle a pu collaborer avec Ghislaine Dehaene-Lambertz au sein du laboratoire NeuroKidsLab pendant 10 mois afin de mener une étude cross-culturelle qui combinait des données d’IRMf chez des enfants français et chinois. Elle a pu étudier
1 ) si le réseau cérébral de la lecture était universel ou bien « langage-spécifique » à travers différents systèmes d’écriture
2) si il existait des différences cross-linguistiques dans les bases neurales de la dyslexie développementale.
Pendant Son post-doctorat, elle a étudié les réseaux du langage et de la lecture chez les enfants avec des expériences d’IRL fonctionnelle.
ChenXi He
Post Doc dans l’équipe de Ghislaine Dehaene-LambertzDurant sa thèse et son premier post-doctorat, ChenXi a étudié comment la distinction animé/inanimé dans le réseau cérébral visuel ventral est guidé par des influences perceptuelles et conceptuelles.
Au sein du NeuroKidsLab, elle a travaillé sur un projet éducatif impliquant la mise en place d’interventions mathématiques (arithmétique et géométrie) chez les enfants de CP et elle a étudié les changements neuraux correspondant en IMR fonctionnelle.
Giulia GENNARI
Thésarde équipe Ghislaine Dehaene LambertzL’objectif général de sa thèse est d’accéder au contenu représentationnel du cerveau du nourrisson.
A travers son premier projet de recherche, elle a investigué la perception des phonèmes chez les bébés de 3 mois. Les phonèmes constituent la première étape nécessaire et fondamentale pour la compréhension du langage. Comment sont-ils représentés chez des bébés qui ne parlent pas encore ? Dans son expérience, les bébés ont écouté différents types de syllabes pendant que leurs réponses cérébrales étaient enregistrées grâce à un filet prototype d’enregistrement EEG à haute densité (256 électrodes). Les données ont ensuite été analysées grâce à des techniques de « machine learning » permettant d’explorer comment les sons sont encodés (déjà) sous un format phonologique ou de façon plus direct sous des aspects acoustiques de bas niveau.
Elle s’est intéressée également à la perception des nombres et de la musique chez les nourrissons de 3 mois.
Shruti NAIK
Thésarde équipe Ghislaine Dehaene Lambertz et Demian BattagliaInitialement étudiante en sciences informatiques, Shruti s’intéresse maintenant à comprendre comment les dynamiques temporelles du cerveau des nourrissons se déroulent pendant le premier semestre de vie.
Durant sa thèse, elle a essayé des algorithmes de « machine learning » sur des données EEG (séries temporelles) recueillies chez des bébés afin d’identifier des états cérébraux cognitivement pertinents. Elle travaille également sur la façon dont ces états se succèdent dans le temps au niveau de chaque essai et dans quelle mesure (et comment) l’ordre temporel de ces états diffère à travers différents âges maturationnels.
