L'IRM fonctionnelle (IRMf) permet de visualiser les structures cérébrales impliquées dans un processus cognitif et donc de « voir le cerveau penser ». À l'inverse, il est beaucoup plus difficile d'identifier, à partir d'un cliché d'IRMf réalisé dans un contexte inconnu, le processus cognitif qui en est à l'origine.

Ce « décodage » nécessite une analyse statistique de l'activité cérébrale impliquée dans de très nombreux processus cognitifs.

Des chercheurs de NeuroSpin ont voulu relever ce défi en exploitant toutes les cartes statistiques d'imagerie par IRMf du plus grand dépôt de données disponible : NeuroVault.

• Ils ont commencé par « étiqueter » les images de NeuroVault avec les concepts de Cognitive Atlas, une base de connaissances de la cognition, en puisant dans les métadonnées de l'atlas.
• Ils ont « homogénéisé » des dizaines de milliers d'images cérébrales.
• Ils ont entraîné des réseaux de neurones à prédire les étiquettes de l'ensemble de ces images.

Ils sont ainsi parvenus à distinguer plus de 50 classes de processus cognitifs, malgré l'hétérogénéité des données d'entraînement, sans connaissance a priori du cadre expérimental.

Ces résultats démontrent que les méta-analyses basées sur les images peuvent être entreprises à grande échelle et avec un minimum de traitement manuel des données. Elles permettent désormais d'identifier les processus cognitifs attachés à des activités cérébrales données.

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