Isabelle Hoxha

Ma thèse concerne les mécanismes neurocognitifs de la prise de décision. Dans la vie de tous les jours, nous intégrons les informations de notre environnement et les interprétons pour prendre des décisions, résultant en une action motrice. 

En neurosciences il existe de nombreux modèles pour expliquer comment le cerveau arrive à prendre une décision. Parmi eux, le modèle de diffusion de la décision (DDM en anglais) est largement utilisé du fait de son interprétation intuitive et de son ancrage dans les études neurophysiologiques. En électroencéphalographie (EEG), certains phénomènes compatibles avec ce modèle ont pu être observés, mais l’ensemble des phénomènes liés à la prise de décision demeure largement inconnu. En particulier, des études de l’anticipation à l’échelle de l’essai sont peu nombreuses.

Ainsi, mes travaux incluent le recueil et l’analyse de signaux EEG, ainsi que de la modélisation et de l’apprentissage statistique. Ma recherche est à la croisée entre neurosciences cognitives et neurosciences computationnelles.

My PhD topic is the study of neural and behavioral mechanisms of decision-making. In everyday life our senses collect information on our environment and our brain interprets them in order to make a decision, which results in a motor command.

In neuroscience, several models exist to explain how the brain reaches a decision, among which the Drift Decision Model (or DDM). Due to its intuitive interpretation and its roots in neurophysiology, it has been widely used. In electroencephalography (EEG) studies, observations compatible with this model have been made, but brain phenomena matching with the DDM model are still widely unknown. In particular, decoding signals linked to stimulus anticipation has been little studied at the single-trial level.

I am interested in fusing the gap between the model and the EEG observations of anticipatory activity. My work includes EEG data recording and processing, as well as mathematical modeling and machine learning.

Therefore, my research is at the intersection of cognitive and computational neuroscience.