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Prediction of Children's Math Learning Disability Using Longitudinal Brain Data and Machine Learning

Description du projet

Mesurer l’activité cérébrale des enfants pour détecter les troubles du calcul

La détection des troubles des apprentissages en mathématiques (TAM) n’est pas chose facile. Il s’agit pourtant d’une tâche cruciale afin de pouvoir apporter un soutien approprié aux enfants. Les approches informatiques actuelles permettant de prédire les TAM sont limitées. Pour remédier à cette situation, le projet MathDevBML, financé par l’UE, construira un modèle informatique visant à prédire les TAM avant l’école primaire. Plus particulièrement, il combinera les données cérébrales d’enfants d’âge préscolaire avec des techniques d’apprentissage automatique de pointe. Le projet mènera des expériences d’imagerie par résonance magnétique dans le cadre desquelles des enfants d’âge préscolaire de 5 ans seront exposés à des stimuli visuels consistant en des motifs agencés sous forme de points. Leur activité cérébrale sera à nouveau mesurée à leurs 7 ans. De nombreux algorithmes seront appliqués aux données sur le cerveau des enfants de 5 ans afin de prédire le développement de TAM à l’âge de 7 ans.

Objectif

Mathematics is the fundamental basis of modern science and technology. However, individuals differ in mathematical ability, and 5%–7% of the population suffers from a math learning disability (MLD). To provide appropriate support for children with MLD, detecting MLD before entering the formal education system is essential. Previous studies have identified some of the neural correlates of MLD; however, computational approaches to predict MLD have been limited. Also, most studies recruited children who were enrolled in elementary school, which is problematic because negative math experience may worsen the difficulties. This research project aims to address these gaps. By combining brain data of preschoolers with state-of-the-art machine learning techniques, I will construct a computational model aiming at predicting MLD before children enter elementary school. The host laboratory of Dr. Jérôme Prado is currently conducting magnetic resonance imaging (MRI) experiments in 5-year-old preschoolers. Participants are presented with visual stimuli consisting of dot patterns, and their brain activity is measured using functional MRI. I will repeat the same MRI task two years later (when children are 7). The math skills of participants will be measured at the age of 7. Multiple algorithms (model-based and model-free approaches) will be applied to the brain data at the age of 5 to predict the occurrence of MLD at the age of 7. Computational models will be applied to other cognitive abilities (language, reasoning), and the influence on atypical math development will be examined. I will benefit from the strong administrative support and advanced neuroimaging resources at the Lyon Neuroscience Research Center, where I will receive training in technical and leadership skills. This research project is an excellent opportunity for me and the host to contribute to the growth of an innovative research field combining developmental neuroscience and machine learning techniques.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020

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Coordinateur

INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET DE LA RECHERCHE MEDICALE
Contribution nette de l'UE
€ 184 707,84
Coût total
€ 184 707,84