Vers une modélisation dynamique de l'activité cérébrale pour la conception d'interfaces cerveau-machines asynchrones

Overview & Synopsis

Les Interfaces Cerveau-Machines (ICMs) visent à établir un moyen de communication direct entre le cerveau humain et un système électronique. Si d'importantes avancées ont d'ores et déjà été réalisées depuis une vingtaine d'années dans le domaine, les systèmes existants s'avèrent lents et fastidieux, imposant aux utilisateurs le moment auquel ils doivent envoyer leur commande (systèmes synchrones). Nos travaux se sont concentrés sur le développement de systèmes asynchrones basés sur l'électroencéphalographie (EEG) : ce n'est pas l'ordinateur qui impose le moment de réalisation de la tâche mentale mais le sujet qui a la possibilité d'envoyer sa commande lorsque qu'il le désire. Ceci impose que le système soit capable d'analyser en temps réel l'activité cérébrale du sujet et de reconnaître la tâche mentale recherchée parmi les activités cérébrales mesurées. Nos travaux proposent des méthodes pour les problématiques suivantes : • permettre à l'utilisateur d'envoyer sa commande lorsqu'il le désire ; • augmenter les capacités du système à reconnaître correctement une tâche mentale ; • rendre le système robuste à certains changements qui peuvent s'opérer lors de l'utilisation du système, i.e., adapter le système aux possibles changements du sujet dans la manière dont celui-ci accomplit sa tâche mentale. Les méthodes proposées utilisent de manière conjointe les caractéristiques spatiales (zones cérébrales impliquées), fréquentielles (bandes de fréquences) et temporelles (succession des activations) des tâches mentales afin de pallier le faible rapport signal sur interférences. Différents jeux de données sont utilisés afin de valider ces approches.