Thèse de doctorat : Mécanique. Biomécanique : Strasbourg 1 : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 271-277.

Reproduction de : Thèse d'exercice : Médecine : Nancy 1 : 2005. / Titre provenant de l'écran-titre.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2007. / Bibliogr.: f. [53]-63. Publié aussi en version électronique dans la Collection Mémoires et thèses électroniques.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2007. / Titre de l'écran-titre (visionné le 5 mai 2008). Bibliogr.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2008. / Bibliogr.: f. 66-83. Publié aussi en version électronique dans la Collection Mémoires et thèses électroniques.

Thèse (M.Ps.)--Université Laval, 2003. / Bibliogr.: f. 86-94. Publié aussi en version électronique.

Thèse (M.Ps.)--Université Laval, 2004. / Bibliogr.: f. 30-34. Publié aussi en version électronique.

Thèse (Ph. D.)--Université Laval, 2004. / Bibliogr.: f. 206-222. Publié aussi en version électronique.

Le présent mémoire corrobore l'hypothèse selon laquelle l'hippocampe, le cortex préfrontal et le noyau reuniens du thalamus constituent un réseau fonctionnel dans lequel le noyau reuniens servirait d'interfacé entre l'hippocampe et le cortex pré frontal. Bien que la voie hippocampo-corticale de ce réseau ait été abondamment étudiée, cela n'est pas le cas pour la voie reuniens-préfrontale. Nous décrivons ici, pour la première fois, la réponse de neurones du cortex préfrontal médian aux stimulations du noyau reuniens. Chez des chats sous anesthésie (kétamine-xylazine), nous avons effectué simulatanément 1) des enregistrements intra- et extracellulaires dans le cortex préfrontal médian et 2) des stimulations du noyau reuniens ou de l'hippocampe à l'aide d'électrodes bipolaires. Nous avons ainsi démontré que la réponse de neurones du cortex préfrontal médian aux stimulations du noyau reuniens est distincte des réponses évoquées par des stimulations hippocampiques, que la voie reuniens-préfrontale est sujette à la plasticité à court terme et qu'une région restreinte du cortex préfrontal médian sert de relai à la voie hippocampo-cortico-thalamique.

Les interfaces cerveau-machine (ICM) utilisent les signaux émis par le cerveau pour contrôler des machines ainsi que des appareils (claviers, voitures, neuro-prothèses). Après plusieurs décennies de développement, les techniques de ICM modernes montrent une maturité relative par rapport aux dernières décennies et reçoivent de plus en plus d'attention dans les applications grand public du monde réel, en particulier dans le domaine des interactions homme-machine pour personnes en bonne santé, par exemple les neuro-jeux. L'objectif de cette thèse est de développer un modèle d'ICM et des algorithmes de traitement de signaux EEG pour relever ces défis, donc conduire à une ICM non-invasive, portable et facile à utiliser, exploitant des rythmes EEG pour les applications grand public (non médicales). Pour atteindre cet objectif, un examen de l'état de l'art (prototypes existants et produits commerciaux, configurations expérimentales, algorithmes) a d'abord été effectué pour acquérir une bonne compréhension de ce domaine. Les contributions de cette thèse comprennent : 1) un paradigme ICM hybride avec peu d'électrodes, 2) la réduction de la dimensionnalité pour l'ICM multi-canal (avec un nombre élevé d'électrodes), 3) la réduction et la sélection de canal, 4) l'amélioration de la classification pour l'ICM avec des électrodes prédéterminées. Les résultats expérimentaux montrent que les méthodes proposées dans cette thèse peuvent améliorer les performances de classification et/ou augmenter l'efficacité du système (par exemple, réduire le temps d'apprentissage, réduire le coût du matériel), de manière à contribuer à des ICM pour des applications générales. / Brain-computer interfaces (BCIs) use signals from the brain to control machines and devices (keyboards , cars, neuro- prostheses) . After several decades of development, modern BCI techniques show a relative maturity compared to the past decades and receive more and more attention in real-world general public applications, in particular in the domain of BCI-based human-computer interactions for healthy people, such as neuro-games. The aim of this thesis is to develop an experimental setup and signal processing algorithms for non-invasive, portable and easy-to-use BCI systems for large public (non-medical) applications. To achieve this goal, a review of the state of the art (existing prototypes and commercial products, experimental setup, algorithms) is first performed to get a full scope and a good understanding in this field. The main contributions of this thesis include: 1) a hybrid BCI paradigm with a few electrodes , 2) dimensionality reduction for multi-channel BCI (with a high number of electrodes ), 3) reduction and selection channel , 4) improved classification for BCI with a few predetermined electrodes. The experimental results show that the methods proposed in this thesis can improve classification performance and / or increase the efficiency of the system ( for example, reduce the learning time, reduce the cost of equipment ) , so as to contribute to BCI for the general applications.