L'amélioration de la vie des personnes en situation d'handicap est un défi majeur dans notre société. Dans le cas d'un handicap dû à des déficiences du système sensori-moteur, les solutions chirurgicales ou médicamenteuses peuvent rarement restaurer les fonctions altérées. Des solutions plus technologiques peuvent, dans certains cas, être utilisées afin de contourner les problématiques de dysfonctionnement du système nerveux. Une des solutions envisageables consiste à contrôler certaines fonctions par stimulation électrique fonctionnelle. Pour que cette stimulation soit efficace et se rapproche du contrôle naturel une approche intéressante consiste à utiliser les capteurs sensoriels naturels dans la boucle de contrôle du système. Dans le cadre de ce travail de thèse, nous nous intéressons aux systèmes d'acquisition électriques des signaux neurologiques provenant du système nerveux périphérique. L’idée est que les informations issues des fibres nerveuses afférentes obtenues à l’aide d’électrodes extra-neurales (ex. Cuff) pourraient permettre de « capter » l’information sensorielle provenant de plusieurs capteurs naturels sans être trop invasif.La principale difficulté de cette technique et de discriminer l'activité d'une fibre ou d’un groupe de fibres à partir du signal composite recueilli par l’électrode. Ce signal regroupe, en effet, l’information provenant d’un grand nombre de fibres afférentes et efférentes d’origine très différentes. Une des approches envisageables consiste à discriminer l’information des différentes fibres à partir de leurs caractéristiques physiologiques ou anatomiques. Les travaux présentés dans ce manuscrit cherchent à améliorer la sélectivité du recueil en fonction de la vitesse de propagation des différentes fibres. A noter qu’aucune solution réellement viable n’existe dans la littérature sur ce principe de sélectivité. Le premier objectif a donc été de prouver que dans un cas idéal (filtre parfait), il serait possible d’effectuer une discrimination efficace. Nos travaux sont basés sur des études temporelles, spatiales et spatio-temporelles afin d’évaluer les possibilités d'extraction de l'information utile à partir des potentiels extracellulaires simulés. Les simulations ont été effectuées à partir d'un modèle de système d'acquisition réaliste développé à partir des paramètres du modèle biophysiologique et du modèle d’électrode et du préamplificateur associé. Partant des résultats prometteurs obtenus dans un cas d’un filtre idéal, des implémentations de filtres IIR et FIR spatio-temporel du premier et second ordre ont été proposées. Les paramètres de stabilité des filtres proposés ont été étudiés et permettent d’envisager une implémentation physique efficace. / Improving the lives of people with disabilities is a major challenge in our society. In the case of a handicap due to deficiencies of the sensory-motor system, surgical or drug solutions can rarely restore the altered functions. More technological solutions may in some cases be used to bypass problematic malfunction of the nervous system. One solution is to control certain functions by functional electrical stimulation. For this to be effective stimulation and approaches the natural control an interesting approach is to use natural touch sensors in the system control loop. As part of this thesis, we focus on electrical systems acquisition neurological signals from the peripheral nervous system. The idea is that the information from the afferent nerve fibers obtained using extra-neural electrodes (eg. Cuff) could help to "capture" the sensory information from several sensors natural without being too invasive. The main difficulty of this technique and to discriminate the activity of a fiber or group of fibers from the composite signal received by the electrode. This signal includes, in fact, information from a large number of afferent and efferent very different origin. One possible approach is to discriminate the information of different fibers from their physiological and anatomical features. The work presented in this manuscript are looking to improve the selectivity of the collection based on the propagation speed of the different fibers. Note that no truly viable solution exists in the literature on this principle of selectivity. The first objective was therefore to prove that in an ideal case (ideal filter), it would be possible to make effective discrimination. Our work is based on studies of temporal, spatial and spatio-temporal order to assess the possibilities of extracting useful information from the simulated extracellular potentials. The simulations were performed from a realistic acquisition system model developed from the parameters of the model and biophysiological electrode model and associated preamplifier. Based on the promising results obtained in a case of an ideal filter, IIR filter implementations and spatiotemporal FIR of first and second order have been proposed. The proposed filter stability parameters have been studied and possible to envisage an effective physical implementation.

La stimulation électrique neurale, appliquée au système nerveux périphérique pour la restauration des fonctions motrices ou la neuromodulation, est une technologie en plein essor, en particulier la stimulation implantée avec des électrodes Cuff positionnées autour d’un nerf périphérique. Le principal frein au développement des systèmes de stimulation est la difficulté à obtenir la stimulation ou l’inhibition des fonctions cibles de manière précise et indépendante, c’est-à-dire, obtenir une sélectivité des fonctions. Les paramètres impliqués dans la sélectivité au sens large ne sont pas toujours intuitifs, et le nombre de degrés de libertés (choix de l’électrode, nombre de contacts, forme du pulse etc.) est important. Tester toutes ces hypothèses en expérimentation n’est pas faisable et inenvisageable dans le réglage des neuroprothèses en contexte clinique. La modélisation a priori nous permet d’établir des critères de choix, de déterminer les stratégies les plus efficaces et de les optimiser. Par ailleurs, un grand nombre d’études ont pu prévoir des stratégies de sélectivité inédites grâce à la modélisation, et validées a posteriori par l’expérimentation. Le schéma de calcul scientifique est composé de deux parties. On modélise, d’une part, la propagation du champ de potentiels électriques générés par les électrodes à l’intérieur d’un volume conducteur représentant le nerf (étude biophysique), et d’autre part l’interaction entre ce champ de potentiels et les neurones (réponse électrophysiologique). Notre première contribution propose une méthode originale de modélisation et d’optimisation de la sélectivité spatiale avec une électrode Cuff, sans connaissance a priori de la topographie de nerf. Partant de ce constat, nous déterminons de nouveaux critères, l’efficacité et la robustesse, complémentaires à la sélectivité, nous permettant de faire un choix entre des configurations multipolaires concurrentes. Ainsi, en fonction de la pondération de ces critères, nous avons développé un algorithme d’optimisation pour déterminer la configuration optimale en fonction de la zone choisie, du diamètre des fibres visées ainsi que de la durée de stimulation, pour un pulse type rectangulaire de référence. Des expérimentations sur modèle animal nous ont permis d’évaluer l’efficacité de la méthode et sa généricité. Ce travail est partie intégrante d’un projet plus vaste de stimulation du nerf vague (projet INTENSE), où l’une des applications concerne le traitement des troubles cardiaques. L’objectif est d’activer sélectivement une population spécifique de fibres nerveuses pour obtenir des effets plus ciblés conduisant à une thérapie améliorée, tout en diminuant les effets secondaires. La deuxième contribution consiste à combiner la sélectivité spatiale et la sélectivité au diamètre de fibre avec un modèle générique de nerf et une électrode Cuff à 12 contacts. L’utilisation d’une forme d’onde particulière (prépulse) combinée avec des configurations multipolaires permet d’activer des fibres d’un diamètre défini dans un espace ciblé. Les perspectives cliniques sont nombreuses, notamment sur la réduction de la fatigue liée à l’utilisation prolongée de la stimulation ou la diminution des effets secondaires. Dans le cadre du projet INTENSE, la seconde application liée à la stimulation du nerf vague vise le problème de l’obésité morbide. L’activation des axones cibles liés aux fonctions gastriques nécessite une quantité de charges conséquente. Plusieurs études suggèrent que les formes de pulse non rectangulaires peuvent activer les axones du système nerveux périphérique avec une quantité de charges réduite comparée à la forme de pulse rectangulaire de référence. Notre dernière contribution concerne l’étude expérimentale et de modélisation de ces formes d’ondes complexes. L’approche par modélisation, si elle est bien maîtrisée, apporte une analyse pertinente voire même indispensable au réglage clinique des neuroprothèses. / Neural electrical stimulation, applied to the peripheral nervous system for motor functions restoration or neuromodulation, is a thriving technology, especially implanted stimulation using Cuff electrodes positioned around a peripheral nerve. The main obstacle to the development of stimulation systems is the difficulty in obtaining the independent stimulation or inhibition of specific target functions (i.e. functional selectivity). The parameters involved in selectivity are not always intuitive and the number of degrees of freedom (choice of electrode, number of contacts, pulse shape etc.) is substantial. Thus, testing all these hypotheses in a clinical context is not conceivable. This choice of parameters can be guided using prior numerical simulations predicting the effect of electrical stimulation on the neural tissue. Numerous studies developed new strategies to achieve selectivity based on modeling results that have been validated a posteriori by experimental works. The computation scheme is composed of two parts : the modeling of the potential field generated by the electrodes inside a conductive medium representing the nerve on the one hand; and the determination of the interaction between this field of potentials and neurons on the other. Our first contribution is an original method of modeling and optimization of the spatial selectivity with a Cuff electrode, without prior knowledge of the nerve topography. Based on this observation, we determined new criteria, efficiency and robustness, complementary to selectivity, allowing us to choose between multipolar configurations. Thus, according to the weighting applied to these criteria, we developed an optimization algorithm to determine the optimal configuration as a function of the target zone, fiber diameter and the stimulation duration for a typical rectangular pulse. Experiments on animal model allowed us to evaluate the effectiveness and genericness of the method. This work was performed as part of a larger project on vagus nerve stimulation (INTENSE project) in which one of the applications focused on the treatment of cardiac disorders. The main objective was to selectively activate a specific population of nerve fibers to improve therapy and decrease side effects. In a second contribution, numerical simulations were used to investigate the combination of multipolar configurations and the prepulses technique, in order to obtain fiber recruitment in a spatially reverse order. The main objective was to achieve both spatial and fiber diameter selectivity. Expected clinical perspectives of this work are the reduction of fatigue related to a prolonged use of stimulation and the reduction of side effects. Within the framework of the INTENSE project, the second application investigated vagus nerve stimulation as a therapy for morbid obesity. Activation of target axons related to gastric functions requires a significant amount of charge injection. Several studies suggest that non-rectangular waveforms can activate axons of the peripheral nervous system with a reduced amount of charge compared to the reference rectangular pulse shape. Our last contribution focuses on the experimental study and the modeling of these complex waveforms. The modeling approach, if performed properly and while bearing in mind its limits, provides a relevant and even indispensable analysis tool for the clinical adjustment of neuroprostheses.