Reproduction de : Thèse d'exercice : Médecine : Nancy 1 : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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La palliation du handicap moteur est la principale application actuelle des interfaces cerveau-machine (ICM). Cette thèse décrit une interface cerveau-machine hybride, conçue spécifiquement pour des patients souffrant de myopathie de Duchenne. Notre ICM hybride exploite les signaux issus de capteurs électroencéphalographiques (EEG), électromyographiques (EMG), et de joysticks. Leur traitement nous permet de détecter un mouvement ou une intention de mouvement à différents niveaux de la commande motrice. Les signaux joysticks sont utilisés tant que le patient est capable de les activer, puis à mesure que la motricité se dégrade avec l’évolution de la maladie, l’ICM hybride prend en compte les signaux EMG et enfin les signaux EEG. Nous avons développé une méthode originale de traitement des signaux EEG, qui permet à un expert humain de sélectionner les valeurs caractéristiques qui lui semblent les plus discriminantes. Les performances de cette méthode ont été évaluées sur une base de données qui sert de référence dans la communauté ICM, ainsi que sur des données que nous avons enregistrées sur des sujets sains. Notre ICM hybride permet le contrôle de trajectoire d’un mobile à partir de trois actions, correspondant à un mouvement ou une intention de mouvement de la main droite, de la main gauche, et des deux mains simultanément. Un degré de liberté supplémentaire peut être envisagé en intégrant la détection d’une intention de mouvement des pieds. / Brain-machine interfaces (BMI) have been considered since many years as the most promising approach to the palliation of severe motor handicap. This thesis describes a hybrid brain-machine interface, designed specifically for patients suffering from Duchenne muscular dystrophy. Our hybrid BMI uses signals recorded by electroencephalography (EEG), electromyography (EMG), and joystick sensors. Signal processing enables the hybrid BMI to detect a movement or movement intent at different levels of the motor command chain. Joysticks are used as long as the patient is able to activate them, then when motricity deteriorates with the disease evolution, the hybrid BMI takes EMG signals into account and finally EEG signals. We have developed an original method for processing EEG signals, allowing the system to select features that a human expert considers as the most discriminant. Performance has been assessed on a data set used as a reference in the BMI community, as well as on data that we have recorded from healthy subjects in our laboratory. Our hybrid BMI controls the trajectory of a moving object – either real or virtual – through three actions, corresponding to a movement or an intent of movement of the right hand, the left hand, or both hands simultaneously. An additional degree of freedom can be considered by integrating the detection of attempted feet movements.

Ce mémoire est réalisé sur base de l’analyse d’une décision de justice provenant des Etats-Unis, à travers la mobilisation de la théorie de l’acteur-réseau. L’objectif est d’étudier les manières dont les techniques de neuro-imageries produisent leurs effets, ainsi que les mécanismes utilisés par les acteurs neuroscientifiques en vue de mobiliser ces techniques et leurs effets devant la Cour. Une revue de littérature traitant des interactions déjà existantes entre, d’une part le secteur des neurosciences et des neuro-images, et d’autre part celui de la justice pénale, nous a permis de mettre en exergue plusieurs points d’intérêts liants ces différents domaines, afin de démontrer que des éléments neuroscientifiques sont déjà présents dans le cadre des procès pénaux. Au sein de notre analyse, pour répondre à notre question de recherche, nous avons tenté de mettre en évidence les manières dont les éléments de « la science en action » ont été exploités pour rendre les techniques de neuro-imageries et leurs effets plus légitimes devant la justice pénale.

Le discours télévisuel à propos de science est l'un des dispositifs qui participent à la circulation sociale des connaissances. Cette thèse apporte sa contribution à ce champ de recherche en articulant la sémiotique de Ch. S. Peirce, son extension à l'analyse de discours et une réflexion sur les processus de vulgarisation. La thématique du cerveau, favorisant l'observation des représentations de la rationalité, permet d'apporter un nouvel éclairage sur les modes de fonctionnement du discours télévisuel à propos de science. Cette recherche ne s'inscrit en effet ni dans le paradigme de la traduction (la vulgarisation comme médiation culturelle), ni dans celui de la trahison (la vulgarisation comme entreprise de gestion de l'opinion par la technostructure). Elle pose par contre le discours télévisuel à propos de science comme une production culturelle liée à des logiques institutionnelles, mais aussi à un ensemble de représentations sociales. À partir d'un corpus d'émissions illustrant vingt ans de télévision, on a pu mettre à l'épreuve les deux principales hypothèses de cette recherche : • Une logique sociale de légitimation opère entre les institutions scientifiques et télévisuelles : le discours télévisuel à propos de science garde les traces d'une confrontation au cours de laquelle chacun de ces acteurs tente d'y inscrire son identité. Cette confrontation est un facteur d'évolution du discours. • Une matrice culturelle joue un rôle structurant sur le discours télévisuel à propos de science : il s'agit du champ des représentations de la rationalité. Cette matrice est un facteur de stabilisation du discours. On trouve ainsi des correspondances entre des fonctionnements institutionnels et la mise en forme des savoirs. Le discours télévisuel à propos de science est aussi une reformulation des discours sur la rationalité. L'apport de la recherche a donc consisté à faire apparaître une double dynamique sociale et textuelle.

Un excès de fer est observé dans les noyaux du cerveau de patients atteints de maladies neurodégénératives ainsi que dans le foie et la rate de patients souffrant d’hémochromatose et de thalassémie. La ferritine est la protéine qui stocke le fer chez l’Homme. Les tissus contenant du fer apparaissent assombris sur les images IRM pondérées T2 à cause d’une relaxation T2 rapide. Cette caractéristique de la ferritine pourrait donc permettre de déterminer le contenu en fer des organes de façon non invasive. L’IRM pourrait alors être utilisée pour détecter certaines maladies et suivre leur évolution. Dans ce travail, les propriétés de relaxation magnétique nucléaire de tissus contenant du fer sont étudiées. Une corrélation potentielle des taux de relaxation avec le contenu en fer de ces tissus est également recherchée. Les mesures relaxométriques sur des échantillons de noyaux gris du cerveau, de substance blanche, de foie et de rate sont réalisées à différents champs magnétiques (entre 0.00023 T et 14.06 T) et à différents temps inter-écho. Le contenu en fer des tissus est déterminé par ICP (Inductively Coupled Plasma). Pour tous les échantillons, 1/T1 diminue avec le champ magnétique. 1/T2 augmente fortement avec le champ magnétique, soit linéairement, soit quadratiquement suivant les échantillons. Le taux de relaxation transverse dépend également du temps inter-écho, à bas et/ou haut champ selon le type de tissu. Un mélange de contributions (diffusion, déphasage, échange,...), certainement dû à la complexité de ces tissus, est nécessaire pour décrire théoriquement leur relaxation. Une corrélation entre les taux de relaxation et la concentration en fer est observée, principalement, à haut champ et pour les noyaux du cerveau. Les coefficients de corrélation que nous obtenons ne sont pas excellents. La quantification précise du contenu en fer d’un tissu par IRM semble donc complexe. Il n’empêche que l’IRM, à haut champ magnétique, reste un outil de choix pour la détection "qualitative" de ferritine dans un organe.

D'une manière générale, la biométrie a pour objectif d'établir ou de vérifier l'identité d'individu, notamment à partir de ces caractéristiques physiques ou comportementales. Cette pratique tend à remplacer les méthodes traditionnelles basées sur la connaissance, à savoir un mot de passe ou un code PIN ou basées sur les possessions telles qu'une pièce d'identité ou un badge. Au quotidien, plusieurs modalités biométriques ont été développées dans une certaine mesure, dont les produits sont disponibles et déjà utilisés dans des nombreuses applications. La reconnaissance biométrique est un domaine de recherche qui ne cesse pas d'évoluer et la recherche des nouvelles modalités de hautes performances est d'actualité. L'objectif de notre thèse consiste à développer et d'évaluer de nouvelles modalités biométriques basées sur des caractéristiques cachées, infalsifiables et ne pouvant pas être modifiées volontairement. C'est dans ce contexte que nous introduisons une nouvelle modalité biométrique utilisant les caractéristiques du cerveau humain et la faisabilité d'une telle modalité a fait l'objet de notre étude. À cet effet, des images volumiques cérébrales, obtenues par IRM (Imagerie par Résonance Magnétique) sont utilisées pour en extraire les informations pertinentes et générer par la suite des codes biométriques du cerveau, appelés " BrainCode ", qui serviront à l'identification ou à l'authentification d'un individu. Ainsi, nous avons élaboré trois techniques de reconnaissance biométrique. La première technique utilise l'information de la texture d'une image numérique du cerveau comme signature individuelle, alors que la deuxième est basée sur l'utilisation des caractéristiques géométriques et morphologiques du cerveau. Enfin, la dernière technique explorée se base sur la fusion des caractéristiques géométriques et les caractéristiques de la texture du cerveau. Ces nouvelles techniques biométriques nécessitent évidemment l'acquisition des images IRM du cerveau en considérant, uniquement des personnes saines et adultes.Les résultats obtenus ont conduit à des performances de reconnaissance intéressantes. Plus précisément, la première technique, basée sur l'analyse de texture et la génération d'un " BrainCode " du cerveau, permet d'obtenir une précision de vérification de l'ordre de 97,53% avec un FAR = 1,5%, FRR = 3,41% et un EER = 2,72%. La deuxième technique, utilisant un modèle géométrique du cerveau, appelé " MGC " (Modèle Géométrique du Cerveau), nous arrivons à une précision maximale de l'ordre de 98,80% avec un FAR = 0,09%, un FRR = 2,31% et un EER = 1,92%. Enfin, la fusion des caractéristiques géométriques et de texture, permet d'atteindre une précision de l'ordre de 99,43% avec un FAR = 0,32% et un FRR = 0,72%. Dans cette étude, nous nous sommes aussi intéressés à l'étude de la robustesse des approches proposées par rapport au bruit