Bien que l’imagerie motrice positive ait été bien étudiée et est utilisée en réhabilitation, l’effet de l’imagerie motrice négative est beaucoup moins connu. Le but de cette recherche était de définir si l’intention et/ou l’imagerie motrice négative serait en mesure de réduire l’effet d’une stimulation magnétique transcrânienne (SMT) sur le cortex moteur. Vingt participants ont reçu trente stimulations de SMT dans trois situations différentes : En restant passif, en portant une attention particulière aux sensations dans leur main ou en tentant de réduire l’effet de la SMT. La moitié des participants ont utilisé une stratégie d’imagerie motrice, l’autre moitié leur intention. Dans les deux cas, l’amplitude dans la condition de modulation n’a pas été réduite de façon significative. / Although positive motor imagery has been widely studied and is used in rehabilitation, the effect of negative motor imagery on our motor system is less well understood. Our goal was to ascertain whether intention and/or negative visual imagery is effective in decreasing the twitch resulting from transcranial magnetic stimulation (TMS) over the primary motor cortex. Twenty participants received 30 TMS stimulations in three different conditions: remaining passive, paying particular attention to the sensations in their hand, and attempting to modulate the amplitude of the resulting movement. To do this, half the participants used an imagery strategy, whereas the other half used an intention strategy. In both cases, amplitude in the modulation condition was not significantly reduced.

L'objectif de ces travaux de recherche est l'étude et le développement d'un système ICM embarqué en utilisant la méthodologie de conception conjointe afin de satisfaire ses contraintes spécifiques. Il en a découlé la constitution d'un système ICM complet intégrant un système d'acquisition OpenBCI et un système de traitement à base de FPGA. Ce système pourrait être utilisé dans des contextes variés : médicale (pour les diagnostiques précoces des pathologies), technologique (informatique ubiquitaire), industriel (communication avec des robots), ludique (contrôler un joystick dans les jeux vidéo), etc. Dans notre contexte d’étude, la plateforme ICM proposée a été réalisée pour assister les personnes à mobilité réduite à commander les équipements domestiques. Nous nous sommes intéressés en particulier à l'étude et à l'implémentation des modules de filtrage adaptatif et dynamique, sous forme d'un coprocesseur codé en HDL afin de réduire son temps d'exécution car c'est le bloc le plus critique de la chaine ICM. Quant aux algorithmes d'extraction des caractéristiques et de classification, ils sont exécutés par le processeur Nios-II sous son système d'exploitation en ANSI-C. Le temps de traitement d'un trial par notre système ICM réalisé est de l'ordre de 0.4 s/trial et sa consommation ne dépasse guère 0.7 W. / The main purpose of this thesis is to study and develop an embedded brain computer interface (BCI) system using HW/SW methodology in order to satisfy the system specifications. A complete BCI system integrated in an acquisition system (OpenBCI) and a hardware platform based on the FPGA were achieved. The proposed system can be used in a variety of contexts: medical (for early diagnosis of pathologies, assisting people with severe disabilities to control home devices system through thought), technological (ubiquitous computing), industrial (communication with Robots), games (control a joystick in video games), etc. In our study, the proposed ICM platform was designed to control home devices through the thought of people with severe disabilities. A particular attention has been given to the study and implementation of the filtering module, adaptive and dynamic filtering, in the form of a coprocessor coded in HDL in order to reduce its execution time as it is the critical block in the returned ICM algorithms. For the feature extraction and classification algorithms, they are executed in the Nios-II processor using ANSI-C language. The prototype operates at 200 MHz and performs a real time classification with an execution delay of 0.4 second per trial. The power consumption of the proposed system is about 0.7 W.

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.

Les informations sensorielles peuvent être atténuées de la périphérie jusqu'au cortex durant le mouvement. Notre hypothèse est que l'information somatosensorielle serait facilitée durant la planification du pas où il serait inopportun de supprimer ces informations cruciales. Nous avons enregistré les potentiels somatosensoriels (SEPs) évoqués par vibration bilatérale des muscles des chevilles afin de stimuler la proprioception.Les résultats montrent que la composante évoquée corticale précoce restait inchangée mais une composante tardive négative était significativement augmentée durant la planification du pas.Pour tester si cette facilitation proprioceptive était due aux contraintes d'équilibre, la même expérience fut effectuée en microgravité où cette facilitation disparut, malgré la restauration d'un cadre de référence spatial.Cette facilitation tardive survint pendant l'imagerie motrice kinesthésique d'un pas planifié, démontrant que l'imagerie mentale intègrerait les contraintes d'équilibre et posturales requises pour la tâche, ceci étant confirmé par la disparition de cette facilitation lors de la planification du pas imaginé en microgravité.Ceci démontre au niveau neurophysiologique, une modulation de la transmission des afférences sensorielles selon leur pertinence pour planifier un mouvement. Cette facilitation résulterait de mécanismes prédictifs reliés à l'importance de contrôler l'équilibre du corps avant l'initiation du pas, car ce processus survint durant la planification d'un pas exécuté ou imaginé. Il serait basé sur un modèle interne de l'action impliquant des lois physiques du mouvement (1-g modèle) car cette facilitation fut supprimée en microgravité. / Sensory inputs can be attenuated from the periphery to the cortex during voluntary movements. Our hypothesis is that the somatosensory information could be facilitated during the planning of a step. It would appear dysfunctional to suppress somatosensory information, which is considered to be of the utmost importance for gait planning. We recorded somatosensory potentials (SEPs) evoked by bilateral ankle vibration to stimulate proprioception. Results showed that cortical early evoked component remained unchanged but a negative late component was significantly increased during step planning. To determine whether this facilitation of proprioceptive inputs was related to gravitational equilibrium constraints, we performed the same experiment in microgravity. In the absence of equilibrium constraints, both components did not significantly differ between the static and stepping conditions, despite the restoration of a body in space reference frame.This late facilitation occurred during kinesthetic motor imagery of a planned step, suggesting that mental imagery would integrate postura and balance constraints required for the task, as it was confirmed byt the lack of this facilitation during the planning of an imagined step in microgravity.These observations provide neurophysiological evidence that the brain exerts a dynamic control over the transmission of the afferent signal according to their current relevance during movement preparation.These processes should be based on internal model of action involving the physical laws of motion (1g-model) as this sensory facilitation was suppressed in microgravity when planning motor imagery.

No description available.