Les interfaces cerveau-machine (ICM) ouvrent des voies de communication alternatives entre le cerveau et son environnement. Elles peuvent être utilisées pour supplanter une fonction biologique défaillante ou pour permettre de nouveaux modes d’interaction à l’utilisateur. Les ICM de sortie, dont le fonctionnement se base sur la lecture de données biologiques, nécessitent la mesure de signaux de contrôle stables dans le temps et dans la population. La recherche de tels signaux et leur calibration sont des étapes clefs dans la conception d’une ICM. Cette étude s’intéresse en premier lieu aux ICM utilisant les potentiels évoqués visuels comme signaux de contrôle. Un modèle est proposé pour la prédiction individuelle de ces potentiels en régime permanent, c’est-à-dire lorsqu'ils sont issus d’une stimulation périodique. Ce modèle utilise une sommation linéaire corrigée en amplitude de la réponse à des stimulations visuelles discrètes pour prédire quantitativement la nature et la localisation spatiale de la réponse à des stimulations répétées. Les signaux modélisés sont ensuite utilisés en temps réel comme base de comparaison pour décoder les signaux électroencéphalographiques d’une ICM. Dans une deuxième partie, un paradigme est proposé pour le développement d’ICM cognitives, c’est-à-dire permettant la mesure de fonctions cérébrales de haut niveau. L’originalité du paradigme réside dans la volonté de mesurer la cognition en continu plutôt que son influence sur des événements discrets. Une expérience visant à discriminer différents états d’attention visuelle soutenue est proposée, avec l’ambition d’une mesure en temps réel pour le développement de systèmes de neurofeedback. / Brain-computer interfaces (BCIs) offer alternative communication pathways between the brain and its environment. They can be used to replace a defective biological function or to provide the user with new ways of interaction. Output BCIs, which are based on the reading of biological data, require the measurement of control signals as stable as possible in time and in the population. Identification and calibration of such signals are crucial steps in the conception of a BCI.The first part of this study focuses on BCIs using visual evoked potentials (VEPs) as control signals. A model is proposed to predict steady-state VEPs individually, i.e. to predict the response of a given subject’s brain to periodic visual stimulations. This model uses a linear summation of transient VEPs and an amplitude correction for quantitative prediction of the shape and spatial organization of the brain response to repeated stimulations. The simulated signals are then used as a basis of comparison for real-time decoding of electroencephalographic signals in a BCI.In the second part of this study, a paradigm is proposed for the development of cognitive BCIs, i.e. for the real-time measuring of high-level brain functions. The originality of the paradigm lies in the fact that correlates of cognition are measured continuously, instead of being observed on discrete events. An experiment with the purpose of discriminating between several levels of sustained visual attention is proposed, with the ambition of real-time measurement for the development of neurofeedback systems.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016PA066137 |
| Date | 10 June 2016 |
| Creators | Gaume, Antoine |
| Contributors | Paris 6, Dreyfus, Gérard, Vialatte, François-Benoît |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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