Étude et réalisation d’une Interface Cerveau Ordinateur hybride

Contexte

L’équipe de recherche BCI du laboratoire CRIStAL étudie les interfaces cerveau-ordinateur (BCI en anglais pour Brain Computer Interfaces). Les BCI sont des dispositifs établissant un lien de communication direct entre un système artificiel et le cerveau d’un utilisateur. Ils permettent à ce dernier de piloter la machine par sa seule activité cérébrale, sans impliquer une quelconque activité musculaire ou nerveuse périphérique de sa part. Le concept date de plus de quarante ans, les premiers résultats expérimentaux d’environ vingt-cinq ans, mais les applications concrètes semblent encore lointaines, si ce n’est peut-être dans le domaine de la palliation du handicap moteur sévère.

Ce stage de recherche propose d’étudier et de mettre en œuvre une interface BCI hybride, c’est-à-dire une interface couplant du BCI avec un autre type d’interaction, comme le suivi de regard, par exemple. Ce stage de recherche permettra à l’étudiant de découvrir et d’étudier les BCI, puis de mettre en œuvre une expérimentation dans ce domaine afin d’évaluer nos résultats, par rapport à ceux déjà obtenus dans la littérature.

Travail demandé

1. La première étape consiste à dresser un état de l’art autour du sujet proposé. Il faudra notamment montrer les avancées récentes dans le domaine du BCI hybride.
2. Lors de la seconde étape, le candidat proposera une modélisation et un protocole de communication dans le cadre d’une tâche que l’utilisateur devra mener à bien. Dans notre contexte, il s’agit de proposer une BCI hybride permettant à un utilisateur handicapé de déplacer un curseur sur un écran (suivi du regard) et de simuler un clic souris, grâce à une commande cérébrale. Cette validation par «clic» pourra, dans un premier temps, être détectée lorsque l’utilisateur activera un muscle particulier (EMG avec électrodes placées sur la main) et dans un second temps, sera activée grâce à la seule imagination d’un mouvement de mains (électrode placée sur le crâne en position C3 ou C4) ou de pieds (position Cz).
3. La réalisation d’un prototype sera effectuée au cours de la troisième étape. Pour cela, l’étudiant aura à sa disposition du matériel BCI (casque à électrodes, amplificateur fixe et portatif, système de suivi de regard, connecteurs X10 pour domotique, etc.) ainsi que des logiciels spécialisés (OpenVibe, Unity3D, SDK…). Le démonstrateur à mettre en œuvre permettra par exemple de piloter des appareils électriques (on/off sur ventilateur, radio, machine à café, etc.).
4. Une évaluation de la solution proposée sera conduite par le candidat lors de la quatrième étape de ce stage. On s’intéressera à plusieurs critères afin de juger de l’utilisabilité du système développé vis-à-vis des scénarios proposés (facilité, rapidité, efficacité des moyens d’interactions avec le système, niveau de concentration requis, fatigue…). Une publication scientifique sur la base de ces travaux sera envisagée dans une conférence internationale de bon niveau ou une revue scientifique spécialisée.

Poursuite en thèse: Oui

Ce stage de recherche pourra donner lieu à une poursuite en thèse, dans le cadre d’un projet européen en cours de soumission.

Références

1. N. Kosmyna, F. Tarpin-bernard, Une combinaison de paradigmes d’interaction cerveau-ordinateur et suivi du regard pour des interactions multimodales, ErgoIHM 2012, Biarritz, reference HAL.
2. F. Lotte, Les Interfaces Cerveau-Ordinateur: Conception et Utilisation en Réalité Virtuelle, Revue Technique et Science Informatiques 31, 3 (2012) 289-310, pdf.
3. N. Kosmyna, CA-ICO: Co-apprentissage pour les interfaces cerveau ordinateur, Thèse de doctorat, Grenoble, 2015, lien.
4. P. Ahmadian, S. Cagnoni, L. Ascari, How capable is non-invasive EEG data of predicting the next movement? A mini review, Front. Hum. Neurosci. 7:124, 2013 doi.

Contacts

José Rouillard, jose [dot] rouillard [at] univ-lille1.fr

Lieu de stage

CRIStAL, UMR CNRS 9189, Université Lille 1, Bâtiment P2, 202 – équipe BCI

Durée

4 à 6 mois (mars à août 2016), à définir avec le candidat.

Fusion multi-capteurs physiologiques par la théorie des fonctions de croyances

Contexte

L’équipe BCI travaille sur l’interaction homme-machine dans le cadre d’un public qui présente des déficits moteurs évolutifs (ex: Myopathie de Duchenne). Trois modalités d’interaction avec le sujet sont envisagées dans la mesure où celles-ci sont amenées à se dégrader au fil du temps, à long terme avec l’évolution de la pathologie, ou à court terme en fonction de l’environnement du patient. Il s’agit en l’occurrence de procéder à la saisie des informations au travers d’un joystick, d’une mesure de l’EMG (Electromyogramme) et de l’EEG (Electroencéphalogramme). La difficulté du processus provient du fait que plus les capacités motrices du sujet diminuent dans le temps, moins l’information recueillie auprès de lui est fiable.

Déroulement du stage

Le sujet du stage, d’une durée de six mois, a pour but de fiabiliser la prise de décision relative à l’action souhaitée par le sujet en fonction des données temporelles recueillies via le joystick, l’EMG et l’EEG. La sémantique de l’action liée à la manipulation du joystick et que l’on cherchera aussi à retrouver parmi les deux autres modalités qui lui sont associées, correspond à quatre propositions : «gauche», «droite», «face», «arrêt». Pour mener à bien cette prise de décision, il sera fait appel à des méthodes et techniques classiquement utilisées en aide à la décision en situation imprécise et incertaine où se mêlent absence, incomplétude, contradiction d’information et où la fiabilité des sources d’information est elle-même inégale et variable dans le temps. Plus particulièrement ici, la prise en compte de ces caractéristiques de l’information dans les travaux, s’appuiera sur la théorie des fonctions de croyance [1, 2, 3, 4].

Mots-clés

Interface cerveau-ordinateur, Fusion d’informations, Aide à la décision, théories de l’imprécis et de l’incertain, fonctions de croyance, signaux temporels, EEG, EMG.

Connaissances / compétences requises

• Bases des théories de l’incertain;
• Programmation Matlab ou Scilab, langage C.

Références

1. A.-L. Jousselme, P. Maupin, Distances in evidence theory: Comprehensive survey and generalizations, Int. J. Approx. Reasoning 53(2): 118-145 (2012), doi.
2. M. Loudahi, J. Klein, J.-M. Vannobel, O. Colot, New distances between bodies of evidence based on Dempsterian specialization matrices and their consistency with the conjunctive combination rule, Int. J. Approx. Reasoning 55(5): 1093-1112 (2014), doi.
3. A. Martin, Définitions et gestion du conflit pour la combinaison et décision dans la théorie des fonctions de croyance, pdf, 2009.
4. E. Rammasso, Reconnaissance de séquences d’états par le Modèle des Croyances Transférables. Application à l’analyse de vidéos d’athlétisme, Thèse de Doctorat, pdf, 2007.

Contacts

Jean-Marc Vannobel, jean-marc [dot] vannobel [at] univ-lille1.fr

Lieu de stage

CRIStAL, UMR CNRS 9189, Université Lille 1, Bâtiment P2, 202 – équipe BCI