Conception d’un système de traitement du signal électroencéphalographique pour les systèmes d’interface cerveau-machine utilisant un casque EEG abordable
Des informations générales:
Le niveau |
Master |
Titre |
Conception d’un système de traitement du signal électroencéphalographique pour les systèmes d’interface cerveau-machine utilisant un casque EEG abordable |
SPECIALITE |
Génie Informatique |
Page de garde:
Sommaire:
Chapitre 1: Electroencéphalographique EEG.
1.1 Introduction
1.2 Structure du cerveau
1.3 Neurone
1.3.1 Structure des neurones
1.3.2 Fonctionnement des neurones.
1.4 Les techniques d’enregistrement d’activité cérébrale
1.4.1 Technique invasive
1.4.1.1 ICM invasive :
1.4.1.2 ICM partiellement invasive :
1.4.2 Techniques non invasives
1.4.2.1 Imagerie par résonance magnétique fonctionnelle
1.4.2.2 Magnétoencéphalographie.
1.5 La technique Électroencéphalographique.
1.5.1 Historique.
1.5.2 Définition
1.5.3 Positionnement des électrodes selon le système international 10-20
1.5.4 Les perturbations.
1.5.4.1 Les artefacts.
1.5.4.2 Le bruit
1.5.5 Avantages et Inconvénients de l’EEG.
1.6 Comparaison entre les différentes techniques de mesures
1.7 Conclusion
Chapitre 2: Interface Cerveau Machine ICM basées sur le signal SSVEP
2.1 Introduction
2.2 Les Interfaces Cerveau Machine
2.3 Phénomènes neurophysiologiques utiles pour les ICMs
2.3.1 Potentiel cortical lent
2.3.2 Potentiel évoqué P300.
2.3.3 L’imagination motrice
2.3.4 Réponses steady-state visuelles.
2.4 Caractéristiques du signal SSVEP.
2.5 Evaluation des phénomènes neurophysiologiques utilisés en ICM
2.6 Domaines d’application des ICMS.
2.6.1 Exemple d’application de communication
2.6.2 Exemple d’application d’aide au contrôle.
2.6.3 Exemple d’application d’aide à la mobilité.
2.6.4 Exemple d’application : jeux vidéo
2.7 Conclusion
Chapitre 3 Comparaison entre les trois méthodes : Combinaison de l’énergie minimale, d’indice de synchronisation multivariée et l’analyse canonique de corrélation pour la détection de SSVEP
3.1 Introduction.
3.2 Base de données
3.3 Méthodes utilisées pour la reconnaissance des fréquences SSVEP.
3.3.1 Combinaison de l’énergie minimale.
3.3.2 Analyse canonique de corrélation.
3.3.3 Indice de synchronisation multi-varié.
3.4. Résultats et discutions.
3.5 Conclusion
Conclusion Générale
Références
1.1 Introduction
1.2 Structure du cerveau
1.3 Neurone
1.3.1 Structure des neurones
1.3.2 Fonctionnement des neurones.
1.4 Les techniques d’enregistrement d’activité cérébrale
1.4.1 Technique invasive
1.4.1.1 ICM invasive :
1.4.1.2 ICM partiellement invasive :
1.4.2 Techniques non invasives
1.4.2.1 Imagerie par résonance magnétique fonctionnelle
1.4.2.2 Magnétoencéphalographie.
1.5 La technique Électroencéphalographique.
1.5.1 Historique.
1.5.2 Définition
1.5.3 Positionnement des électrodes selon le système international 10-20
1.5.4 Les perturbations.
1.5.4.1 Les artefacts.
1.5.4.2 Le bruit
1.5.5 Avantages et Inconvénients de l’EEG.
1.6 Comparaison entre les différentes techniques de mesures
1.7 Conclusion
Chapitre 2: Interface Cerveau Machine ICM basées sur le signal SSVEP
2.1 Introduction
2.2 Les Interfaces Cerveau Machine
2.3 Phénomènes neurophysiologiques utiles pour les ICMs
2.3.1 Potentiel cortical lent
2.3.2 Potentiel évoqué P300.
2.3.3 L’imagination motrice
2.3.4 Réponses steady-state visuelles.
2.4 Caractéristiques du signal SSVEP.
2.5 Evaluation des phénomènes neurophysiologiques utilisés en ICM
2.6 Domaines d’application des ICMS.
2.6.1 Exemple d’application de communication
2.6.2 Exemple d’application d’aide au contrôle.
2.6.3 Exemple d’application d’aide à la mobilité.
2.6.4 Exemple d’application : jeux vidéo
2.7 Conclusion
Chapitre 3 Comparaison entre les trois méthodes : Combinaison de l’énergie minimale, d’indice de synchronisation multivariée et l’analyse canonique de corrélation pour la détection de SSVEP
3.1 Introduction.
3.2 Base de données
3.3 Méthodes utilisées pour la reconnaissance des fréquences SSVEP.
3.3.1 Combinaison de l’énergie minimale.
3.3.2 Analyse canonique de corrélation.
3.3.3 Indice de synchronisation multi-varié.
3.4. Résultats et discutions.
3.5 Conclusion
Conclusion Générale
Références
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