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Auteur DJELLOUL KHEIRA
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Titre : Localisation de Source pour une Interface Cerveau-Machine Type de document : document électronique Auteurs : DJELLOUL KHEIRA, Auteur Année de publication : 09/05/2011 Importance : 93 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Interface cerveau-machine (ICM) problème inverse localisation de source de l‟activité électrique cérébrale électroencéphalographie (EEG). Résumé : Les Interfaces Cerveau-Machine (ICM) sont des dispositifs permettant d‟instaurer un canal de communication entre le cerveau humain et le monde extérieur sans utiliser les voies usuelles nerveuses et musculaires. Le développement de tels systèmes se situe à l‟interface entre le traitement du signal, l‟apprentissage statistique et les techniques d‟extraction de caractéristiques et la neurophysiologie. Dans cette thèse, nous avons réalisé et étudié un dispositif d‟Interface Cerveau- Machine non invasif asynchrone, c‟est-à-dire capable d‟identifier des actions mentales associées à des taches motrices ou cognitives imaginées sans synchronisation sur un événement contrôlé par un système externe. Celui-ci est basé sur l‟analyse en temps réel de signaux électro-encéphalographiques (EEG) issus d‟électrodes disposées à la surface de la tête d‟un sujet humain. Du point de vue méthodologique, nous avons implémenté plusieurs techniques sur nos signaux EEG, comprenant : 1) l‟utilisation directe du signal issu des capteurs EEG pour réaliser une interface cerveau machine non invasif asynchrone, 2) l‟implémentation des méthodes pour trouver les secteurs du cerveau responsables des signaux EEG mesuré à la surface de la tête, résolvant ainsi deux grands problèmes (le problème directe et le problème inverse) et 3) proposition d‟un algorithme d'extraction de caractéristiques pour les interfaces cerveau machine, qui utilise des modèles inverses ainsi que le concept de Régions d'Intérêt (ROI), et qui peut identifier qu‟elles sont les ROIs pertinentes pour discriminer des classes, ainsi que les bandes de fréquences dans lesquelles ces régions réagissent. Nos résultats montrent que la reconstruction préalable de l‟activité corticale par problème inverse, ainsi que le concept de Régions d'Intérêt (ROI) permettent d‟améliorer les performances du dispositif. Directeur de thèse : N. BERRACHED Localisation de Source pour une Interface Cerveau-Machine [document électronique] / DJELLOUL KHEIRA, Auteur . - 09/05/2011 . - 93 p. + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Interface cerveau-machine (ICM) problème inverse localisation de source de l‟activité électrique cérébrale électroencéphalographie (EEG). Résumé : Les Interfaces Cerveau-Machine (ICM) sont des dispositifs permettant d‟instaurer un canal de communication entre le cerveau humain et le monde extérieur sans utiliser les voies usuelles nerveuses et musculaires. Le développement de tels systèmes se situe à l‟interface entre le traitement du signal, l‟apprentissage statistique et les techniques d‟extraction de caractéristiques et la neurophysiologie. Dans cette thèse, nous avons réalisé et étudié un dispositif d‟Interface Cerveau- Machine non invasif asynchrone, c‟est-à-dire capable d‟identifier des actions mentales associées à des taches motrices ou cognitives imaginées sans synchronisation sur un événement contrôlé par un système externe. Celui-ci est basé sur l‟analyse en temps réel de signaux électro-encéphalographiques (EEG) issus d‟électrodes disposées à la surface de la tête d‟un sujet humain. Du point de vue méthodologique, nous avons implémenté plusieurs techniques sur nos signaux EEG, comprenant : 1) l‟utilisation directe du signal issu des capteurs EEG pour réaliser une interface cerveau machine non invasif asynchrone, 2) l‟implémentation des méthodes pour trouver les secteurs du cerveau responsables des signaux EEG mesuré à la surface de la tête, résolvant ainsi deux grands problèmes (le problème directe et le problème inverse) et 3) proposition d‟un algorithme d'extraction de caractéristiques pour les interfaces cerveau machine, qui utilise des modèles inverses ainsi que le concept de Régions d'Intérêt (ROI), et qui peut identifier qu‟elles sont les ROIs pertinentes pour discriminer des classes, ainsi que les bandes de fréquences dans lesquelles ces régions réagissent. Nos résultats montrent que la reconstruction préalable de l‟activité corticale par problème inverse, ainsi que le concept de Régions d'Intérêt (ROI) permettent d‟améliorer les performances du dispositif. Directeur de thèse : N. BERRACHED Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 2405 02-09-383 Version numérique et papier Bibliothèque Centrale Mémoire de Magister Exclu du prêt Documents numériques
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