Influence du retour sensoriel dans les interfaces cerveau machine EEG : étude du potentiel d'erreur
Dans cette thèse nous proposons d'étudier le potentiel d'erreur et sa possible intégration dans les ICMs (Interfaces cerveau machine). Le potentiel d'erreur (ErrP) est un potentiel généré par le cerveau lors de l'observation d'une erreur. Sa détection essai par essai pourrai...
Main Author: | |
---|---|
Other Authors: | |
Language: | fr |
Published: |
2012
|
Subjects: | |
Online Access: | http://www.theses.fr/2012GRENT101/document |
id |
ndltd-theses.fr-2012GRENT101 |
---|---|
record_format |
oai_dc |
spelling |
ndltd-theses.fr-2012GRENT1012018-06-22T04:57:32Z Influence du retour sensoriel dans les interfaces cerveau machine EEG : étude du potentiel d'erreur Influence of neurofeedback in brain-computer interfaces : study of the error-related potential Interface cerveau-machine Electroencéphalogramme Temps-réel Brain-Computer Intrface Electroencephalography Real-Time 620 Dans cette thèse nous proposons d'étudier le potentiel d'erreur et sa possible intégration dans les ICMs (Interfaces cerveau machine). Le potentiel d'erreur (ErrP) est un potentiel généré par le cerveau lors de l'observation d'une erreur. Sa détection essai par essai pourrait permettre la mise en place d'une boucle de contrôle dans les ICMs. Cependant son RSB étant très faible cette détection est difficile. Ici nous proposons une étude complète de ce système. Dans un premier temps nous étudions de manière détaillée ses différentes caractéristiques (temporelles, fréquentielles..). A partir de ces observations nous proposons des méthodes de filtrage adaptées permettant d'augmenter le RSB de l'ErrP et ainsi d'améliorer les performances de détection essai par essai. Enfin nous étudions quelles stratégies d'intégration peuvent etre envisagées et quelles améliorations ces différentes stratégies peuvent apporter aux systèmes ICMs. In this thesis we study the error-related potential (ErrP) and its possible integration in BCIs (Brain Computer Interfaces). The error-related potential is an evoked potential generated by brain electrical activity when observing an error. Its single-trial detection would allow the integration of control loops in BCIs. However its signal to noise ratio (SNR) is very low making its single-trial detection difficult. In the first part of this thesis we study the different characteristics (temporal, frequential…) of the ErrP. Then from these observations we develop specific filtering methods in order to improve the ErrP SNR and thus improve its single trial detection. In the last part of the thesis we study several integration strategies and conclude on what kind of improvement might be reached by using these strategies in actual BCI systems. Electronic Thesis or Dissertation Text fr http://www.theses.fr/2012GRENT101/document Rousseau, Sandra 2012-10-16 Grenoble Jutten, Christian Congedo, Marco |
collection |
NDLTD |
language |
fr |
sources |
NDLTD |
topic |
Interface cerveau-machine Electroencéphalogramme Temps-réel Brain-Computer Intrface Electroencephalography Real-Time 620 |
spellingShingle |
Interface cerveau-machine Electroencéphalogramme Temps-réel Brain-Computer Intrface Electroencephalography Real-Time 620 Rousseau, Sandra Influence du retour sensoriel dans les interfaces cerveau machine EEG : étude du potentiel d'erreur |
description |
Dans cette thèse nous proposons d'étudier le potentiel d'erreur et sa possible intégration dans les ICMs (Interfaces cerveau machine). Le potentiel d'erreur (ErrP) est un potentiel généré par le cerveau lors de l'observation d'une erreur. Sa détection essai par essai pourrait permettre la mise en place d'une boucle de contrôle dans les ICMs. Cependant son RSB étant très faible cette détection est difficile. Ici nous proposons une étude complète de ce système. Dans un premier temps nous étudions de manière détaillée ses différentes caractéristiques (temporelles, fréquentielles..). A partir de ces observations nous proposons des méthodes de filtrage adaptées permettant d'augmenter le RSB de l'ErrP et ainsi d'améliorer les performances de détection essai par essai. Enfin nous étudions quelles stratégies d'intégration peuvent etre envisagées et quelles améliorations ces différentes stratégies peuvent apporter aux systèmes ICMs. === In this thesis we study the error-related potential (ErrP) and its possible integration in BCIs (Brain Computer Interfaces). The error-related potential is an evoked potential generated by brain electrical activity when observing an error. Its single-trial detection would allow the integration of control loops in BCIs. However its signal to noise ratio (SNR) is very low making its single-trial detection difficult. In the first part of this thesis we study the different characteristics (temporal, frequential…) of the ErrP. Then from these observations we develop specific filtering methods in order to improve the ErrP SNR and thus improve its single trial detection. In the last part of the thesis we study several integration strategies and conclude on what kind of improvement might be reached by using these strategies in actual BCI systems. |
author2 |
Grenoble |
author_facet |
Grenoble Rousseau, Sandra |
author |
Rousseau, Sandra |
author_sort |
Rousseau, Sandra |
title |
Influence du retour sensoriel dans les interfaces cerveau machine EEG : étude du potentiel d'erreur |
title_short |
Influence du retour sensoriel dans les interfaces cerveau machine EEG : étude du potentiel d'erreur |
title_full |
Influence du retour sensoriel dans les interfaces cerveau machine EEG : étude du potentiel d'erreur |
title_fullStr |
Influence du retour sensoriel dans les interfaces cerveau machine EEG : étude du potentiel d'erreur |
title_full_unstemmed |
Influence du retour sensoriel dans les interfaces cerveau machine EEG : étude du potentiel d'erreur |
title_sort |
influence du retour sensoriel dans les interfaces cerveau machine eeg : étude du potentiel d'erreur |
publishDate |
2012 |
url |
http://www.theses.fr/2012GRENT101/document |
work_keys_str_mv |
AT rousseausandra influenceduretoursensorieldanslesinterfacescerveaumachineeegetudedupotentielderreur AT rousseausandra influenceofneurofeedbackinbraincomputerinterfacesstudyoftheerrorrelatedpotential |
_version_ |
1718702739778699264 |