Méthodes d'analyse et de débruitage multicanaux à partir d'ondelettes pour améliorer la détection de potentiels évoqués sans moyennage : application aux interfaces cerveau-ordinateur

par Carolina Verónica Saavedra Ruiz

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Bernard Girau et de Laurent Bougrain.

Le président du jury était Anne Boyer.

Le jury était composé de François Cabestaing.

Les rapporteurs étaient Théodore Papadopoulo, Alain Rakotomanonjy.


  • Résumé

    Une interface cerveau-ordinateur permet d'interagir avec un système, comme un système d'écriture, uniquement par l'activité cérébrale. Un des phénomènes neurophysiologiques permettant cette interaction est le potentiel évoqué cognitif P300, lequel correspond à une modification du signal 300 ms après la présentation d'une information attendue. Cette petite réaction cérébrale est difficile à observer par électroencéphalographie car le signal est bruité. Dans cette thèse, de nouvelles techniques basées sur la théorie des ondelettes sont développées pour améliorer la détection des P300 en utilisant des mesures de similarité entre les canaux électroencéphalographiques. Une technique présentée dans cette thèse débruite les signaux en considérant simultanément la phase des signaux. Nous avons également étendu cette approche pour étudier la localisation du P300 dans le but de sélectionner automatiquement la fenêtre temporelle à étudier et faciliter la détection

  • Titre traduit

    Wavelet-based semblance methods to enhance single-trial ERP detection


  • Résumé

    Brain-Computer Interfaces (BCI) are control and communication systems which were initially developed for people with disabilities. The idea behind BCI is to translate the brain activity into commands for a computer application or other devices, such as a spelling system. The most popular technique to record brain signals is the electroencephalography (EEG), from which Event-Related Potentials (ERPs) can be detected and used in BCI systems. Despite the BCI popularity, it is generally difficult to work with brain signals, because the recordings contains also noise and artifacts, and because the brain components amplitudes are very small compared to the whole ongoing EEG activity. This thesis presents new techniques based on wavelet theory to improve BCI systems using signals' similarity. The first one denoises the signals in the wavelet domain simultaneously. The second one combines the information provided by the signals to localize the ERP in time by removing useless information


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