Cognitive brain-computer interfaces : From feature engineering to neurophenomenological validation

par Aldo Mora Sánchez

Thèse de doctorat en Neuro-ingéniérie

Sous la direction de François-Benoît Vialatte.

Le président du jury était Patrick Gallinari.

Le jury était composé de Fabien Lotte, Gérard Dreyfus.

Les rapporteurs étaient Maureen Clerc, Jordi Solé-Casals.

  • Titre traduit

    Interfaces cerveau-machine cognitives : de l'ingénierie des descripteurs à la validation neurophénoménologique


  • Résumé

    Cette thèse vise à décrire la conception, la mise en œuvre et la validation des interfaces cerveau-machine cognitives (ICMc). Le chapitre 1 introduit les ICMc et la métastabilité cérébrale. Dans le chapitre 2, une fonction cognitive spécifique (la mémoire de travail) est sélectionnée pour construire une ICMc. Dans le chapitre 3, nous explorons l'utilisation des propriétés spatio-temporelles de la dynamique cérébrale pour construire des biomarqueurs pour les ICMc, et nous abordons des questions scientifiques concernant la métastabilité cérébrale induite par la cognition. L’ICMc décrite au chapitre 2 surveille la charge de la mémoire de travail (MT) en temps réel et de façon continue. Les applications peuvent aller de l’apprentissage à la sécurité dans des environnements industriels. À notre connaissance, il s'agit de la première recherche sur les ICMc dans laquelle différents éléments clés sont simultanément inclus: des tests en temps réel, une tâche croisée, un démêlage des facteurs de confusion moteurs et cognitifs, et une validation neurophénoménologique. Dans le chapitre 3, nous développons un cadre empirique pour étudier la structure spatio-temporelle des changements d'états cérébraux issus de la cognition, avec deux objectifs spécifiques. Premièrement, d’identifier et d’utiliser des patrons d’activité cérébrale induits par la cognition comme descripteurs dans les ICMc. Deuxièmement, d’investiguer comment le cerveau s'auto-organise pour permettre à différentes régions de s'engager et de se désengager dans le cadre de la cognition. Nous proposons et validons comme biomarqueurs un ensemble de variables affectées spatialement et temporellement par des états cognitifs.


  • Résumé

    This thesis aims at describing in detail the design, implementation and validation of cognitive brain-computer interfaces (cBCI). Chapter 1 introduces cBCI design and brain metastability. In Chapter 2, a specific cognitive function (Working Memory) is selected for the construction of a cBCI. In Chapter 3, we explore the use of spatio temporal properties of brain dynamics as biomarkers for cBCIs, and we address scientific questions concerning cognition-driven brain metastability. The BCI described in Chapter 2 continuously monitors Working Memory (WM) load in real-time. It relies on spectral properties of EEG as biomarkers. The applications may range from improved learning to security in industrial environments. To our knowledge, this represents the first cBCI research in which different key elements are included simultaneously: real-time tests, a cross-task, disentanglement of motor and cognitive confounders and neurophenomenological validation. In Chapter 3, we develop a data-driven framework for studying the spatio temporal structure of brain state switches under cognition, with two specific objectives. First, to identify and utilise patterns of brain activity elicited by cognition as descriptors in cBCIs. Second, to investigate how the brain self-organizes allowing different regions to engage and disengage in joint activity in a manner driven by cognition. Assuming brain metastability (in the context of statistical physics), we propose a set of local variables that are expected to be spatially and temporarily affected by cognitive states. We correlate these variables with cognitive conditions, such as high-WM load, Alzheimer disease, and positive emotional valence.


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