Modélisation et identification fractionnaires pour le développement d'un prototype de fantôme EEG

par Mariana Mulinari Pinheiro Machado (P. Machado)

Projet de thèse en Automatique - productique

Sous la direction de Alina Voda et de Gildas Besancon.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS) , en partenariat avec Grenoble Images Parole Signal Automatique (laboratoire) et de Systèmes linéaires et Robustesse (SLR) (equipe de recherche) depuis le 15-04-2019 .


  • Résumé

    En mesures EEG, récupérer la contribution d'un ensemble spécifique de neurones est encore un défi, en raison notamment de la difficile modélisation de l'effet de propagation entre neurones et électrodes EEG neurales. Dans ce contexte, les défis scientifiques sont les suivants: la modélisation EEG fantôme et la récupération de l'activité neurale à partir de mesures EEG. Les deux défis reposent sur la reconstruction de l'information, qui peuvent profiter des méthodes basées sur le système et des méthodes basées sur le signal. Une originalité dans les approches à développer sera ici la caractéristique non entière de la dynamique. Les travaux seront développés dans une perspective méthodologique, ainsi que dans le cadre d'expériences sur l'EEG fantôme de Gipsa en cours de développement.

  • Titre traduit

    Fractional order modeling and identification for phantom EEG enhancement


  • Résumé

    In EEG measurement recovering the contribution of a specific set of neurons remains a strong challenge, in particular due to the difficult modeling of propagation effect between neurons and EEG electrodes neural. In this context, the scientific challenges are twofold: phantom EEG modeling, and neural activity recovery from EEG measurements. Both challenges rely on information reconstruction, which can take advantage of both system-based methods and signal-based ones. An originality in the approaches to be developed will here be the non-integer feature of the dynamics. The work will be developed in a methodological perspective, as well as in strong connection with experiments on the Gipsa phantom EEG under development.