Study of electroencephalographic signal processing and classification techniques towards the use of brain-computer interfaces in virtual reality applications

• Auteur / Autrice : Fabien Lotte
• Direction : Bruno Arnaldi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Rennes, INSA

Mots clés

Mots clés contrôlés

Interaction humain-machine

Résumé

Une Interface Cerveau-Ordinateur (ICO) est un système permettant d’envoyer des commandes à un ordinateur via l’activité cérébrale, généralement mesurée par ElectroEncéphaloGraphie (EEG). Dans la première partie de cette thèse, nous avons proposé l’algorithme FuRIA s’appuyant sur les solutions inverses, ainsi que l’utilisation de systèmes d’inférence flous pour traiter et classifier les signaux EEG dans les ICO. Nos résultats suggèrent que ces méthodes permettent d’obtenir de très bonnes performances ainsi que de concevoir une ICO complètement interprétable. Nous avons également proposé des méthodes pour améliorer les performances des ICO asynchrones. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous avons développé et évalué une application ludique de réalité virtuelle contrôlée par une ICO. Les résultats ont notamment mis en avant l’importance du retour visuel. Enfin, nous avons proposé une application permettant à un utilisateur de visiter un musée virtuel par la pensée de manière efficace.

A Brain-Computer Interface is a system which enables a user to send commands to a computer using only brain activity, this activity being generally measured by ElectroEncephaloGraphy (EEG). In the first part of this thesis, we have proposed the FuRIA algorithm which is based on inverse solutions, as well as the use of fuzzy inference systems to process and classify EEG signals. Our results suggest that these methods can lead to very good performances and can be used to design an interpretable BCI. We have also proposed methods to increase the performances of current self-paced BCI. In the second part of this thesis, we have developed and evaluated an entertaining virtual reality application controlled by a BCI. Our results have notably stressed the importance of the visual feedback. Finally, we have proposed an application that enables a user to explore, in an efficient manner, a virtual museum by thoughts.