Stage – Ingénieur(e) en Traitement du Signal F/H
Description
Notre client travaille sur un grand projet d’Interface Cerveau-Machine (BCI) qui a pour objectif de développer et réaliser la validation clinique de la technologie WIMAGINE de mesure et de décodage de l’activité cérébrale. Cette technologie est utilisée aujourd’hui dans le cadre de plusieurs essais cliniques, pour faire la preuve qu’un sujet tétraplégique peut piloter un exosquelette à partir de son activité cérébrale ou pour permettre la restauration de la marche chez un patient paraplégique grâce à une Interface Cerveau Moelle épinière.
La mesure de l’activité cérébrale du patient est réalisée par électrocorticographie (ECoG). En comparaison avec l’électroencéphalographie (EEG), la mesure des signaux ECoG est plus robuste mais pas insensible contre les signaux d’origine extra-cérébrale, appelés artefacts. En particulier, la mesure peut être soumise à des artefacts d’ordre électrique ou électronique qui peuvent être ponctuels mais peuvent également compromettre la mesure sur des durées temporelles plus longues, allant de la centaine de millisecondes à plusieurs secondes. Actuellement les algorithmes de décodage de l’activité cérébrale ne sont capables de corriger que les artefacts ponctuels. Pourtant ce sont bien les seconds, plus longs, qui sont les plus problématiques. En effet la prédiction du modèle peut être faussée si elle est faite à partir de données artéfactuelles. De manière plus préjudiciable encore, si des données artéfactuelles sont utilisées lors de la phase de création du modèle de décodage, c’est tout le modèle de décodage qui peut être altéré.
EXPLEO, mécène au Fonds de Dotation de notre client, vous propose de contribuer à la détection temps-réel d’artefacts au travers d’un stage dont l’objectif principal sera alors d’implémenter des méthodes de détection et/ou de correction des artefacts et les valider sur des bases de données déjà acquises chez les patients implantés. La principale contrainte sera la possibilité de ces méthodes à être utilisées en temps-réel lors des acquisitions avec le patient. La méthode la plus efficace sera ensuite intégrée au logiciel de décodage. Le stage pourra ainsi se dérouler selon les phases suivantes :
Revue de littérature des méthodes existantes de détection online d’artefacts,
Développement des principales méthodes et ajout à la libraire de traitement de données (Matlab)
Benchmark des différentes méthodes sur les bases de données ECoG existantes.
Rattaché(e) à un(e) tuteur(trice) vous serez suivi(e) et conseillé(e) par une équipe de chercheurs tout au long de votre mission pour vous assurer une immersion à la fois technique, projet et collectif.
Environnement Technique :
Environnement : MATLAB, Git.
Localisation
Grenoble