Conception d’un système de traitement du signal électroencéphalographique pour les systèmes d’interface cerveau-machine utilisant un casque EEG abordable

Abstract

Les interfaces cerveau-machine (ICMs) exploitent les signaux cérébraux émis par le cerveau pour contrôler des appareils ainsi que des machines. L’électroencéphalographie (EEG) est la technique d’imagerie la plus adéquate à la conception des ICMs grâce à sa haute résolution temporelle. Les ICMs basées sur le signal SSVEP (Steady-State Visual Evoked Potential) sont des sujets d'étude populaires. Le SSVEP se base sur les potentiels évoqués somatosensoriels lié à l’œil (visuel). À certaines fréquences de stimulation, l’application d’un stimulus sensoriel visuel évoque une réponse électroencéphalographique, de fréquence identique à la fréquence de stimulation. Ce projet de fin d'étude aborde les enjeux et problématiques de la réalisation d’une ICM utilisant le signal SSVEP. En particulier, nous nous intéressons à l’étude, l’implémentation et la comparaison des méthodes de traitement du signal EEG capables d'améliorer les performances des ICMs. Le problème principal ici est de trouver la méthode la plus efficace pour assurer l’utilisation la plus satisfaisante possible.