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Stage master recherche 2016

Fusion multi-capteurs physiologiques par la théorie des fonctions de croyances

Contexte

L’équipe BCI travaille sur l’interaction homme-machine dans le cadre d’un public qui présente des déficits moteurs évolutifs (ex: Myopathie de Duchenne). Trois modalités d’interaction avec le sujet sont envisagées dans la mesure où celles-ci sont amenées à se dégrader au fil du temps, à long terme avec l’évolution de la pathologie, ou à court terme en fonction de l’environnement du patient. Il s’agit en l’occurrence de procéder à la saisie des informations au travers d’un joystick, d’une mesure de l’EMG (Electromyogramme) et de l’EEG (Electroencéphalogramme). La difficulté du processus provient du fait que plus les capacités motrices du sujet diminuent dans le temps, moins l’information recueillie auprès de lui est fiable.

Déroulement du stage

Le sujet du stage, d’une durée de six mois, a pour but de fiabiliser la prise de décision relative à l’action souhaitée par le sujet en fonction des données temporelles recueillies via le joystick, l’EMG et l’EEG. La sémantique de l’action liée à la manipulation du joystick et que l’on cherchera aussi à retrouver parmi les deux autres modalités qui lui sont associées, correspond à quatre propositions : «gauche», «droite», «face», «arrêt». Pour mener à bien cette prise de décision, il sera fait appel à des méthodes et techniques classiquement utilisées en aide à la décision en situation imprécise et incertaine où se mêlent absence, incomplétude, contradiction d’information et où la fiabilité des sources d’information est elle-même inégale et variable dans le temps. Plus particulièrement ici, la prise en compte de ces caractéristiques de l’information dans les travaux, s’appuiera sur la théorie des fonctions de croyance [1, 2, 3, 4].

Mots-clés

Interface cerveau-ordinateur, Fusion d’informations, Aide à la décision, théories de l’imprécis et de l’incertain, fonctions de croyance, signaux temporels, EEG, EMG.

Connaissances / compétences requises

  • Bases des théories de l’incertain;
  • Programmation Matlab ou Scilab, langage C.

Références

  1. A.-L. Jousselme, P. Maupin, Distances in evidence theory: Comprehensive survey and generalizations, Int. J. Approx. Reasoning 53(2): 118-145 (2012), doi.
  2. M. Loudahi, J. Klein, J.-M. Vannobel, O. Colot, New distances between bodies of evidence based on Dempsterian specialization matrices and their consistency with the conjunctive combination rule, Int. J. Approx. Reasoning 55(5): 1093-1112 (2014), doi.
  3. A. Martin, Définitions et gestion du conflit pour la combinaison et décision dans la théorie des fonctions de croyance, pdf, 2009.
  4. E. Rammasso, Reconnaissance de séquences d’états par le Modèle des Croyances Transférables. Application à l’analyse de vidéos d’athlétisme, Thèse de Doctorat, pdf, 2007.

Contacts

Jean-Marc Vannobel, jean-marc [dot] vannobel [at] univ-lille1.fr

Lieu de stage

CRIStAL, UMR CNRS 9189, Université Lille 1, Bâtiment P2, 202 – équipe BCI