Séance de cours

Interfaces neuronales: Décodage des signaux pour les neuroprothèses

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Dans cours

NX-421: Neural signals and signal processing

Understanding, processing, and analysis of signals and images obtained from the central and peripheral nervous system ...

Description

Cette séance de cours couvre le décodage des signaux neuraux pour les neuroprothèses, en mettant l'accent sur les signaux corticaux, périphériques et musculaires. Les sujets abordés comprennent la production de force musculaire, la détection des pics et le décodage pour les interfaces cerveau-ordinateur. Il explore également l'utilisation d'électrodes de manchette, d'électrodes régénératives et d'interfaces intraneurales pour l'enregistrement et le traitement des signaux.

Enseignant·e·s (2)

Dimitri Nestor Alice Van De Ville

Expertise Neuro-imagerie, traitement des signaux, sciences des réseaux, systèmes dynamiques Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Alexandre Cionca, Chun Hei Michael Chan, Flavia Petruso, Bassam El Rawas, Nikolaos Molochidis, Christophe Pascal Jérémie Chênes, Fabrice Jean Guibert, Alessio Siviglia, Ekansh Sareen, Beatrice Lugli A dirigé les thèses EPFL de Djano Kandaswamy, Fikret Isik Karahanoglu, Nora Leonardi, Zafer Dogan, Jeffrey Adam Kasten, Naghmeh Ghazaleh, Rotem Roza Kopel, Daniela Maria Zölle

Silvestro Micera

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Johannes Sebastiaan Nieuwenhuis, Mouhamed Zorkot, Angela Braccia, Jonathan Muheim, Xiangyu Xu A dirigé les thèses EPFL de Elvira Pirondini, Andrea Crema, Marco Bonizzato, Sophie Marie Marthe Wurth, Edoardo D'Anna, Emanuele Formento, Jenifer Cléa Miehlbradt, Flavio Raschella, Nawal Kinany, Théo Lemaire, Marion Aimée Geneviève Badi-Dubois, Tristan Jean Robin Barjavel, Vincent Alexandre Mendez, Outman Akouissi, Giulia Dominijanni, Simone Romeni, Franklin Leong, Ele

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Concepts associés (32)

Interface neuronale directe

thumb|250px|Schéma d'une interface neuronale directe. Une interface neuronale directe - abrégée IND ou BCI ou encore ICM (interface cerveau-machine, ou encore interface cerveau-ordinateur) est une interface de communication directe entre un cerveau et un dispositif externe (un ordinateur, un système électronique...). Ces systèmes peuvent être conçus dans le but d'étudier le cerveau, d'assister, améliorer ou réparer des fonctions humaines de cognition ou d'action défaillantes. L'IND peut être unidirectionnelle ou bidirectionnelle.

Neuro-ingénierie

La neuro-ingénierie regroupe l'ensemble des pratiques, disciplines et des technologies visant à améliorer ou modifier les performances cérébrales. La neuro-ingénierie clinique réunit des neuroscientifiques, des docteurs en psychologie cognitive, des informaticiens et des spécialistes du génie des matériaux afin de relever les défis associés à la création d’interfaces entre les neurones et des substrats artificiels afin de restaurer la fonction du système nerveux lésé.

Rythme cérébral

Un rythme cérébral (appelé aussi activité neuro-électrique) désigne l'oscillation électromagnétique émise par le cerveau des êtres humains, mais également de tout être vivant. Le cortex frontal qui permet la cognition, la logique et le raisonnement est composé de neurones qui sont reliés entre eux par des synapses permettant la neurotransmission. Mesurables en volt et en hertz, ces ondes sont de très faible amplitude : de l'ordre du microvolt (chez l'être humain), elles ne suivent pas toujours une sinusoïde régulière.

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

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Signalisation neuronale et traitement des signaux

Explore les signaux neuraux, le contrôle EMG, les synergies musculaires et HD-EMG pour les prothèses.

Signalisation neuronale et traitement des signaux

Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.

Optimisation des systèmes neuroprothétiques

Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.

Signal neuronal et traitement des signaux : techniques de décodage

Explore les techniques de décodage des signaux neuraux à l'aide d'interfaces invasives, d'électrodes régénératives et d'électrodes intraneurales pour améliorer le contrôle de la prothèse et réduire la douleur neuroma.

Neural Engineering: Fondamentaux et applications

Couvre les bases de l'ingénierie neuronale, les interfaces cerveau-ordinateur, les neuroprothèses et la stimulation cérébrale profonde pour améliorer la fonction humaine.

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