Sélection de capteurs pour interface cerveau-ordinateur de type P300

Résumé : Une interface cerveau-ordinateur (ICO) est un nouveau type d'interface homme-machine qui permet la communication directe entre l'utilisateur et la machine en décodant l'activité cérébrale. Les potentiels cognitifs évoqués comme le P300 peuvent être obtenus grâce au paradigme oddball - stimulus discordant - où les cibles sont sélectionnées par l'utilisateur. Une nouvelle méthode pour la réduction des capteurs des signaux électroencéphalographiqes (EEG) est proposée. La réduction du nombre de capteurs permet d'accroître le confort de l'utilisateur en diminuant le temps nécessaire à la pose des capteurs. Par ailleurs, une diminution du nombre de capteurs permet de réduire le coût de l'ICO et permettrait de réduire la consommation énergétique d'un casque EEG sans fil. L'approche proposée est basée sur une élimination récursive des capteurs où la fonction de coût est basée sur une évaluation du rapport signal sur signal plus bruit (RSSB), après un filtrage spatial. Nous montrons que cette fonction de coût est plus robuste et moins coûteuse en temps de calcul que d'autres fonctions basées sur l'évaluation de la détection du P300 ou des cibles, permettant ainsi d'éviter une étape de classification. L'approche proposée est testée et validée sur 20 sujets au cours de plusieurs sessions.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00998901
Contributor : Bertrand Rivet <>
Submitted on : Monday, June 2, 2014 - 9:40:26 PM
Last modification on : Tuesday, July 9, 2019 - 1:21:25 AM
Long-term archiving on : Tuesday, September 2, 2014 - 1:05:30 PM

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  • HAL Id : hal-00998901, version 1

Citation

Hubert Cecotti, Bertrand Rivet, Marco Congedo, Christian Jutten, Olivier Bertrand, et al.. Sélection de capteurs pour interface cerveau-ordinateur de type P300. Traitement du Signal, Lavoisier, 2010, 27 (6), pp.515-540. ⟨hal-00998901⟩

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