Thèse de Arne Van Den Kerchove

Interface cerveau-ordinateur visuelle pour la communication sans le regard

Les individus ayant des handicaps moteurs sévères, tels que ceux atteints de syndrome d’enfermement ou de dysfonctionnement oculomoteur, rencontrent des défis considérables lors de l’utilisation d’interfaces cerveau-ordinateur (BCI) traditionnelles. Ces systèmes nécessitent que les utilisateurs dirigent leur regard vers des cibles spécifiques, une tâche qui devient impraticable pour les personnes ayant un contrôle oculaire limité ou inexistant. Ce travail vise à palier cette limitation en développant des méthodes de BCI indépendantes du regard, en se concentrant sur l’amélioration de l'attention visuo-spatiale (VSA) cachée, où les utilisateurs peuvent diriger leur attention vers une cible sans mouvements oculaires correspondants. Une contribution clé de ce travail est la compensation pour la compensation de la variabilité de latence des potentiels évoqués (ERP), laquelle impacte la performance de décodage dans la VSA cachée. En gérant cette variabilité, la méthode proposée améliore la précision de la communication sans nécessiter de contrôle du regard, rendant les BCI plus utilisables pour les personnes ayant des handicaps moteurs. Au-delà de l’indépendance du regard, le travail fait également progresser les techniques générales de décodage ERP en affinant la structure des estimateurs linéaires et multilinéaires. Ces méthodes améliorent la précision de classification dans une gamme de conditions BCI, en particulier lorsque les données d’entraînement sont limitées. L’introduction de régularisation structurée dans les modèles linéaires et multilinéaires améliore l’interprétabilité des classificateurs et réduit le temps d’entraînement ainsi que la complexité computationnelle. Cela permet un entraînement plus efficace et une meilleure performance sur des données non vues, contribuant à des systèmes plus fiables qui s’adaptent à divers contextes et besoins des utilisateurs. Les méthodes proposées ont été validées lors d’expériences impliquant à la fois des individus en bonne santé et sept individus avec des handicaps physiques sévères et un contrôle oculomoteur altéré. Ces expériences ont démontré la robustesse des nouvelles méthodes de décodage, montrant que le système pouvait efficacement décoder l’attention cachée même lorsque l’observation directe de la cible était impossible.

Jury

M. Koen POESEN KU Leuven Examinateur, M. Fabien LOTTE INRIA Bordeaux Rapporteur, Mme Andrea KÜBLER Würzburg University Rapporteure, M. Reinhold SCHERER University of Essex Rapporteur, M. Maarten DE VOS KU Leuven Examinateur, M. Adalberto SIMEONE KU Leuven Examinateur, M. François CABESTAING Université de Lille Invité, M. Marc VAN HULLE KU Leuven Invité.

Thèse de l'équipe BCI soutenue le 16/12/2024