Classification multilabels à partir de signaux EEG d'imaginations motrices combinées : application au contrôle 3D d'un bras robotique

Les interfaces cerveau-ordinateur (ou BCI en anglais pour Brain-Computer Interfaces) mettent en place depuis le systeme nerveux central un circuit artificiel secondaire qui remplace l’utilisation des nerfs peripheriques, permettant entre autres a des personnes ayant une deficience motrice grave d’interagir, uniquement a l’aide de leur activite cerebrale, avec differents types d’applications, tels qu’un systeme d’ecriture, une neuro-prothese, un fauteuil roulant motorise ou un bras robotique. Une technique repandue au sein des BCI pour enregistrer l’activite cerebrale est l’electroencephalographie (EEG), etant donne que contrairement a d’autres techniques d’imagerie, elle est non invasif et peu couteuse. En outre, l’imagination motrice (MI), c’est-a-dire les oscillations des neurones du cortex moteur generees lorsque les sujets imaginent effectuer un mouvement sans reellement l’accomplir, est appropriee car detectable dans l’EEG et liee a l’activite motrice pour concevoir des interfaces comme des neuro-protheses non assujetties a des stimuli. Cependant, meme si des progres importants ont ete realises au cours des dernieres annees, un controle 3D complet reste un objectif a atteindre. Afin d’explorer de nouvelles solutions pour surmonter les limitations existantes, nous presentons une approche multiclasses qui considere la detection des imaginations motrices combinees. Le paradigme propose comprend l’utilisation de la main gauche, de la main droite, et des deux pieds ensemble. Ainsi, par combinaison, huit commandes peuvent etre fournies pour diriger un bras robotise comprenant quatorze mouvements differents qui offrent un controle 3D complet. A cette fin, un systeme de commutation entre trois modes (deplacement du bras, du poignet ou des doigts) a ete concu et permet de gerer les differentes actions en utilisant une meme commande. Ce systeme a ete mis en oeuvre sur la plate-forme OpenViBE. En outre, pour l’extraction de caracteristiques une nouvelle approche de traitement d’information fournie par les capteurs a ete developpee sur la base de l’emplacement specifique des sources d’activite liees aux parties du corps considerees. Cette approche permet de regrouper au sein d’une seule classe les differentes actions pour lesquelles le meme membre est engage, d’une maniere que la tâche multiclasses originale se transforme en un probleme equivalent impliquant une serie de modeles de classification binaires. Cette approche permet d’utiliser l’algorithme de Common Spatial pattern (CSP) dont la capacite a discriminer des rythmes sensorimoteurs a ete largement montree mais qui presente l’inconvenient d’etre applicable uniquement pour differencier deux classes. Nous avons donc egalement contribue a une nouvelle strategie qui combine un ensemble de CSP et la geometrie riemannienne. Ainsi des caracteristiques plus discriminantes peuvent etre obtenues comme les distances separant les donnees des centres des classes considerees. Ces strategies ont ete appliquees sur trois nouvelles approches de classification qui ont ete comparees a des methodes de discrimination multiclasses classiques en utilisant les signaux EEG d’un groupe de sujets sains naifs, montrant ainsi que les alternatives proposees permettent non seulement d’ameliorer l’existant, mais aussi de reduire la complexite de la classification