Traitement de signal multimodal et adaptatif en temps réel pour une interface hybride cerveau-ordinateur

 

Arash Mohammadi

Université Concordia

 

Domaine : technologies de l'information et des communications

Programme : établissement de nouveaux chercheurs universitaires

Concours 2017-2018

Le cerveau humain est capable d'extraire et de fusionner des informations provenant de plusieurs sources de signaux, à la fois en mode adaptatif et en temps réel, ce qui en fait le système de traitement du signal le plus intrigant qu'il nous soit donné d'observer. Ceci a inspiré le développement récent d'interfaces cerveau-ordinateur permettant aux utilisateurs de communiquer par leurs propres ondes cérébrales avec un ensemble de dispositifs variés; les performances de ces appareils correspond rarement à celui des humains rendant leurs applications pratiques plutôt limitée.

Pour surmonter les limitations, il y a eu un récent regain d'intérêt dans les interfaces cerveau-ordinateur hybrides où l'information provenant d'une multitude de signaux biologiques peut être fusionnée simultanément. La production d'un traitement de signal multimodal et adaptatif en temps réel pour une interface hybride cerveau-ordinateur exige toutefois de relever des défis de recherche clés tels que le décodage en ligne des activités du cerveau en coopération avec d'autres modalités de signal, la fusion optimale de signaux biologiques multimodaux, et le développement d'algorithmes de calcul efficaces pour traiter en temps réel les signaux du cerveau, y compris sur les appareils portables.

Notre projet ouvre une voie prometteuse vers un interfaçage pratique avec le cerveau, avec des applications efficaces et abordables dans les systèmes de réhabilitation et d'assistance. Son assise intellectuelle repose sur le développement de techniques avancées de traitement du signal couplées avec des mécanismes novateurs d'extraction et de fusion de l'information, faisant de cet objectif futuriste une réalité au Québec et au Canada.