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Progrès de l'interface cerveau-ordinateur
Évaluation d'une interface cerveau-ordinateur combinant EEG et fNIRS pour améliorer la précision d'une tâche d'imagerie motrice
Joignez vous à nous le 12 janvier à 14h00 (EST)
Le monde des technologies portables a explosé au cours des dernières années, avec des concepts considérés à l'origine comme de la science-fiction qui sont passés du laboratoire de recherche à nos hôpitaux et à la rue. Cet exposé sera le premier d'une série qui, nous l'espérons, se penchera sur les aspects scientifiques et techniques de ce qui deviendra bientôt une technologie courante. Considérez l'arc de développement court mais fulgurant de la montre intelligente et de ses capacités et vous pourrez apprécier le potentiel de cette technologie. Et il y a tant d'autres appareils et systèmes qui intégreront également cette technologie. Ainsi, que vous utilisiez ces technologies ou que vous souhaitiez simplement faire vos devoirs de diligence raisonnable avant que ces appareils n'arrivent dans votre hôpital ou votre centre de réadaptation, cette conférence est faite pour vous. Il ne s'agit pas d'un exposé académique, mais plutôt d'un document d'information très important qui intéressera un très large éventail d'ingénieurs et de technologues biomédicaux.
Résumé : Les interfaces cerveau-ordinateur (ICO) sont des technologies prometteuses qui permettent aux personnes souffrant de handicaps graves d'interagir avec leur environnement en utilisant des signaux de commande générés par leur cerveau plutôt que par leurs muscles. L'électroencéphalographie (EEG) et la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS) sont deux modalités d'imagerie cérébrale non invasive couramment utilisées dans les systèmes BCI. L'EEG enregistre l'activité électrique produite par les activations neuronales tandis que la fNIRS mesure les changements de concentration des molécules d'oxy- et de désoxy-hémoglobine dans le cortex cérébral. L'objectif de cette étude était d'examiner l'impact de la combinaison de l'EEG et du fNIRS dans un BCI par rapport à un système à modalité unique. Les signaux cérébraux ont été enregistrés pendant une tâche d'imagerie motrice bilatérale à droite et à gauche. L'imagerie motrice est la répétition mentale d'une action motrice sans mouvement apparent. Les résultats ont montré une amélioration significative de la précision de la classification dans un système BCI combinant EEG et fNIRS par rapport à un système EEG ou fNIRS seul.
Conférencier :
Amir Moslehi, PhD.
Biomedical Engineering
Department of Mechanical & Materials Engineering
Queen's University, Kingston, ON, Canada