Étude de corrélats électrophysiologiques pour la discrimination d'états de fatigue et de charge mentale : apports pour les interfaces cerveau-machine passives
Auteur / Autrice : | Raphaëlle N. Roy |
Direction : | Sylvie Charbonnier, Stéphane Bonnet, Aurélie Campagne |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Signal, image, paroles, télécoms |
Date : | Soutenance le 04/06/2015 |
Etablissement(s) : | Université Grenoble Alpes (ComUE) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire Electronique des Systèmes Santé / LE2S - Laboratoire d'électronique et de technologie de l'information (Grenoble ; 1967-....) |
Jury : | Président / Présidente : Christian Jutten |
Examinateurs / Examinatrices : Martin Bogdan, Fabien Lotte | |
Rapporteurs / Rapporteuses : François Cabestaing, Jean-Philippe Lachaux |
Mots clés
Résumé
L'estimation de l'état mental d'un individu sur la base de son activité cérébrale et de ses activités physiologiques résultantes est devenue l'un des challenges des interfaces cerveau-machine (ICM) dites passives, dans le but notamment de répondre à un besoin en neuroergonomie. Ce travail de thèse se focalise sur l'estimation des états de fatigue et de charge mentale. Son objectif est de proposer des chaines de traitement efficaces et réalistes dans leur mise en œuvre. Ainsi, un des points à l'étude a été la modulation des indicateurs de charge ainsi que la robustesse des performances de classification en fonction du temps passé sur une tâche (TPT). L'impact de la charge et du TPT sur les marqueurs d'état attentionnel a aussi été évalué. Pour ce faire, un protocole expérimental a été mis en œuvre afin de recueillir les signaux électro-encéphalographiques (EEG), cardiaques (ECG) et oculaires (EOG) de participants volontaires sains lors de la réalisation prolongée d'une tâche combinant charge en mémoire de travail et attention sélective. Des chaînes de traitement performantes incluant une étape de filtrage spatial et une classification supervisée ont été mises en place afin de classer au mieux ces états. La pertinence de plusieurs marqueurs électrophysiologiques a été comparée, notamment l'activité EEG spontanée et les potentiels évoqués (PEs), ainsi que différentes étapes de prétraitement dont les méthodes de filtrage spatial pour PEs. Des effets d'interactions ont été mis au jour entre les différents états mentaux, dont un effet négatif du TPT sur les performances en classification de la charge mentale lorsque l'on utilise des marqueurs mesurant la puissance moyenne de l'EEG dans des bandes de fréquence d'intérêt. La chaîne basée sur les PEs est en revanche robuste à cet effet. Une comparaison du type de stimuli utilisables pour éliciter les PEs a révélé que des stimuli tâche-indépendants permettent tout de même d'obtenir des performances très élevées, ce qui montre leur pertinence pour une implémentation en situation réelle. En perspective seront présentés des travaux en cours visant à mettre en évidence des marqueurs de charge mentale robustes à la tâche, ainsi que l'utilité des potentiels évoqués auditifs en paradigme de simple stimulus.