Thèse soutenue

Étude de l'attention en réalité virtuelle à l'aide de signaux électroencéphalographiques et du suivi du regard

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Auteur / Autrice : Victor Delvigne
Direction : Hazem WannousThierry Dutoit
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 04/10/2022
Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai en cotutelle avec Université de Mons
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions (Lille ; 2021-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre for Digital Systems / CERI SN - IMT Nord Europe
Equipe de recherche : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille
Jury : Président / Présidente : Jonathan Weber
Examinateurs / Examinatrices : Olivier Debeir, Laurence Ris, Jean-Philippe Vandeborre
Rapporteurs / Rapporteuses : Bernadette Dorizzi, Benoît Macq

Résumé

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Le Trouble du déficit de l'Attention avec ou sans Hyperactivité (TDAH) est l'une des maladies psychiatriques les plus prévalentes auprès des enfants (5\% de la population totale). Plusieurs traitements et diagnostics ont été conçus, cependant, certains d'entre eux présentent un prix élevé, une faible précision ou des effets secondaires défavorables. Une nouvelle méthode, le neurofeedback, consiste à représenter les signaux biomédicaux sous une forme compréhensible afin d'aider les participants à réduire leurs symptômes par eux-mêmes. Dans le cadre du développement de telles applications, différents axes de recherche ont été considérés au cours de cette thèse. Premièrement, l'état d'attention des participants doit être mesuré et enregistré de manière objective à partir de signaux physiologiques. Pour ce faire, un corpus d'Électroencéphalogramme (EEG) et de mesure de la direction du regard a été enregistré dans des environnements virtuels spécialement dédiés à cette tâche. Ces derniers ayant été développés en collaboration avec des spécialistes du domaine. Deuxièmement, grâce aux récentes avancées en matière d'intelligence artificielle (IA), diverses nouvelles approches pour traiter les signaux biomédicaux ont été considérées. Ces avancées permettant au mieux d'estimer l'état d'attention à partir des mesures physiologiques. Finalement, les découvertes faites au cours de cette thèse ont permis le développement d'une nouvelle application. Celle-ci a pour but de maximiser ses effets sur l'attention des participants le plus longtemps possible.