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Décodeur neuronal pour une neuroprothèse Cerveau-Moelle Epinière de restauration des mouvements des membres supérieurs de patients en situation de handicap moteur dans le cadre de la vie quotidienne

Défi technologique : Technologies pour la santé et l'environnement, dispositifs médicaux (en savoir +)

Département : Clinatec (LETI)

Laboratoire : Clinatec (LETI)

Date de début : 01-10-2022

Localisation : Grenoble

Code CEA : SL-DRT-22-0648

Contact : guillaume.charvet@cea.fr

La thèse sera réalisée au CEA/LETI/CLINATEC, en collaboration avec l'EPFL (Lausanne, Suisse) dans le cadre du programme Brain-Computer Interface (BCI). L'objectif du programme est d'explorer de nouvelles solutions de suppléance et/ou réhabilitation fonctionnelle pour les personnes souffrant de handicaps moteurs sévères en utilisant des neuroprothèses. Celles-ci enregistrent et décodent les signaux cérébraux pour activer directement différents effecteurs (exosquelette, stimulateur de la moelle épinière implantable etc.) sans passer par le contrôle neuronal physiologique interrompu par une lésion de la moelle épinière. L'activité neuronale est enregistrée au niveau du cortex cérébral à l'aide d'implants WIMAGINE chroniques. Un ensemble d'algorithmes de décodage a été développé à CLINATEC et testé dans le cadre de 2 protocoles de recherche clinique pour la tétraplégie à Grenoble (Brain Machine Interface) et pour la paraplégie à Lausanne (Brain Spine Interface). La thèse contribuera aux prochaines percées scientifiques très ambitieuses, tout en adressant les besoins médicaux des patients en situation de handicap moteur. Le projet de thèse vise à contrôler le membre supérieur lors de tâches de la vie quotidienne. Des nouveaux algorithmes de décodage seront développé afin de permettre le contrôle fin des différentes articulations des membres supérieurs via une nouvelle technologie (EPFL) de stimulation de la moelle épinière au niveau cervical. L'approche « mixture of expert » sera explorée pour pondérer les patterns de stimulation. Les performances de décodage seront améliorées en ce qui concerne le nombre de degrés de liberté (articulations) et l'efficacité du contrôle à l'aide de l'Intelligence Artificielle et de l'approche bayésienne adaptative, en particulier.

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