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INS Seminars | Hédi Bédoui

  • INS Seminar Room, Campus Timone, Red Wing, 5th floor Aix-Marseille Université Marseille France (map)

Hédi Bédoui, Professor at the Faculty of Medicine, Monastir; Tunisia| ''Nouvelles méthodes d’analyse spatio-temporelle du signal EEG ''

Thursday 13 June. 2019 – 14:00, INS Seminar Room, Campus Timone, Red Wing, 5th Floor.

Abstract : L'essor important dans le domaine des approches logicielles/matérielles d’analyse des signaux physiologiques associé à la disponibilité d’objets connectés spécifiques nous a amené à proposer de nouvelles méthodes d’analyse spatio-temporelle de l’activité électrique cérébrale basée sur l’acquisition du seul signal électroencéphalogramme (ECG). Comme champ de validation, nous nous focalisons sur la prédiction des survenues des crises épileptiques et la quantification en temps réel de la vigilance humaine.

Trois volets sont traités en parallèle. Le premier consiste à adopter une technique d’interpolation pour la génération d’images de l’activité électrique cérébrale à haute résolution temporelle et à résolution spatiale acceptable à partir d’un nombre réduit d’électrodes. Cette première investigation nous a permis de personnaliser l’exploration des sujets et de déduire les positions optimales des électrodes qui renseigneront mieux les évènements suivis avec un nombre de capteurs minimal. Le deuxième consiste à positionner des électrodes connectées spécifiquement pour chaque sujet, associées à des algorithmes de filtrage de signaux adaptable au contexte. Ce choix fait que nous offrons une flexibilité d’acquisition et de traitement du signal en embarqué. Le dernier volet est relatif à l’intégration d’algorithmes de caractérisation, de décision et de prédiction basée sur des formalismes mathématiques adaptés et de nouveaux concepts d’intelligence artificielle. Dans ce cadre, d’une part un indice de stabilité est calculé et à partir de sa variation temporelle nous pouvons prédire les survenus des crises épileptiques et renseigner l'état de vigilance d'un sujet. D’autre part, des méthodes connexionnistes et des techniques de Deep learning sont utilisées pour l’extraction des indicateurs caractéristiques des crises et des états de vigilance.


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Later Event: June 20
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