Soutenance de thèse - Caroline PINTE (EMPENN) - le 29/11/2024 à 14h00 en salle Métivier

Titre : Apprentissage automatique pour le neurofeedback bi-modal EEG-IRMf : localisation des électrodes EEG et prédiction des scores NF IRMf

Résumé :

Cette thèse explore l'apport des méthodes d'apprentissage automatique dans le contexte de la bi-modalité EEG-IRMf, avec pour objectif de localiser automatiquement et précisément les électrodes EEG dans un volume IRM et de prédire des scores neurofeedback IRMf à partir de signaux EEG. La première partie présente le contexte et les outils utilisés, en abordant les modalités EEG et IRMf ainsi que leur combinaison, le neurofeedback, les réseaux de neurones artificiels, la segmentation d'images et la régression de séries temporelles. La deuxième partie comprend trois contributions principales. La première décrit le développement d'une méthode permettant détecter automatiquement la position et l'étiquetage des électrodes EEG dans un volume IRM à l'aide d'une séquence IRM spécifique. La deuxième contribution propose une méthode de recherche d'hyperparamètres d'architecture de modèles basée sur un algorithme génétique. Ces modèles sont ensuite entraînés sur plusieurs sujets afin de prédire des scores neurofeedback IRMf à partir de signaux EEG. Cette étude compare différentes architectures issues de deux catégories de réseaux neuronaux : les LSTMs et les CNNs. Enfin, la troisième contribution consiste à étudier une piste d'amélioration de ces modèles. Ce travail évalue l'impact de la réduction de la variabilité inter-sujet sur les performances, en appliquant un alignement dans l'espace euclidien aux données EEG.