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Imagerie fonctionnelle cérébrale et interface cerveau machine

Intervenants : Théo Papadopoulos, Maureen Clerc et Bertrand Thirion (INRIA)

Objectif du cours :

Ce cours porte sur l'imagerie cérébrale fonctionnelle et son application à la réalisation d'interfaces cerveau-ordinateur à partir de deux techniques non-invasives qui permettent l'activité cérébrale.

  • la M/EEG mesure le champ électromagnétique créé par les courants électriques corticaux ;
  • l'IRM fonctionnelle qui mesure un signal (BOLD) lié à la consommation énergétique des aires cérébrales.

Thèmes abordés :

  • Notions de base de physique  :
    - Équations de Maxwell : régime quasistatique,
    loi de Biot et Savart.
    - Modèles de source.
  • Problème direct et inverse en M/EEG  :
    - Problème direct  : résolution par éléments finis.
    - Débruitage des signaux M/EEG.
    - Problème inverse (MUSIC, Beamforming, Imaging).
    - Validation.
  • Analyse statistique de données fonctionnelles  :
    - Modèle linéaire, modèles à effets mixtes.
    - Test d'hypothèses, tests non paramétriques,
    comparaisons multiples.
    - Inférence de modèles de connectivité, apprentissage
    de réseaux et apprentissage de covariance.
  • Vers des interfaces cerveau-ordinateur  :
    - Communiquer via l'activité du cerveau.
    - Extraction et classification de caractéristiques pertinentes, sélection de modèle.
    - Rôle du feedback.

Pré-requis :

Calcul intégral, Éléments de statistiques, Calcul numérique, Algèbre linéaire, Optimisation.

Organisation des séances :

Cours de 8 séances

Mode de validation :

Le mode de validation contient un contrôle écrit ET un TD.
Le mode de rattrapage est un commentaire critique d'article.

Références :

  • Le polycopié du cours.
  • Russell A. Poldrack, Jeanette A. Mumford, Thomas E. Nichols. Handbook of Functional MRI Data Analysis.
  • Brette and Destexhe eds. Handbook of Neural Activity Measurement.  Cambridge University Press 2012.