Sujet de stage de M2 : Décodage des signaux EEG à l’aide des méthodes d’apprentissage automatique

Contexte L’EEG (électroencéphalographie) est une technique non invasive, qui permet de mesurer l’activité électrique du cerveau à l’aide d’électrodes placées sur la tête. Ces électrodes enregistrent l’activité électrique causées par les neurones. Les données recueillies sont enregistrées et peuvent être, à l’aide des méthodes d’apprentissage automatique, utilisées à diverses fins comme par exemple : analyse, classification ou interface neuronale directe [Cao20]. Dans le cadre du traitement automatique du langage et de la parole, des premiers travaux, avec des résultats préliminaires, sont apparus récemment (e.g. classification EEG avec une approche par Transformer [Sun21], des données EEG issues de la lecture de phrases [Hollenstein18] ou encore dans le cadre de méthodes combinant l’utilisation d’EEG avec des techniques de traitement du langage pour la détection de préférences utilisateur [Gauba17]).

Objectif L’objectif de ce stage consiste à reconnaître automatiquement des caractères dans un premier temps, puis des mots isolés, énoncés oralement via les signaux EEG. Les différentes étapes du stage peuvent se résumer comme suit : 1. Prise en main du casque EEG Emotiv EPOC-X (https://www.emotiv.com/epoc-x/). 2. Mettre en place un protocole expérimental et collecter un corpus permettant la mise en place des expériences. 3. Evaluer et choisir des algorithmes d’apprentissage automatique pour reconnaitre les caractères et/ou mots isolés à partir des signaux EEG du corpus collecté dans le cadre du stage.

Profil du candidat L’étudiant.e doit être en dernière année de diplôme d’ingénieur ou en Master 2 d’informatique. Il ou elle doit posséder des notions de programmation, maîtriser l’environnement Linux et les méthodes standard d’apprentissage automatique. Durée du stage 6 mois de février à mars 2023.

Lieu du stage Le stage aura lieu au sein du Laboratoire Informatique d’Avignon (LIA) à Avignon Université ou au sein du Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N) à l’Université de Nantes.

Gratification Le stage sera gratifié selon le montant horaire en vigueur au 01/01/2023, considérant une convention de stage de 35 heures par semaine (4,05 euros soit ≃550 €/mois).

Comment postuler ? Merci d’envoyer par email à Mickael Rouvier (mickael.rouvier@univavignon.fr) et Richard Dufour (richard.dufour@univ-nantes.fr) les documents suivants : 1) CV ; 2) relevé de notes (licence et master) et 3) lettre de motivation.

Bibliographie

[Cao20] Cao, Z. (2020). A review of artificial intelligence for EEG-based brain− computer interfaces and applications. Brain Science Advances, 6(3), 162-170.

[Gauba17] Gauba, H., Kumar, P., Roy, P. P., Singh, P., Dogra, D. P., & Raman, B. (2017). Prediction of advertisement preference by fusing EEG response and sentiment analysis. Neural Networks, 92, 77-88.

[Hollenstein18] Hollenstein, N., Rotsztejn, J., Troendle, M., Pedroni, A., Zhang, C., & Langer, N. (2018). ZuCo, a simultaneous EEG and eye-tracking resource for natural sentence reading. Scientific data, 5(1), 1-13.

[Sun21] Sun, J., Xie, J., & Zhou, H. (2021). EEG classification with transformer-based models. In 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech) (pp. 92-93).IEEE