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KRISTENSEN Emmanuelle

Méthodologie de traitement conjoint des signaux EEG et oculométriques : Applications aux tâches d'exploration visuelle libre

 

Directeur de thèse :     Anne GUERIN-DUGUE

Co-encadrant :     Bertrand RIVET

École doctorale : Ingénierie pour la santé, la cognition et l''environnement (edisce)

Spécialité : Ingénierie de la Cognition, de l'interaction, de l'Apprentissage et de la Création (CIA)

Structure de rattachement : CNRS

Établissement d'origine :

Financement(s) : Contrat doctoral ; contrat à durée déterminée

 

Date d'entrée en thèse : 01/10/2012

Date de soutenance : 12/06/2017

 

Composition du jury :
CLERC Maureen, Directeur de Recherche, INRIA Sophia Antipolis-Méditerranée, Rapporteur
DEHAIS Frédéric, Professeur, ISAE SUPAERO, Toulouse, Rapporteur
CABESTAING François, Professeur, Université Lille 1, Examinateur
YVERT Blaise, Directeur de Recherche, INSERM Grenoble, Examinateur
GUERIN-DUGUE Anne, Professeur, Université Grenoble Alpes, Directrice de Thèse
RIVET Bertrand, Maître de Conférences, Grenoble INP, Co-encadrant de Thèse

 

Résumé : Nos travaux se sont articulés autour d'un problème rencontré lors de l'estimation des potentiels évoqués et qui constitue, plus particulièrement, une limitation majeure pour l'estimation des potentiels évoqués par les mouvements oculaires lors d'une expérience en enregistrement conjoint EEG et oculométrie. En effet, la méthode habituellement utilisée pour estimer ces potentiels évoqués, la méthode par simple moyennage, suppose qu'il y a un seul potentiel évoqué par essai. Or selon les intervalles inter-stimuli, cette hypothèse n'est toujours pas vérifiée. Ceci est d'autant plus vrai dans le contexte des potentiels évoqués par des mouvements oculaires, les intervalles entre ceux-ci n'étant pas contrôlés par l'expérimentateur et pouvant être plus courts que les latences des potentiels d'intérêt. Le fait que l'hypothèse ne soit pas vérifiée donne une estimation biaisée par des recouvrements entre les potentiels évoqués. Nous avons donc proposé le Modèle Linéaire Général (GLM), méthode de régression linéaire bien connue, pour estimer les potentiels évoqués par les mouvements oculaires afin de répondre à ce problème de recouvrement. Tout d'abord, nous avons introduit, dans ce modèle, un terme de régularisation au sens de Thikhonov dans l'optique d'améliorer le rapport signal sur bruit de l'estimation pour un faible nombre d'essais. Nous avons ensuite comparé le GLM à l'algorithme ADJAR dans un contexte d'enregistrement conjoint EEG et oculométrie lors d'une tâche d'exploration visuelle de scènes naturelles. Les résultats ont montré que le GLM était un modèle plus flexible et robuste que l'algorithme ADJAR pour l'estimation des potentiels évoqués par les fixations oculaires. Nous avons également discuté de la configuration du GLM pour l'estimation des potentiels évoqués selon les hypothèses émises sur les processus cognitifs sous-jacents. Enfin, nous avons conduit de bout en bout une expérience d'envergure en enregistrement conjoint EEG et oculométrie portant sur l'exploration des expressions faciales émotionnelles naturelles statiques et dynamiques. Nous avons présenté les premiers résultats pour la modalité statique. Après avoir discuté de la méthode d'estimation des potentiels évoqués selon l'impact des mouvements oculaires sur leur fenêtre de latence, nous avons étudié l'effet du type d'émotion. Nous avons trouvé des modulations du potentiel différentiel EPN et du potentiel LPP ainsi que des variations du potentiel évoqué par les fixations oculaires. En estimant le potentiel LPP, nous avons montré que le GLM, en distinguant le potentiel évoqué à l'apparition du stimulus et le potentiel évoqué par les fixations, permet d'accéder aux processus du traitement précoce des émotions à l'apparition du stimulus. Quant à la méthode d'estimation par simple moyennage, elle permet d'étudier l'activité neuronale incluant l'exploration intentionnelle du stimulus.


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