En raison de la forte incidence et de la létalité des tumeurs cérébrales, il est devenu particulièrement important de détecter et de classifier rapidement et précisément les tumeurs cérébrales. Les tumeurs cérébrales incluent des types malins et non malins, et leur croissance anormale peut causer des dommages à long terme au cerveau. L’imagerie par...

Le classement des phases de sommeil est essentiel pour évaluer la qualité du sommeil et diagnostiquer les maladies. Cependant, les méthodes actuelles de classification rencontrent encore de nombreux défis lorsqu’il s’agit de traiter les caractéristiques spatiales et temporelles des signaux cérébraux multicanaux qui changent avec le temps, de gérer ...

Contexte de la recherche La technologie d’interface cerveau-ordinateur (brain-computer interface, BCI) permet une communication directe entre le cerveau et les dispositifs externes. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que l’interaction homme-machine, la rééducation motrice et la médecine. Les paradigmes courants de BCI incluent le po...

Évaluation systématique de l’alignement euclidien avec l’apprentissage profond pour le décodage de l’EEG Introduction Les signaux électroencéphalographiques (EEG) sont largement utilisés dans les interfaces cerveau-machine (BCI) en raison de leur nature non invasive, de leur portabilité et de leur faible coût d’acquisition. Cependant, les signaux E...

Introduction L’adaptation de domaine non supervisée multi-source (Multi-source Unsupervised Domain Adaptation, MUDA) vise à transférer des connaissances depuis plusieurs domaines sources étiquetés vers un domaine cible non étiqueté. Cependant, les méthodes existantes, lorsqu’elles traitent des différences de distribution entre les domaines source e...