Développement d'un système de stimulation en temps réel de l'activité cérébrale

Près d'un tiers de notre vie est consacré au sommeil, et pourtant la connaissance que nous en avons est encore limitée. Que se passe-t-il vraiment pendant cet état inconscient ? L'avancée des technologies du siècle dernier a permis de grandes découvertes dans ce domaine avec le développement de l'électroencéphalographie et les premières analyses de l'activité cérébrale, afin de comprendre au mieux les fonctions cognitives et les états cérébraux. Certaines oscillations, comme les «sleep spindles», jouent un rôle dans le processus de consolidation de la mémoire. Cependant, un lien de causalité reste encore à étudier : la stimulation des «sleep spindles» va-t-elle avoir un impact sur cette consolidation ? Pour répondre à cette question, il faut être capable de stimuler ladite oscillation pendant sa période d'apparition. Cette durée, inférieure à 2,5 secondes, rend la tâche difficile. Un appareil précis et rapide est nécessaire, qui pourra s'adapter à d'autres applications. De plus, pour permettre des expériences à plus long terme et dans un environnement plus familier pour les sujets, à savoir chez eux, le système doit être portable. Enfin, pour permettre son utilisation par le plus grand nombre, le coût n'est pas à négliger. Il doit aussi être en libre accès pour tous. Aucun appareil ne répond actuellement à ces critères. C'est pour cela que ce projet de maîtrise existe. Pour concevoir le Portiloop : un appareil de stimulation en temps réel de l'activité cérébrale, à faible coût et portable. Trois étapes le composent : l'acquisition du signal EEG, la détection de l'oscillation et sa stimulation. La première et la troisième sont des fonctionnalités nécessaires de l'appareil, mais ne représentent pas une avancée scientifique. La deuxième a été étudiée par de nombreux chercheurs, avec différentes approches. Cependant, le critère temps-réel, ainsi que la volonté de précision et le coût du projet, réduit l'ensemble des solutions applicables. Pour répondre au mieux à toutes ces problématiques, le détecteur est un réseau de neurones artificiel (ANN) implémenté en circuit logique programmable (FPGA).