Projet en EEG, interface cerveau-ordinateur et réalité virtuelle immersive
Ce projet doctoral vise à développer et étudier une approche immersive combinant réalité virtuelle, avatar corporel, EEG et interface cerveau-ordinateur afin de créer une boucle interactive entre l’activité cérébrale de l’utilisateur, ses intentions motrices et les rétroactions reçues en environnement virtuel.
Les interfaces cerveau-ordinateur fondées sur l’EEG offrent un potentiel important pour la réadaptation, l’entraînement moteur et l’étude des mécanismes d’incarnation corporelle. Toutefois, plusieurs défis demeurent : les signaux EEG sont bruités, variables d’une personne à l’autre, et souvent difficiles à exploiter en temps réel. De plus, les rétroactions offertes aux utilisateurs sont parfois peu engageantes ou peu liées à une expérience corporelle réaliste. La réalité virtuelle immersive permet d’aborder ces limites en intégrant les signaux cérébraux dans des environnements plus riches, incarnés et interactifs.
Le projet explorera comment un système VR fondé sur un avatar peut être couplé à des mesures EEG et à des algorithmes de classification ou d’adaptation afin de fournir une rétroaction sensorimotrice pertinente. L’objectif général est de concevoir, implémenter et évaluer une boucle fermée où l’état ou l’intention de l’utilisateur influence l’environnement virtuel, et où la rétroaction immersive peut à son tour soutenir l’engagement, l’apprentissage moteur ou la réadaptation.
En collaboration avec l’Institut de réadaptation Gingras-Lindsay-de-Montréal (IRGLM), le projet cherchera à développer des approches immersives et neurotechnologiques ayant un potentiel d’application en réadaptation motrice, tout en conservant une forte composante méthodologique et expérimentale en ingénierie. Le protocole expérimental précis sera défini avec la personne recrutée et les partenaires du projet.
Le doctorat comportera typiquement :
- développement technologique en réalité virtuelle immersive;
- acquisition et traitement EEG;
- apprentissage machine / classification de signaux;
- intégration en temps réel;
- expérimentation avec participantes et participants humains;
- analyse quantitative de données comportementales, neurophysiologiques et subjectives.
Le projet s’inscrit dans les travaux du laboratoire sur l’incarnation d’avatars, la modulation du mouvement en réalité virtuelle, les rétroactions sensorimotrices et les neurotechnologies appliquées à la santé.
Connaissances requises
La personne candidate devrait viser une inscription au doctorat. Une candidature à la maîtrise pourrait être considérée seulement dans le cas d’un profil exceptionnellement fort et directement pertinent au projet.
Le profil idéal combinera une partie des compétences suivantes :
- formation en génie, informatique, génie biomédical, neurosciences computationnelles, technologies de la santé, ou domaine connexe;
- expérience en traitement de signaux, idéalement EEG, EMG ou autres signaux physiologiques;
- connaissances en apprentissage machine, classification, apprentissage profond ou analyse de séries temporelles;
- intérêt marqué pour les interfaces cerveau-ordinateur, la réalité virtuelle et les systèmes interactifs en temps réel;
- compétences en programmation, par exemple Python, MATLAB, C#, C++ ou équivalent;
- expérience avec Unity, Unreal ou le développement VR : un atout important;
- expérience avec des participantes et participants humains, protocoles expérimentaux, questionnaires ou analyses statistiques : un atout;
- autonomie, rigueur scientifique, capacité de lecture et de rédaction en anglais;
- intérêt pour un projet interdisciplinaire combinant technologie, cognition, interaction humain-machine et santé.
Une expérience préalable directe en EEG/BCI est fortement souhaitée, mais une personne possédant une excellente base en traitement de signaux, apprentissage machine ou génie biomédical pourra aussi être considérée.