Vous êtes ici : Accueil » Kiosque » Annonce

Identification

Identifiant: 
Mot de passe : 

Mot de passe oublié ?
Détails d'identification oubliés ?

Annonce

12 juin 2019

Traitement de signal physiologique


Catégorie : Doctorant


36 mois, temps plein. Période du 01/09/2019 au 31/09/2022

 

Fiche de Poste : Doctorant en traitement de signal physiologique

 
Le projet :

Nous recherchons un candidat dont la mission consistera à renforcer la partie scientifique d’un projet de recherche européen appelé MOTION (https://www.interreg2seas.eu/fr/listing-approved-project?search=MOTION&axis=All&p_axis=All&states=All.

 

Sujet de thèse : Traitement et analyse des données physiologiques en vue d’une mesure de stress chez les enfants cérébrolésés lors d’une activité de marche

 
Contexte :

Le défi permanent de la prise en charge des enfants souffrant de dysfonctionnements moteurs multiples et de paralysie cérébrale (2 sur 1000 naissances par an en Europe) est l'une des tâches les plus importantes en pédiatrie, en neurologie infantile et en réadaptation médicale. Les centres spécialisés se concentrent sur la verticalisation statique, souvent dépourvue d'une composante de stimulation musculaire recommandée, pour améliorer le contrôle musculaire, le tonus et l'articulation. Aujourd'hui, il existe des approches mécatroniques pour stimuler la marche comme LOKOMAT, bien que la démonstration des avantages de telles machines soit coûteuse et encore sujette à un manque de normes et protocoles internationaux. La mise au point d'indicateurs fiables de progrès psychomoteurs suppose une coopération technique et médicale. Notre objectif spécifique est d'obtenir une approche d'apprentissage de la marche naturelle en développant un exosquelette universel autonome pour appliquer un protocole quotidien de rééducation, en utilisant une technologie d'assistance innovante et adaptable individuellement à chaque enfant pour favoriser le développement de sa psychomotricité.

Le projet Interreg MOTION's of 2 Sea sz décline selon 3 axes :

1. Développer un nouvel exosquelette de marche autonome automatisé basé sur le modèle existant.

2. Définir les paramètres physiologiques comme indicateurs du progrès psychomoteur (EMG, ECG) et étudier les sensations du patient lors de la marche avec l'exosquelette.

3. Concevoir et fabriquer un vêtement intelligent connecté d'un confort maximal pour obtenir un retour réaliste de l'impact de l'utilisation de l'exosquelette pour les enfants patients en mesurant leurs activités physiologiques pendant la marche.

Le suivi d'un ensemble de données physiologiques diversifiées (électrocardiogramme, électromyogramme, réponse cutanée galvanique et température de la peau) du patient pendant la marche assistée basé sur les algorithmes existants proposés pour évaluer les activités physiologiques et physiques humaines permettra également de développer un logiciel pour identifier le stress. Identifier les facteurs de stress en temps réel aiderait les formateurs et les soignants à mieux comprendre et aider leurs jeunes patients.

Pour les mesures ECG, EMG, des électrodes textiles adaptées seront développées. Des structures textiles aux propriétés de surface variées seront produites et pourront être utilisées comme électrodes sèches. Pendant les activités de marche, il faut réduire les mouvements qui induisent des bruits perturbateurs pour le signal capturé par des solutions physiques et/ou en appliquant des méthodes de filtrage du signal qui seront évaluées.

Objectif spécifiques:

Le doctorant participera au développement d'une nouvelle méthode de filtrage pour les signaux EMG et ECG basé sur du filtrage spatio-temporel multicanaux.

Dans une deuxième partie, le doctorant participera au développement d'un algorithme d'identification du stress par méthode d'apprentissage et fusion des données filtrées.

Méthodologie

·État de l'art : synthèse des méthodes existantes pour filtrer divers artefacts de l'EMG et de l'ECG.

·Recueille des données auprès de l'équipe clinique

·Adaptation de ces méthodes ou proposition de nouvelles (filtrage spatio-temporel ?) pour des signaux spécifiques venant des enfants.

·Proposer de nouveaux indicateurs non linéaires (RQA,entropie…) ou adapter les algorithmes existants sur des données filtrées pour l’identification du stress. Ce dernier travail pourra se faire avec le partenaire du projet MOTION le LETI de Grenoble.

Calendrier prévisionnel de réalisation

·Etat de l’art : Septembre 2019-Decembre 2019

·Adaptation des méthodes : Décembre 2019- juin 2021

·Définition de nouveau indicateurs : Décembre 2020 – Décembre 2021

·Tests et Rédaction : Décembre 2021 à Juin 2022.

Localisation

Le doctorant travaillera à l'école HEI tous les jours, les déplacements spécifiques sont à prévoir dans la zone des 2 mers.

Laboratoire de rattachement : I3MTO Orléans

Dans cette rubrique

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2019.