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27 avril 2020

CDD Traitement du signal paramètres physiologique


Catégorie : Ingénieur


L’objectif principal de la mission est d’implémenter une chaine de traitement de signaux physiologiques (typiquement une mesure EEG) afin d’estimer la charge mentale d’un sujet lors de son expérience de réalité augmentée. La méthode comprend à la fois le calcul et la sélection de caractéristiques pertinentes pour cet objectif et l’implémentation de méthodes de classification/régression pour obtenir soit un état discret de charge (personne chargée mentalement ou non) ou soit une jauge mentale.

Les données seront acquises avec une équipe spécialisée en neurocognition avec qui le protocole aura été établi.

Contact: aurore.lepecq@cea.fr

 

 

Description du poste

Le Laboratoire LS2P vous propose de rejoindre une équipe créative, dynamique et passionnée, pour prendre part à de très beaux défis techniques. Un des projets en cours concerne le monitoring de paramètres physiologiques en lien avec une expérience de réalité étendue.

L’objectif principal de la mission est d’implémenter une chaine de traitement de signaux physiologiques (typiquement une mesure EEG) afin d’estimer la charge mentale d’un sujet lors de son expérience de réalité augmentée. La méthode comprend à la fois le calcul et la sélection de caractéristiques pertinentes pour cet objectif et l’implémentation de méthodes de classification/régression pour obtenir soit un état discret de charge (personne chargée mentalement ou non) ou soit une jauge mentale.

Les données seront acquises avec une équipe spécialisée en neurocognition avec qui le protocole aura été établi.

Le laboratoire possède une forte expérience en apprentissage automatique / machine learning dans le domaine de l’EEG et la pré-traitement des signaux EEG.

Une fois ce premier modèle établi, il sera intéressant d’investiguer une approche multimodale (typiquement ajout de la fNIRS) pour rendre robuste l’index de charge mentale.

Activités principales

Développement de méthodes algorithmiques sous Matlab, Python

Dépouillement des données réelles (pré-traitement, nettoyage des données)

Analyse des données expérimentales dans le but de valider la pertinence du modèle développé.

 

Description du profil recherché

De formation Bac +5, ou Bac +8 en traitement du signal/algorithme, avec trois ans d’expérience dans le domaine du traitement du signal biomédical (EEG).

Contact: aurore.lepecq@cea.fr

 

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