Vous êtes ici : Accueil » Kiosque » Annonce

Identification

Identifiant: 
Mot de passe : 

Mot de passe oublié ?
Détails d'identification oubliés ?

Annonce

14 février 2021

Stage - Paris : Réduction de dimension pour la classification de signaux EEG


Catégorie : Stagiaire


 

 

Réduction de dimension pour la classification de signaux EEG

 

Sujet : L’objectif de ce stage de M2 sera de développer des algorithmes de réduction de dimension et d’étudier leur apport dans une chaine de traitements de classification de signaux EEG [1, 2]. L’originalité des algorithmes proposés reposera sur la combinaison de méthodes d’estimation robustes (pour la formulation du problème) et d’algorithmes d’optimisation sur variétés (pour sa résolution). L’intérêt principal sera de pouvoir proposer des méthodes pertinentes pour étudier/sélectionner des descripteurs issus de signaux EEG tout en assurant une certaine robustesse à de potentielles corruptions par des données aberrantes, désormais fréquentes dans les jeux de données modernes.

Mots clés : apprentissage statistique, réduction de dimension, analyse en composantes principales, parcimonie, estimation robuste, optimisation, données biomédicales, programmation (Python/Matlab).

Format : Stage de M2 (4 à 6 mois entre février et aout 2021) au Laboratoire LIASD – Université Paris 8 (Région Parisienne).

Compétences attendues : Le candidat aura une formation en Master (M2) Recherche et/ou 3ème année de cursus ingénieur dans le domaine du traitement du signal et des images, mathématiques appliquées ou science des données. Il maitrisera les outils statistiques du traitement du signal et/ou d’optimisation numérique avancés, et les techniques d’apprentissage automatique. Le candidat saura utiliser et développer sous Matlab et/ou Python, en se formant si besoin.

Contact
Larbi Boubchir, larbi.boubchir@ai.univ-paris8.fr, https://www.ai.univ-paris8.fr/~boubchir/
Arnaud Breloy, abreloy@parisnanterre.fr, https://www.parisnanterre.fr/arnaud-breloy--702124.kjsp
Nabil El Korso, m.elkorso@parisnanterre.fr, https://sites.google.com/site/nabkorso/

Références

[1] L. Boubchir, B. Daachi and V. Pangracious, "A review of feature extraction for EEG epileptic seizure detection and classification," 2017 40th International Conference on Telecommunications and Signal Processing, Barcelona, 2017, pp. 456-460, doi: 10.1109/TSP.2017.8076027.

[2 ] L. Boubchir, S. Al-Maadeed and A. Bouridane, "On the use of time-frequency features for detecting and classifying epileptic seizure activities in non-stationary EEG signals," 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Florence, 2014, pp. 5889-5893, doi: 10.1109/ICASSP.2014.6854733.

 

Dans cette rubrique

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2020.