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ECOLE DOCTORALE EEATS E l e c t r o n i q u e ,E l e c t r o t e c h n i q u e ,A u t o m a t i q u e ,T r a i t e m e n td uS i g n a l PROJET DE THESE POUR ALLOCATION FLECHEE PAR LE MINISTERE Ecole Doctorale : EEATS.................................................................................. N° Ecole Doctorale : 220.................................................................................. Laboratoire : GIPSA ........................................................................................ Label........................................................................................:UMR 5216 Adresse:961 rue de la Houille Blanche BP 46 F-38402 Saint Martin d’Hères cedex...... Directeur de thèse : Christian Jutten .................................................................. Adresse électronique: christian.jutten@gipsa-lab.inpg.fr........................................................Co-encadrant(s) éventuel(s) : Franck Quaine (franck.quaine@gipsa-lab.inpg.fr)..................... Sujet (titre): Elaboration d’un générateur d’événements pour interface Homme-Machine à partir de signaux électromyographiques ................................................. Description du projet :La plupart des interactions Homme-Machine nécessitent la manipulation de capteurs physiques (souris, claviers, surface tactile). L’objectif du sujet de thèse proposé est de permettre l’interaction avec un ordinateur sans manipulation d’instrument et en totale discrétion (# de la parole par exemple). Les avancées dans la perception des efforts musculaires et des technologies du traitement du signal fournissent l’opportunité d’utiliser le signal électrique, corolaire de la contraction musculaire (EMG), comme technologie pour interagir directement par l’intermédiaire de l’activité musculaire (muCIs-muscle-computer-interfaces). Cependant, la classification des signatures EMG est rendue délicate car il n’y a pas une association simple entre participation musculaire et mouvement segmentaire: un même mouvement requiert la participation de plusieurs muscles qui peuvent par ailleurs être sollicités pour d’autres mouvements. De plus, il y a généralement d’avantage de sources (muscles qui participent au mouvement) que d’observations (enregistrements des électrodes EMG de surface). Une classification performante suppose donc la mise en œuvre de traitement du signal pour séparer les contributions des différents muscles dans les mouvements à reconnaître. Les défis à relever sont les suivants : -élaborer un capteur non intrusif, discret, facilement positionnable par l’utilisateur, -mettre en place les acquisitions de signaux EMG pour définir les paramètres du capteurs et les mouvements identifiables de façon robustes, -associer les modèles biomécaniques du contrôle de la motricité avec les techniques de séparation de sources et autres techniques de traitement du signal pour détecter rapidement et avec fiabilité les événements EMG pertinents Les domaines scientifiques concernés : -L’automatique (élaboration du modèle de contrôle de la motricité et validation des extractions EMG par modélisation directe du geste) Ecole doctorale EEATS - MINATEC – Grenoble INP - 3, Parvis Louis Néel - BP 257 - 38016 GRENOBLE CEDEX Tél. : 04 56.52.94.32- Fax : 04 56.52.94.01 - web :http://www.edeeats.inpg.fr- E.mail : edeeats@inpg.fr

ECOLE DOCTORALE EEATS E l e c t r o n i q u e ,E l e c t r o t e c h n i q u e ,A u t o m a t i q u e ,T r a i t e m e n td uS i g n a l -Le traitement du signal (élaboration d’algorithmes de séparation de sources associés à des classifieurs pour établir les signatures EMG pour différentes classes de mouvements) Dans ce projet, nous proposons d’étudier au travers de l’approche de la biomécanique et du traitement du signal, les mouvements de la main et des doigts pour différentes tâches standardisées (mouvements des doigts, productions de force à différentes intensités). Nous mettrons en œuvre des expérimentations permettant d’acquérir l’expression périphérique de l’activité motrice (cinétique, cinématique et EMG de surface) et des techniques de séparation de sources afin de séparer les différentes contributions de l’EMG de surface du mouvement étudié. On étudiera l’implantation de divers algorithmes pour des mélanges instantanés, notamment la méthode temps-fréquence, des méthodes fondées sur des diagonalisations conjointes de matrices de variance-covariance exploitant les propriétés de non-stationnarité et de coloration des signaux, ou enfin des méthodes exploitant la nature parcimonieuse des signaux sources. La partie délicate de l’évaluation des séparations sera obtenue par l’implémentation d’un modèle direct du geste pour comparer les performances simulées aux performances réelles. Après extraction de caractéristiques pertinentes facilitée par le filtrage spatial réalisé par la séparation de sources, la décision sera effectuée par des classifieurs de type SVM. Connaissances et compétences requises :Ce projet conviendra à un étudiant ayant une formation en traitement statistique du signal et motivé par la validation sur des signaux réels et le cadre pluridisciplinaire technologie/vivant.

Ecole doctorale EEATS - MINATEC – Grenoble INP - 3, Parvis Louis Néel - BP 257 - 38016 GRENOBLE CEDEX Tél. : 04 56.52.94.32- Fax : 04 56.52.94.01 - web :http://www.edeeats.inpg.fr- E.mail : edeeats@inpg.fr

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