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| Titre : | Classification des signaux EEG par réseau neuronal et régression logistique pour commande bio-robot. |
| Auteurs : | M R Benallou Yassine, Directeur de thèse ; -Mahdi Nourel Houda, Auteur ; Allam Halima, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2020 |
| Format : | 93P. / Figures & tableaux / 30cm |
| Accompagnement : | CD |
| Note générale : | Bibliogrqphie |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Résumé : |
Notre mémoire de fin d’étude présente la conception et l'expérimentation
d'un système capable de détecter la pensée humaine comme les directions de conduite et les lettres en utilisant les signaux d'ondes cérébrales détectés par l’électroencéphalogramme (EEG) et un algorithme d'apprentissage automatique appelé machine a vecteurs du support ( support vector machine SVM) ). Le projet est motivé et peut donner des solutions a des maladies comme la maladie de la sclérose latérale amyotrophique (SLA) , qui fait que les patients perdent sérieusement la mobilité et les capacités d'expression. Le système développé dans ce mémoire comporte trois étapes principales. Tout d'abord, avec le casque EPOC d'EmotivCompany, ou l’utilisateur peut enregistrer les signaux EEG lorsqu'il pense à une direction ou à une lettre et d’enregistrer également les données dans un ordinateur sans fil. Ensuite, une grande quantité de données EEG transportant les informations de différentes instructions et lettres d’utilisateur qui forment la manière exhaustive du modèle de classification SVM. Enfin, le modèle SVM bien formé sera utilisé pour détecter toute nouvelle réflexion sur les directions et les lettres de l'utilisateur. Les résultats de détection du modèle SVM peuvent êtres transmis sans fil à une voiture robotique comportant un écran LCD construit avec des microcontrôleurs arduino pour contrôler ses mouvements ainsi que l'affichage graphique sur LCD. L'une des grandes applications potentielles du système développé est de créer un système avancé de fauteuil roulant à contrôle cérébral avec écran LCD pour aider les patients atteints de SLA dans leur mobilité et leurs communications quotidiennes. |
| Note de contenu : |
Chapitre 1 : Anatomie et physiologie de corps humain
Chapitre 2 :l’instrumentation de détection et traitement de signal physiologique Chapitre3 : Résultats et interprétations |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| TECT06326 | T.EN.MS00531 | Périodique | Salle des Thèses | Electronique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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