Utilisation des signaux EEG pour la commande des robots

Propagation de l’influx nerveux

Les neurones forment des réseaux à travers lesquels circule l’influx nerveux. Ce dernier est sous forme électrique qui se propage à la surface de la membrane neuronale, des dendrites et jusqu’à l’extrémité parfois très éloignée de l’axone. Les neurones transmettent rapidement l’influx nerveux d’un bout à l’autre du corps humain. Pour accélérer la condition nerveuse le long de leur axone, les neurones sont entourés d’une gaine isolante, la gaine de myéline formée par les cellules gliales. La composition chimique de la myéline est très particulière. En effet, elle contient 70% de protéine ; ce rapport est inversé dans la membrane des autres types cellulaires. Cette richesse en lipides exclut l’eau et les ions qui y sont dissous et fait de la myéline un bon isolant électrique. La gaine de myéline ne couvre cependant pas entièrement l’axone et laisse de petites sections à découvert. Ces sections sont appelées les nœuds de Ranvier et sont espacées de 0.2 à 2 mm. Les nœuds de Ranvier sont alors des zones de plus faible résistance où la dépolarisation peut se produire. C’est la conduction saltatoire (Fig.1.4). Cette propagation saltatoire permet au neurone de préserver son énergie puisque l’excitation nécessaire à la propagation de l’influx est restreinte aux petites régions nodales. Elle permet aussi une grande économie d’espace. En effet, la vitesse de conduction est proportionnelle au diamètre de la fibre pour une fibre myélinisée et à la racine carrée du diamètre pour une fibre non myélinisée. Cela veut dire qu’une fibre non myélinisée devrait avoir plusieurs centimètres de diamètre pour conduire l’influx à la même vitesse (100 m/s) qu’une fibre myélinisée de 20 µm.

Acquisition et enregistrement de données EEG

Généralités Nous avons vu dans le chapitre I paragraphe 1.2.1, c) que les signaux EEG recueillis à la surface du cuir chevelu à l’aide des électrodes sont trop atténués dû à la résistance du crâne et les bruits générés soient à l’intérieur du cerveau, soient à l’extérieur du cerveau. L’amplitude de ces signaux est environ 10-100 µV [1],[4]. La plupart des systèmes EEG étaient constitués de plusieurs électrodes, un amplificateur différentiel (un pour chaque canal) suivi de plusieurs filtres et une aiguille (stylo) pour enregistrer les signaux. L’électroencéphalogramme à multiples canaux était tracé sur des papiers. Mais après que ce système entra sur le marché, les chercheurs commencèrent à chercher un système informatisé qui peut numériser et stocker les signaux. Donc pour analyser l’EEG, les signaux doivent être sous forme numérique impliquant l’échantillonnage, la quantification et le codage des signaux. Les systèmes informatiques permettent des configurations réglables, des stimulations. Donc cela permet de mieux analyser et interpréter les signaux EEG. Le bon fonctionnement des électrodes est crucial pour une acquisition de données de bonne qualité. Différentes types d’électrodes sont souvent utilisées dans les systèmes EEG telles que les électrodes non réutilisables, les disques d’électrodes réutilisables (or, argent, acier inoxydable ou étain), les bandeaux et bonnets d’électrodes, les électrodes basées sur des solutions salines et les aiguilles d’électrodes. Le positionnement des électrodes sur le cuir chevelu est présenté en Annexe I. En EEG, les capteurs sont des électrodes de quelques millimètres de rayon, qui enregistrent les variations de potentiels électriques. Il en existe plusieurs types d’électrodes [2] :
— Électrodes passives
— Électrodes actives
Traditionnellement, les électrodes passives Ag/AgCl avec des gels conducteurs sont utilisées pour les enregistrements de potentiel bioélectrique. Actuellement et par l’évolution de la technologie à semi-conducteur, l’utilisation des électrodes actives dans le domaine de développement Interface Cerveau Machine (ICM) a des avantages par apport à celle des électrodes passives car elles sont faciles à utiliser. Dans ce qui suit, notre étude se focalise sur l’électrode active. Le système de prétraitement des signaux EEG conçu dans ce travail est présenté sur le schéma synoptique du Fig.2.1 qui est composé d’électrodes actives (capteur), des amplificateurs et des filtres. L’image de l’appareil de pré-traitement fonctionnant exactement comme sur le schéma synoptique de Fig.2.1 est donnée par Fig.2.2.
Principe de l’électrode active En général, le couplage entre le cuir chevelu et l’électrode est décrit comme une couche conductrice et une structure capacitive en série avec des combinaisons parallèles de résistance et de condensateur RC [4], [5]. Le modèle équivalent généralisé est donné par Fig. 2.3. Pour chaque variante d’électrode, on peut représenter les éléments RC et le couplage électrique par un seul élément avec une admittance gc en parallèle avec un condensateur Cc, ou par un couplage d’admittance Yc(jω) = gc + jωCc [4]. Il est très important de comprendre que l’admittance Yc(jω) détermine la performance d’une électrode [4]. Pour cela, on a réalisé un circuit prototype qui joue le rôle d’un adaptateur d’impédance (Fig.2.4). Le but de ce montage est d’avoir un amplificateur à impédance d’entrée Zi la plus élevée possible pour pouvoir négligée l’impédance électrode/cuir chevelu Zc [4]. Le module ainsi créé a une bonne immunité aux bruits (bruit venant de la source de tension externe ou de l’interférence sur le câble de transmission). [4]

Notion de degré de liberté

Dans l’espace réel à trois dimensions, un solide indéformable libre possède trois possibilités de translation et trois possibilités de rotation. On dit alors que le solide a six degrés de liberté ; sa position, à un instant donné, peut être décrite par six paramètres indépendants : trois paramètres de rotation définissant l’orientation du solide par rapport à un trièdre fixe R0, et trois paramètres décrivant les coordonnées d’un point particulier du solide dans ce même trièdre. Ainsi, les possibilités de translation assurent le déplacement tandis que les possibilités de rotation assurent l’orientation du solide.

Principe de commande du robot kf-2014

Le robot kf-2014 est un robot de type véhicule, son système de direction utilise le système de direction différentiel [18]. Pour l’ordonnancement du robot, nous avons adopté des séries de commandes simples mais efficaces en utilisant les caractères American Standard Code for Information Interchange (ASCII). Les commandes sont basées sur la direction et la vitesse du robot mobile kf-2014. Le tableau IV donne la liste des commandes.

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Table des matières

Dédicace
Remerciements
Résumé
Abstract
Liste des abréviations
Liste des tableaux
Liste des Figures
Introduction
I Principes de l’électroencéphalographie (EEG)
1.1 Introduction
1.2 Bases neurophysiologiques
1.2.1 Activité électrique
a) Activité neural
b) Propagation de l’influx nerveux
c) Génération de l’électroencéphalographie (EEG)
1.2.2 Activité rythmique
1.3 Conclusion
II Traitement des signaux EEG
2.1 Acquisition et enregistrement de données EEG
2.1.1 Généralités
2.1.2 Principe de l’électrode active
2.1.3 Amplificateur d’instrumentation
a) Définition
b) Limiteur de tension
c) Circuit Driven Right Leg (DRL)
2.1.4 Pré-amplificateur et post-amplificateur
2.1.5 Filtres
2.1.6 Numérisation de données
a) Spécification
b) Convertisseur analogique numérique
c) Carte de numérisation de données
2.1.7 Affichage et enregistrement de données
a) Affichage de données
b) Enregistrement de données
2.2 Traitement et classification des signaux EEG
2.2.1 Transformée de Fourier d’un signal numérique
2.2.2 ANN
2.2.3 Classification des signaux EEG
2.3 Conclusion
III Applications
3.1 Multiple accès en temps réels aux signaux EEG
3.2 Les caractéristiques des robots à commander
3.2.1 Généralités
3.2.2 Caractéristiques d’un robot
3.2.3 Structure générale d’un robot
a) Notion de degré de liberté
b) Éléments principaux et degré de liberté du robot
3.2.4 Le robot kf-2014
a) Structure générale du robot kf-2014
b) Principe de commande du robot kf-2014
3.3 Commande d’un robot par signaux EEG
3.4 Conclusion
Conclusion
Annexe I Position conventionnelle des électrodes
Annexe II Informations sur les servomoteurs
Annexe III Communication USB
Annexe IV Les microcontrôleurs PIC
Annexe V Les Réseaux de Neurones Artificiels
Annexe VI Le langage de programmation python
Références