Une approche logicielle du traitement de la dyslexie : étude de modèles et applications

Neuropsychological disorders are widespread and generate real public health problems. In particular in our modern society, where written communication is ubiquitous, dyslexia can be extremely disabling. Nevertheless we can note that the diagnosis and remediation of this pathology are fastidious and lack of standardization. Unfortunately it seems inherent to the clinical characterization of dyslexia by exclusion, to the multitude of different practitioners involved in such treatment and to the lack of objectivity of some existing methods. In this respect, we decided to investigate the possibilities offered by modern computing to overcome these barriers. Indeed we have assumed that the democratization of computer systems and their computing power could make of them a perfect tool to alleviate the difficulties encountered in the treatment of dyslexia. This research has led us to study the techniques software as well as hardware, which can conduct to the development of an inexpensive and scalable system able to attend a beneficial and progressive changing of practices in this pathology field. With this project we put ourselves definitely in an innovative stream serving quality of care and aid provided to people with disabilities. Our work has been identifying different improvement areas that the use of computers enables. Then each of these areas could then be the subject of extensive research, modeling and prototype developments. We also considered the methodology for designing this kind of system as a whole. In particular our thoughts and these accomplishments have allowed us to define a software framework suitable for implementing a software platform that we called the PAMMA. This platform should theoretically have access to all the tools required for the flexible and efficient development of medical applications integrating business processes. In this way it is expected that this system allows the development of applications for caring dyslexic patients thus leading to a faster and more accurate diagnosis and a more appropriate and effective remediation. Of our innovation efforts emerge encouraging perspectives. However such initiatives can only be achieved within multidisciplinary collaborations with many functional, technical and financial means. Creating such a consortium seems to be the next required step to get a funding necessary for realizing a first functional prototype of the PAMMA, as well as its first applications. Some clinical studies may be conducted to prove undoubtedly the effectiveness of such an approach for treating dyslexia and eventually other neuropsychological disorders.Les troubles neuropsychologiques sont très répandus et posent de réels problèmes de santé publique. En particulier, dans notre société moderne où la communication écrite est omniprésente, la dyslexie peut s’avérer excessivement handicapante. On remarque néanmoins que le diagnostic et la remédiation de cette pathologie restent délicats et manquent d’uniformisation. Ceci semble malheureusement inhérent à la caractérisation clinique par exclusion de la dyslexie, à la multitude de praticiens différents impliqués dans une telle prise en charge ainsi qu’au manque d’objectivité de certaines méthodes existantes. A ce titre, nous avons décidé d’investiguer les possibilités offertes par l’informatique actuelle pour surmonter ces barrières. Effectivement, nous avons supposé que la démocratisation des systèmes informatiques et leur puissance de calcul pourraient en faire un outil de choix pour pallier les difficultés rencontrées lors de la prise en charge de la dyslexie. Cette recherche nous a ainsi mené à étudier les techniques, aussi bien logicielles que matérielles, pouvant conduire au développement d’un système bon marché et évolutif qui serait capable d’assister un changement bénéfique et progressif des pratiques qui entourent cette pathologie. Avec ce projet, nous nous plaçons définitivement dans un courant innovant au service de la qualité des soins et des aides apportées aux personnes souffrant d’un handicap. Notre travail a ainsi consisté à identifier différents axes d’amélioration que l’utilisation de l’outil informatique rend possible. Chacun de ces axes a alors pu faire l’objet de recherches exhaustives, de modélisations et de développements de prototypes. Nous avons également réfléchi à la méthodologie à mettre en œuvre pour concevoir un tel système dans sa globalité. En particulier, nos réflexions et ces différents accomplissements nous ont permis de définir un framework logiciel propice à l’implémentation d’une plate-forme logicielle que nous avons appelée la PAMMA. Cette plate-forme devrait théoriquement pouvoir disposer de tous les outils permettant le développement souple et efficace d’applications médicales intégrant des processus métiers. Il est ainsi attendu de ce système qu’il permette le développement d’applications, pour la prise en charges des patients dyslexiques, conduisant à un diagnostic plus rapide et plus précis ainsi qu’à une remédiation plus adaptée et plus efficace. De notre effort d’innovation ressortent des perspectives encourageantes. Cependant, ce type d’initiative ne peut se concrétiser qu’autour de collaborations pluridisciplinaires disposant de nombreux moyens fonctionnels, techniques et financiers. La constitution d’un tel consortium semble donc être la prochaine étape nécessaire à l’obtention des financements pour réaliser un premier prototype fonctionnel de la PAMMA, ainsi que de premières applications. Des études cliniques pourront être alors menées pour prouver indubitablement l’efficacité d’une telle approche dans le cadre de la prise en charge de la dyslexie, ainsi qu’éventuellement d’autres troubles neuropsychologiques

Étude de corrélats électrophysiologiques pour la discrimination d'états de fatigue et de charge mentale : apports pour les interfaces cerveau-machine passives

Mental state estimation on the basis of cerebral activity and its resulting physiological activities has become a challenge for passive Brain-Computer Interfaces (BCI), in particular to address a need in neuroergonomics. This thesis work focuses on mental fatigue and workload estimation. Its purpose is to provide efficient and realistic processing chains. Thus, one issue was the modulation of workload markers as well as classification performance robustness depending on time-on-task (TOT). The impact of workload and TOT on attentional state markers was also assessed. For those purposes, an experimental protocol was implemented to collect the electroencephalographic (EEG), cardiac (ECG) and ocular (EOG) signals from healthy volunteers as they performed for a prolonged period of time a task that mixes working memory load and selective attention. Efficient signal processing chains that include spatial filtering and classification steps were designed in order to better estimate these mental states. The relevance of several electrophysiological markers was compared, among which spontaneous EEG activity and event-related potentials (ERPs), as well as various preprocessing steps such as spatial filtering methods for ERPs. Interaction effects between mental states were brought to light. In particular, TOT negatively impacted mental workload estimation when using power features. However, the chain based on ERPs was robust to this effect. A comparison of the type of stimuli that can be used to elicit the ERPs revealed that task-independent probes still allow very high performance, which shows their relevance for real-life implementation. Lastly, ongoing work that aims at assessing task-robust workload markers, as well as the usefulness of auditory ERPs in a single-stimulus paradigm will be presented as prospects.L'estimation de l'état mental d'un individu sur la base de son activité cérébrale et de ses activités physiologiques résultantes est devenue l'un des challenges des interfaces cerveau-machine (ICM) dites passives, dans le but notamment de répondre à un besoin en neuroergonomie. Ce travail de thèse se focalise sur l'estimation des états de fatigue et de charge mentale. Son objectif est de proposer des chaines de traitement efficaces et réalistes dans leur mise en œuvre. Ainsi, un des points à l'étude a été la modulation des indicateurs de charge ainsi que la robustesse des performances de classification en fonction du temps passé sur une tâche (TPT). L'impact de la charge et du TPT sur les marqueurs d'état attentionnel a aussi été évalué. Pour ce faire, un protocole expérimental a été mis en œuvre afin de recueillir les signaux électro-encéphalographiques (EEG), cardiaques (ECG) et oculaires (EOG) de participants volontaires sains lors de la réalisation prolongée d'une tâche combinant charge en mémoire de travail et attention sélective. Des chaînes de traitement performantes incluant une étape de filtrage spatial et une classification supervisée ont été mises en place afin de classer au mieux ces états. La pertinence de plusieurs marqueurs électrophysiologiques a été comparée, notamment l'activité EEG spontanée et les potentiels évoqués (PEs), ainsi que différentes étapes de prétraitement dont les méthodes de filtrage spatial pour PEs. Des effets d'interactions ont été mis au jour entre les différents états mentaux, dont un effet négatif du TPT sur les performances en classification de la charge mentale lorsque l'on utilise des marqueurs mesurant la puissance moyenne de l'EEG dans des bandes de fréquence d'intérêt. La chaîne basée sur les PEs est en revanche robuste à cet effet. Une comparaison du type de stimuli utilisables pour éliciter les PEs a révélé que des stimuli tâche-indépendants permettent tout de même d'obtenir des performances très élevées, ce qui montre leur pertinence pour une implémentation en situation réelle. En perspective seront présentés des travaux en cours visant à mettre en évidence des marqueurs de charge mentale robustes à la tâche, ainsi que l'utilité des potentiels évoqués auditifs en paradigme de simple stimulus