A LOW COST EEG BASED BCI PROSTHETIC USING MOTOR IMAGERY

Brain Computer Interfaces (BCI) provide the opportunity to control external devices using the brain ElectroEncephaloGram (EEG) signals. In this paper we propose two software framework in order to control a 5 degree of freedom robotic and prosthetic hand. Results are presented where an Emotiv Cognitive Suite (i.e. the 1st framework) combined with an embedded software system (i.e. an open source Arduino board) is able to control the hand through character input associated with the taught actions of the suite. This system provides evidence of the feasibility of brain signals being a viable approach to controlling the chosen prosthetic. Results are then presented in the second framework. This latter one allowed for the training and classification of EEG signals for motor imagery tasks. When analysing the system, clear visual representations of the performance and accuracy are presented in the results using a confusion matrix, accuracy measurement and a feedback bar signifying signal strength. Experiments with various acquisition datasets were carried out and with a critical evaluation of the results given. Finally depending on the classification of the brain signal a Python script outputs the driving command to the Arduino to control the prosthetic. The proposed architecture performs overall good results for the design and implementation of economically convenient BCI and prosthesis

Création d'un prototype d'objet connecté à retour haptique dans le cadre d'un dispositif de rééducation post-accident vasculaire cérébral

National audienceThe research team Neurosys wants to develop a protocol of motor rehabilitation of stroke patients usingthe grasping movement. An novel approach was considered by amplifying neurophysiological events interveningwithin the sensorimotor loop. Thus, Neurosys developed its own kinesthetic motor imagerybrain-computer interface. The use of these imageries and such interfaces are complex. That’s why the teamdeveloped a gamied virtual environment within the BCI and a new way of learning kinesthetic motorimagery, whose association was nicknamed GRASP’IT. The problem was therefore to discover new waysof enhancing GRASP’IT, in order to approach the desired rehabilitation protocol. My role was to carry outa bibliographic study to discuss the design of such a rehabilitation therapy and to support the GRASP’ITsystem already in place. Thereafter, two areas of improvement emerged. First, I had to recast the system tobe able to validate it technically and experimentally. I successfully recast it, as it was technically validatedduring a demonstration for IHM 2017. Moreover, the rst trends emerging from my experiments was veryencouraging. Second, I had to design a bottle integrating a haptic feedback : it beneted GRASP’IT andallowed the team to draw near this rehab. The prototyping of this bottle was also very promising becauseits theoretical realization was validated by my peers, including its integration within the BCI. If the resultsfrom GRASP’IT and this bottle are in line with the team’s expectations, Neurosys would position itself asa pioneering team in the learning of kinesthetic motor imageries. Dierent opportunities could occur andlead the team to the motor rehabilitation protocol that it wishes to put in place.L’équipe de recherche Neurosys souhaite développer un protocole de rééducation motrice, autour du mouvementde préhension de la main, pour des personnes ayant subi une attaque cérébrale. Elle adopte uneapproche novatrice en cherchant à amplier des phénomènes neurophysiologiques intervenant au seinde la boucle sensorimotrice. Elle développe alors sa propre interface cerveau-ordinateur qui se fonde surles imaginations motrices kinesthésiques. L’utilisation de ces imaginations et ces interfaces est cependantcomplexe. Elle a alors développé un environnement virtuel ludié au sein de son interface et un protocoled’apprentissage individualisé de ces imaginations, dont l’association est baptisée GRASP’IT. La problé-matique consistait donc à découvrir de nouvelles voies de développement de GRASP’IT, an d’approcherce protocole de rééducation souhaité. Mon rôle consistait alors à réaliser une étude bibliographique pouraborder la conception d’une telle thérapie rééducative et étayer le système GRASP’IT déjà mis en place.Par la suite, deux axes d’amélioration se sont alors dessinés. Je devais alors eectuer une refonte de cesystème pour pouvoir le valider techniquement et expérimentalement. J’ai ainsi eectué une refonte dece système avec succès, puisqu’elle a été validée techniquement lors d’une démonstration pour IHM 2017.Par ailleurs, les premières tendances issues de mes expérimentations sont très encourageantes. Je devaisensuite concevoir une gourde à retour haptique : elle devait alors s’intégrer dans GRASP’IT an de le renforceret de s’approcher de cette rééducation. Le prototypage de cette gourde est également en très bonnevoie puisque sa réalisation théorique a été validée par mes pairs, ainsi que son intégration dont la solutiondoit maintenant être mise en place. Si les résultats issus de GRASP’IT et de cette gourde sont conformesaux espérances de l’équipe, elle se positionnerait comme une équipe pionnière dans l’apprentissage desimaginations motrices kinesthésiques. Diérentes opportunités pourraient alors se présenter à elle et lamener vers ce protocole de rééducation qu’elle désire mettre en place