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Le Pôle Grenoble Cognition s'est associé à la démarche mise en place par le Réseau national des sciences cognitives-RISC, en proposant à toute personne intéressée (voir conditions ci-dessous) de s'inscrire comme volontaire pour passer des expériences et ainsi aider les chercheurs à faire avancer leur recherche.

Vous êtes chercheur ou doctorant et vous avez besoin de sujets pour vos expériences en Sciences cognitives.

Vous trouverez sur cette page les offres de recrutement (stages ou postes) proposées par les équipes membres du Pôle Grenoble Cognition. Certaines offres peuvent être proposées par des structures qui ne sont pas localisées à Grenoble.

Le 8 octobre 2015, le GIPSA-lab accueille Tatiana Aksenova (Clinatec Grenoble) pour un séminaire intitulé « Tensor based decoding of brain neuronal activity for BCI project in Clinatec ». Ce séminaire aura lieu à 15h30 en salle Chartreuse.

Motor Brain Computer Interface (BCI) records brain neuronal signals and converts them to commands for external effectors. Thanks to this, handicapped persons can mentally control a computer cursor, a wheelchair, a robotic arm, an exoskeleton, etc.

BCI project in CLINATEC is based on novel technologies developed at CEA-LETI in the CLINATEC research center. CLINATEC® BCI platform includes a fully-implantable Electrocorticographic (ECoG) recording system, a software environment, signal decoding algorithms, and a 4-limbs exoskeleton EMY (Enhancing MobilitY) dedicated to medical use. ECoG recording systems use electrode grids placed over the cortical surface. ECoG recording device WIMAGINE® has been designed in CLINATEC and manufactured following EC norms for chronic use.

High performance decoding of brain neuronal activity is a key point for successful BCI. Signal processing block of BCI project in CLINATEC is designed to analyze ECoG recordings of tetraplegic subjects during clinical trials. Multi-way (tensor based) analysis is used for limbs trajectories reconstruction. A set of algorithms was invented to respond to BCI challenges of stable, artifact resistant, smooth prediction. Recursive N-way PLS is developed for adaptive BCI system calibration. Penalized NPLS aimed at electrodes and frequency band selection allows group-wise sparsity.

Tensor based approach allows simultaneous data analysis in several domains. Generally, it increases the dimension of the analyzed data (up to 200.000 in CLINATEC® BCI project). Efficient algorithms implementation for real-time brain signal processing ensures high decision rate and minimal system latency. Methods were validated in both invasive (ECoG) preclinical experiments and non-invasive (MEG) BCI study. 

 

Lieu :

GIPSA-lab salle Chartreuse

11 rue des mathématiques

Domaine universitaire

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