Brain Invaders : une interface cerveau-machine multisujet

08 décembre 2017

Presse Signal

Une interface cerveau-machine (ICM) permet à un utilisateur de sélectionner sur un écran des symboles (chiffres, lettres, icônes, etc.) sans aucune commande manuelle. L’équipe VIBS, du département Images-signal du Gipsa-Lab, travaille depuis 2009 sur la généralisation et la robustesse de ces interfaces cerveau-machine. Pour développer les algorithmes de reconnaissance d’activités cérébrales et démontrer les possibilités offertes par les ICM, les chercheurs ont conçu et réalisé une plateforme de jeu vidéo appelée Brain Invaders. Inspirée du jeu Space Invaders, le but est de détruire des aliens uniquement par « la pensée », sans aucune commande manuelle.

Ce jeu, né en 2011, constitue un démonstrateur, ludique et original, des travaux scientifiques de l’équipe visant à rendre ce type d’ICM performant, robuste et utilisable sans étalonnage. Pour participer, le joueur est doté d’un casque d’électroencéphalographie (EEG)L’électroencéphalographie (EEG) permet de mesurer l’activité électrique du cerveau grâce à des électrodes placées sur le cuir chevelu. qui amplifie ses signaux cérébrauxLes projets ANR OpenViBE (2006-2009), Gaze&EEG (2009-2013) et OpenViBE2 (2009-2012) menés en collaboration avec des équipes Inria ont permis de créer une plateforme logicielle open source pour l’acquisition, le traitement et la visualisation des données EEG en temps réel.. Il doit ensuite focaliser son attention sur un écran où se déplacent des aliens. Lorsque l’alien à détruire (la cible) clignote, le cerveau du joueur émet un signal particulier, appelé potentiel 300 (P300). L’ordinateur extrait ce potentiel des signaux EEG en temps réel. La détection de ce signal neuronal permet d’indiquer au système, via un algorithme spécifique développé par les chercheurs, l’alien sur lequel le joueur a porté son attention, et de déclencher sa destruction. Si l’alien détruit par la machine est bien la cible, le joueur gagne des points, autrement il en perd.

Cette recherche vise à s’affranchir d’une limitation majeure des ICM existantes : le besoin d’un étalonnage avant chaque utilisation. L’algorithme d’apprentissage automatique, qui constitue le cœur de l’ICM, est en effet adaptatif et son étalonnage est basé sur les données déjà acquises. Cet algorithme permet une utilisation immédiate et à une large échelle du dispositif grâce à une interface plus ergonomique. Depuis 2015, une version multi-joueurs de Brain Invaders permet à deux joueurs de s’affronter en mode coopératif ou compétitif. Ces résultats peuvent trouver des applications dans le domaine médical (communication pour des personnes paralysées par exemple) ou les jeux vidéo.

Congedo M, Barachant A, Bhatia R (2017)

Riemannian Geometry for EEG-based Brain-Computer Interfaces; a Primer and a Review

Brain-Computer Interfaces, 4(3), 155-174.

Extrait du dossier de presse Visite du Laboratoire Grenoble images parole signal automatique (GIPSA-lab)

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