VINCENT, M. Samy (2024) Analyses de données magnétoencéphalographiques à l’aide de machine learning PRE - Research Project, ENSTA.
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Abstract
Le principal défi des neurosciences est de déchiffrer les mécanismes qui sous-tendent le fonctionnement du cerveau lorsqu’il intègre des informations extérieures. Plus précisément, le traitement de l'information auditive constitue un processus particulièrement complexe, divisé entre la cochlée et le cortex auditif. Dans ce travail, nous analysons l’activité cérébrale enregistrée par magnétoencéphalographie (MEG) lors de différentes séances d’écoute : des sons purs et des phrases prononcées dans trois langues rythmiquement singulières. L’objectif global de l’étude est de mettre en valeur des processus cognitifs propres à la langue entendue, qui seraient fonctions de la langue natale de celui qui écoute. Mon stage se situe en amont de tout début d’analyse des données récoltées, et mon apport consiste à utiliser des outils d’analyse du signal basés sur des méthodes de machine learning, afin d’étudier les informations potentiellement contenues dans les enregistrements.
Item Type: | Thesis (PRE - Research Project) |
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Uncontrolled Keywords: | Magnetoencephalography, Neuroscience, Machine Learning, Signal Processing, Decoding/Encoding |
Subjects: | Information and Communication Sciences and Technologies |
ID Code: | 10037 |
Deposited By: | Samy VINCENT |
Deposited On: | 02 sept. 2024 14:20 |
Dernière modification: | 02 sept. 2024 14:20 |
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