Post-Doctorant en Neuro-Ingénierie et Traitement du Signal Biomédical H/F CEA

Cette extension de la technologie BCI soulève de nouveaux défis, comme la diminution ou la distorsion du contenu informatif du signal neuronal due à des lésions ou autres pathologies cérébrales, ou encore la modulation du signal neuronal liée à la rééducation du patient.

[1] Benabid, A. L., Costecalde, T., Eliseyev, A., Charvet, G., Verney, A., Karakas, S., ... & Chabardes, S. (2019). An exoskeleton controlled by an epidural wireless brain-machine interface in a tetraplegic patient: a proof-of-concept demonstration. The Lancet Neurology, 18(12), 1112-1122.

[2] Moly, A. et al. (2022). An adaptive closed-loop ECoG decoder for long-term and stable bimanual control of an exoskeleton by a tetraplegic. Journal of neural engineering.

[3] Lorach, H., Galvez, A., Spagnolo, V., ... & Courtine, G. (2023). Walking naturally after spinal cord injury using a brain-spine interface. Nature 618, 126-133.

Mission

Le/la candidat(e) sélectionné(e) contribuera, au sein d'une équipe multidisciplinaire, au développement d'algorithmes de décodage de l'activité cérébrale adaptés notamment aux tâches de rééducation des membres supérieurs ou inférieurs pour des patient post-AVC, afin de leur permettre de contrôler divers effecteurs dans le cadre de protocoles de rééducation visant à favoriser la plasticité cérébrale, tout en s'adaptant à la variabilité des signaux cérébraux. Un autre objectif pourrait être le rétablissement des communications.

Pour atteindre ces objectifs :
· Des approches semi-supervisées et non-supervisées d'entrainement / d'adaptation de décodeur seront à explorer, en particulier en présence de données neuronales provenant de patients.
· Ces approches seront tout d'abord testées hors-ligne pour analyser la faisabilité, en rejouant les données accumulées avec les patients des différents essais cliniques.
· Les méthodes devront être adaptées en fonction des effecteurs de rééducation contrôlés : membres supérieurs ou membres inferieure, avec ou sans stimulation électrique fonctionnelle musculaire (Functional Electrical Stimulation, FES), épidurale (Epidural Electrical Stimulation, EES).
· Finalement, les approches les plus prometteuses seront intégrées dans la chaîne logicielle pour être testées en temps réel avec les patients inclus dans les essais cliniques.

Le/la post-doctorant(e) intégrera l'équipe Traitement du signal de CLINATEC®.

Il/elle sera impliqué(e) dans un projet très multidisciplinaire et sera amené(e) à collaborer avec des ingénieurs en machine learning, logiciel et électronique, ainsi que des biologistes et des médecins, de CLINATEC, du CHU Grenoble Alpes, ainsi que de l'EPFL et CHUV (Lausanne).