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Modélisation théorique et électronique de systèmes biologiques

Un autre projet de recherche vise à développer un électromyostimulateur intelligent dédié au reconditionnement musculaire. On cherche en effet à limiter le déconditionnement musculaire des patients et en même temps le coût de la rééducation en améliorant l’efficacité du reconditionnement. L’innovation technologique, par rapport aux produits existants, consiste à rassembler des capteurs de surface EMS et EMG afin de réaliser un système bouclé permettant un rétro-contrôle efficace de l’activité musculaire. Il est alors nécessaire d’isoler les signaux EMG des signaux mesurés correspondant à une combinaison de signaux EMS et EMG afin d’en extraire des paramètres pertinents. Un autre enjeu de ces études est de proposer, à partir du recueil expérimental EMG, une modélisation mathématique des tissus musculaires avec a priori incluant la notion de fatigue musculaire. Cet aspect novateur prend tout son sens dans l’objectif d’optimiser le recrutement des unités musculaires tout en minimisant les effets négatifs. Ce projet se situe donc à l’interface santé/STIC et nécessite la mise en œuvre d’outils technologiques et mathématiques spécifiques afin de proposer un système innovant utilisant des capteurs intelligents pour la santé et l’autonomie.

Une autre direction dans ce sous-thème cherchera à approfondir les connaissances sur les processus de transfert dans les systèmes biologiques à liaison hydrogène, à en améliorer la modélisation mathématique (sous forme d’équations aux dérivées partielles non linéaires du type Klein-Gordon modifié), et à concevoir des plate-formes expérimentales (électriques) permettant de tester les modèles. Un premier prototype de ligne électrique de type Klein-Gordon est en cours de finalisation et servira de base pour la compréhension des modèles pré-cités. Le but visé est d’appliquer ces méthodes et outils du traitement du signal non linéaire à la dénaturation de l’ADN (transcription, réplication, …).

Finalement, une part de ce projet concerne la modélisation théorique et électronique de systèmes neuromorphiques. L’objectif est de caractériser les processus cognitifs spécifiques aux réseaux neuronaux à des fins de compréhension et afin d’envisager des applications innovantes en traitement du signal, notamment en classification et décision, par l’analyse des patterns émergents et auto-organisés. Dans ce cadre, la compréhension du codage de l’information au niveau neuronal est de la plus haute importance. Alors que la réponse d’un système neuronal en présence de bruit commence à être comprise en l’absence de signal excitateur ou stimuli, un verrou important consiste à déterminer comment un stimuli peut être transcodé en train de potentiels d’action et comment le bruit intervient dans le processus.  ?

Chercheurs et enseignants-chercheurs permanents :


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