Au cours de la session vous vous diviserez en groupes de travail de 3 (exceptionnellement 2) pour aborder trois projets parmi quatre et pour lesquels vous aurez à proposer une solution numérique. La composition des équipes est ‘aléatoire’ mais différente pour chaque projet. Dans la table qui suit, les équipes sont représentées dans chaque case. Chaque numéro est un individu. On suppose ici que la classe est de 20 étudiant(e)s.
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Projet 1
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14,2,3
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4,6,8
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11,13,16
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15,17,20
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7,9,10
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Projet 2
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8,9,20
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1,4,5
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11,18,19
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13,14,16
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2,6,12
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Projet 3
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12,19,15
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10,11,4
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1,6,7
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16,17,18
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5,3,8
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Projet 4
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18,13,1
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19,10,15
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9,14,17
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2,5,7
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12,20,3
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LES PROJETS :
- Projet 1 : Débruitage de signaux électrophysiologiques par ondelettes fractionnaires. On vous demande de développer un outil numérique pour débruiter des signaux EEG intracrânien acquis en clinique. Cet algorithme devra prendre en compte la nature du bruit coloré présent dans ces enregistrements. On propose d’utiliser les bases d’ondelettes spline fractionnaires et la technique du ‘schrinkage’. (Base de données : Atlas EEG intracrânien)
- Projet 2 : Les sources de l’activité rythmique non stationnaire. Peut-on trouver les générateurs neuronaux (cortex) de l’activité rythmique en dépit de leur non stationnarité ? Peut-on s’affranchir de la composante arythmique des signaux mesurés ? (Base de données : Signaux MEG-EEG en sommeil)
- Projet 3 : Analyse spectrale et couplage des oscillations. Comment fait-on l’analyse spectrale de signaux électrophysiologiques non stationnaires? Comment définir la fréquence instantanée des composantes oscillatoires ? Comment quantifier le couplage de ces oscillations transitoires et simultanées ? (Base de données : signaux EEG de sommeil ‘MadameX’).
- Projet 4 : Détection de fuseaux de sommeil en temps réel. Dans la perspective d’agir sur l’activité cérébrale pendant le sommeil, on vous demande de développer une approche numérique pour détecter, en temps réel, l’occurrence d’un type d’oscillations typiques de mécanismes cognitifs présents au cours du sommeil lent profond. (Base de données : signaux EEG de sommeil ‘MadameX’).