Performance d’imagerie motrice à travers des jumeaux numériques incarnés dans un environnement d’interface cerveau-ordinateur basé sur la réalité virtuelle

Mes recherches en neuroréadaptation portent sur l’amélioration de la fonction des membres supérieurs chez les personnes atteintes de lésions ou de troubles neurologiques à l’aide d’une combinaison d’EEG, d’imagerie motrice et de technologies de réalité virtuelle. L’objectif principal est de comprendre comment ces technologies peuvent être intégrées pour améliorer l’efficacité de la réadaptation motrice. Les environnements de réalité virtuelle sont devenus plus sophistiqués, permettant des simulations réalistes, adaptées aux besoins de réadaptation individuels, qui aident à affiner les capacités motrices de manière nuancée.

Les systèmes hybrides qui combinent la réalité virtuelle avec d’autres technologies telles que les bras robotiques et les dispositifs de retour haptique sont également en plein essor. L’un des défis expérimentaux actuels liés à l’utilisation d’interfaces cerveau-ordinateur tourne autour de la question de la variabilité interdisciplinaire et de la nécessité d’une formation approfondie. Le signal cérébral de chaque individu peut être très différent, ce qui signifie que les BCI doivent souvent être largement personnalisées ou calibrées pour chaque utilisateur.

Les traitements actuels, souvent comme l’immersion et l’interactivité nécessaires pour une efficacité maximale. Pour combler cette lacune, notre protocole utilise l’imagerie motrice avec une touche innovante, en intégrant des jumeaux numériques représentés par des avatars 3D personnalisés dans un cadre de réalité virtuelle. Cette intégration améliore l’immersion, faisant du processus de réadaptation non seulement un exercice mental, mais aussi une expérience engageante.

Notre protocole de recherche offre des avantages significatifs par rapport aux autres techniques, notamment en termes de facilité de pose et de rentabilité. Une caractéristique remarquable est la création et l’utilisation d’avatars 3D qui ressemblent étroitement aux sujets. Ceci est réalisé à l’aide d’outils et de logiciels simples et facilement disponibles qui peuvent générer des avatars personnalisés à partir de données d’entrée de base telles que des photographies.