Juliana A. Knociková
Sur ces pages, je présente mes domaines d'expertise et de recherche, qui sont principalement axés sur l'analyse des biosignaux physiologiques et neurophysiologiques, l'étude de leur dynamique complexe et le développement de méthodes permettant leur évaluation objective. Je travaille notamment avec l'électroencéphalographie (EEG), la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS), l'électrocardiographie (ECG), l'électromyographie (EMG), l'activité électrodermale (EDA/GSR), ainsi qu'avec les signaux cardiaques, respiratoires et les signaux de pouls.
Je m'intéresse à la caractérisation de la dynamique des processus biologiques présentant un caractère non stationnaire et non linéaire, dont certaines propriétés essentielles peuvent ne pas être suffisamment décrites par les méthodes traditionnelles. J'utilise notamment l'analyse temps-fréquence et l'analyse par ondelettes, les méthodes issues de la théorie du chaos et de la dynamique non linéaire, ainsi que différentes mesures de complexité telles que l'entropie, les caractéristiques fractales et la connectivité.
Une part importante de mes recherches porte sur l'étude des interactions entre le système nerveux central et la régulation autonome de l'organisme. À l'aide de mesures multimodales, j'étudie les variations de l'activité cérébrale, cardiovasculaire, respiratoire et autonome dans différentes situations, notamment lors du stress, de la relaxation, d'une charge cognitive ou de la respiration guidée. Je m'intéresse également à l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour l'analyse automatisée des biosignaux, la détection des états psychophysiologiques et l'évaluation de la qualité des enregistrements, notamment en tenant compte de l'influence des artefacts.
L'objectif à long terme de mes travaux est d'identifier et de valider des biomarqueurs quantitatifs des modifications physiologiques et pathologiques et de les intégrer dans des méthodes analytiques reproductibles ainsi que dans des outils logiciels en neurophysiologie. À terme, ces travaux devraient contribuer au développement de méthodes non invasives permettant le suivi objectif, le diagnostic et le pronostic des maladies neurologiques et neuropsychiatriques.