Coopération 

Le concept de recherche du groupe Biocybernétique des processus physiologiques est également proposé aux étudiants dans le cadre de la matière optionnelle Biosignaux et modèles. Le contenu du cours est conçu conformément aux dernières tendances en matière d'analyse et de modélisation des données biomédicales en recherche et en pratique clinique. Les principaux thèmes du cours sont :

• Genèse et caractéristiques des biosignaux sélectionnés (ECG, EEG, EMG, ENG, EOG...)
• Echantillonnage, quantification, filtrage numérique
• Électrocardiographie et variabilité de la fréquence cardiaque 
• Analyse spectrale, périodogramme et FFT
• Non-stationnarité et modification de la résolution temps-fréquence, analyse par ondelettes
• Électroencéphalographie quantitative, détection automatique des formes
• Dynamique non linéaire et théorie du chaos
• Analyse discriminante et groupée, ensembles flous
• Cartographie topographique de l'activité électrique du cerveau
• Réseaux de neurones artificiels, introduction aux méthodes

Les problématiques de l'analyse des données biomédicales, de la modélisation mathématique en biomédecine et de la biocybernétique peuvent également être étudiées dans le cadre de mémoires de diplôme. Contact: juliana.knocikova@gmail.com

Une interface utilisateur graphique pour la cartographie topographique de l'activité électrique cérébrale

L'objectif principal de ce mémoire de licence est de créer une interface utilisateur graphique personnalisée dans l'environnement Matlab avec la possibilité de cartographier l'activité électrique du cerveau. Différentes approches de cartographie topographique seront comparées et discutées. Cette interface utilisateur graphique « conviviale » sera démontrée sur des données EEG réelles avec le potentiel d'être utilisée dans la pratique clinique.

Principes de l'électroencéphalographie quantitative 

Ce travail traite des principes de base du traitement EEG. L'étudiant décrit l'analyse EEG dans le domaine temporel et fréquentiel et implémente des algorithmes sélectionnés dans l'environnement Matlab. Le but du travail est de créer son propre logiciel avec la possibilité d'une application pratique en tant qu'outil de pronostic et de diagnostic.

Méthodes mathématiques modernes d'analyse EEG dans la surveillance de l'anesthésie

L'activité cérébrale complexe, représentant un système non linéaire et non régulier, est souvent expliquée par des méthodes dynamiques non linéaires. La thèse de diplôme discute de l'application de ces procédures mathématiques modernes pour la caractérisation de l'anesthésie à l'isoflurane, conformément à la théorie entropique du cerveau. 

Dynamique non linéaire des changements de fréquence cardiaque et son analyse quantitative dans l'environnement Matlab

Le mémoire de diplôme portera sur l'évaluation de la dynamique cardiovasculaire lors de divers changements /patho/physiologiques. L'étudiant crée un outil de diagnostic pour surveiller certains paramètres de variabilité de la fréquence cardiaque linéaires et principalement non linéaires et l'implémente dans l'environnement Matlab.  

Aide au diagnostic des maladies respiratoires à partir de l'analyse des bruits de toux par des méthodes d'apprentissage automatique

L'objectif de ce mémoire de diplôme est d'analyser les possibilités des méthodes d'apprentissage automatique pour la classification des maladies respiratoires à partir du bruit de la toux. L'étudiant concevra une méthode mathématique d'analyse des bruits de toux chez des patients atteints de maladies respiratoires et mettra en œuvre une méthode d'analyse discriminante optimale pour la classification.

Réseaux de neurones artificiels dans la détection automatique des états de sommeil à partir de l'électroencéphalogramme  

Un réseau de neurones artificiels, en tant que modèle informatique utilisé en intelligence artificielle, représente un outil important dans l'analyse des activités cérébrales complexes. Dans cette thèse, divers paramètres de la structure du réseau et du processus d'apprentissage seront utilisés dans la détection automatique des états de sommeil des données EEG. L'application au diagnostic du sommeil sera également abordée.

Modélisation mathématique de la régulation du volume cellulaire dans différents environnements osmotiques 

Dans ce mémoire de diplôme, l'étudiant modélise les mécanismes de modifications du volume cellulaire et teste la réponse des cellules à différentes concentrations d'ions. Un modèle mathématique basé sur un système d'équations différentielles sera créé conformément aux mécanismes biophysiques connus des cellules de mammifères. Les valeurs de perméabilité à l'eau dans différents environnements osmotiques seront également calculées et discutées dans le cadre du maintien de l'homéostasie dans des conditions physiologiques et physiopathologiques. 

Biomarqueurs EEG quantitatifs pour le diagnostic du trouble dépressive majeur

L'objectif de ce mémoire de diplôme est de présenter des méthodes d'analyse des données neurophysiologiques EEG comme outil pronostique et diagnostique des troubles dépressifs. L'accent sera mis sur la description mathématique des paramètres EEG linéaires et non linéaires et sur les méthodes de leur détection automatique.

Un modèle mathématique de la perception sonore par le système auditif humain  

Ce mémoire de diplôme porte sur l'algorithmisation de la perception sonore. L'accent est mis sur les propriétés biophysiques de la membrane basilaire et l'hydrodynamique cochléaire. Cependant, l'objectif principal est de construire un modèle mathématique de la transformation d'un stimulus sonore en une série d'influx nerveux. Le modèle sera créé conformément à la théorie du masquage de tons de différents volumes et fréquences.