Ce travail s’inscrit dans le cadre du développement d’interfaces cerveau-machine dédiées à la restauration de la mobilité pour des patients souffrant de handicaps moteurs chroniques sévères. Les solutions technologiques proposées reposent sur le décodage des signaux cérébraux acquis au niveau du cortex moteur, afin d’extraire les intentions de mouvement (Benabid et al, The Lancet Neurology, 2019 ; Lorach et al, Nature 2023). Ces intentions servent de commandes pour des systèmes de compensation motrice. Notre équipe est pionnière dans ce domaine, ayant développé WIMAGINE, l’un des premiers implants chroniques sans fil, ainsi qu’un décodeur et des effecteurs adaptés aux besoins des patients paraplégiques ou tétraplégiques.
La recherche proposée fait suite à une première thèse dont l’objectif était de concevoir un circuit intégré spécifique, capable de répliquer les performances du décodeur de signaux cérébraux avec une consommation énergétique extrêmement réduite, en utilisant un modèle fixe. Cependant, en raison des changements de stratégie de l’utilisateur ou de l’évolution naturelle de ses structures cérébrales, les performances du modèle de décodage tendent à se dégrader au fil des mois, nécessitant une recalibration régulière. Des premières stratégies de compensation de ces phénomènes ont été identifiées. L’objectif du candidat sera de perfectionner ces stratégies et de proposer une implémentation sous la forme d’un circuit numérique à très basse consommation.
La thèse se déroulera à Grenoble, au sein d’une équipe projet dynamique composée d’experts reconnus dans la conception et la validation clinique des interfaces cerveau-machine. L’équipe se distingue particulièrement dans la conception de circuits intégrés spécifiques et le développement d’algorithmes de décodage de signaux. Ce cadre permettra au doctorant d’évoluer dans un environnement scientifique stimulant et de valoriser ses travaux de recherche, tant en France qu’à l’étranger.