Le projet BCI

Le projet BCI (Brain Computer Interface) a pour objectif de permettre aux personnes souffrant d’un handicap moteur lourd de retrouver de la mobilité grâce à un système de compensation.

Le projet BCI a pour objectif d’apporter la preuve qu’on peut piloter un exosquelette à partir de signaux corticaux captés à l’aide d’un implant afin d’offrir des perspectives d’avenir aux personnes avec handicap moteur. Le principe du projet repose sur le fait qu’imaginer un mouvement ou l’exécuter provoque la même activité électrique cérébrale au niveau du cortex moteur. L’objectif du projet est de capter ces signaux électriques appelés ElectroCorticoGrammes, et de les décoder afin de piloter des objets complexes, comme par exemple bouger les membres d’un exosquelette.

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photo implantCapter l’activité électrique au niveau du cortex moteur a nécessité de développer un Dispositif Médical Implantable unique au monde, WIMAGINE®. Ce dispositif a été spécifié pour être implanté de manière minimalement invasive dans la boîte crânienne afin de mesurer les ElectroCorticoGrammes grâce à une matrice d’électrodes en contact avec la dure-mère, et ce sur du long terme. La réalisation de l’implant WIMAGINE® a bénéficié de l’environnement extrêmement favorable de la recherche technologique effectuée à MINATEC® pour le développement de briques technologiques innovantes. Des cartes électroniques regroupent les briques d’acquisition et de numérisation des ElectrocorticoGrammes conçu et réalisé en microélectronique au LETI (circuit intégré spécifique : ASIC) pour capter les ElectroCorticoGrammes, ainsi que des briques de téléalimentation et de transmission des données sans fil par liaison radio sécurisée vers un terminal externe. Le packaging de l’implant a été conçu pour garantir sa biocompatibilité et sa sécurité à long terme. Les implants ont été rigoureusement testés pour vérifier leur conformité par rapport aux normes issues des Directives Européennes concernant les Dispositifs Médicaux Implantables Actifs.

Les ElectroCorticoGrammes, ainsi captés sont ensuite décodés en temps réel afin de prédire le mouvement volontairement imaginé par le sujet et piloter par exemple le membre de l’exosquelette correspondant. Le décodage des ElectroCorticogrammes a nécessité de développer des algorithmes très sophistiqués pour traiter des volumes de données gigantesques, en temps réel, et garantir une bonne réactivité du pilotage de l’exosquelette.

Le sujet placé dans l’exosquelette pourra le piloter en imaginant les mouvements comme s’il allait les effectuer lui-même. Son activité cérébrale est captée par les implants WIMAGINE® placés sur son cortex moteur à droite et à gauche, et décodée afin de prédire le mouvement volontairement imaginé par le sujet et piloter les moteurs des articulations des bras et des jambes de l’exosquelette.

Clinatec a reçu fin 2015 l’autorisation de la Direction de la Recherche Clinique et de l’Innovation du CHU de Grenoble, et des autorités réglementaires – Agence Nationale de Sécurité du Médicament et des produits de santé, et Comité de Protection des Personnes – de démarrer l’essai clinique à CLINATEC®. Ce protocole prévoit l’inclusion de 5 sujets tétraplégiques sur une période de 5 ans.


Publications marquantes

EMY: a dual arm exoskeleton dedicated to the evaluation of Brain Machine Interface in clinical trials
Morinière, A. Verney, N. Abroug, P. Garrec, Y. Perrot
2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS): 5333-5338

WIMAGINE: Wireless 64-Channel ECoG Recording Implant for Long Term Clinical Applications
Mestais, G. Charvet, F. Sauter-Starace, M. Foerster, D. Ratel, and AL. Benabid
IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2015 Jan;23(1):10-21. Résumé

Stable and artifact-resistant decoding of 3D hand trajectories from ECoG signals using the generalized additive model.
Eliseyev, A., and Aksenova, T.
J. Neural Eng.(2014) 11, 066005. Résumé

CLINATEC BCI platform based on the ECoG-recording implant WIMAGINE and the innovative signal-processing to control the exoskeleton EMY: preclinical results
Eliseyev, T. Aksenova, C. Mestais, A.-L. Benabid, et al.
EMBC, 36th Annual International Conference of the IEEE 2014:1222-1225