Interprétation des informations sensorielles des récepteurs du muscle squelettique pour le contrôle externe

• Main Author: Djilas, Milan
• Language: ENG
• Published: Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc 2008
• Subjects: [SPI:AUTO] Engineering Sciences/Automatic; [SPI:NANO] Engineering Sciences/Micro and nanotechnologies/Microelectronics; [SPI:SIGNAL] Engineering Sciences/Signal and Image processing; [SPI] Engineering Sciences; [SDV:NEU] Life Sciences/Neurons and Cognition; [SDV:MHEP:PHY] Life Sciences/Human health and pathology/Tissues and Organs; Bioingénierie; prothèses neurales; traitement du signal biologique; stimulation électrique fonctionnelle; boucle rétroactive sensorielle naturelle; stratégies de commande
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00333530; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/33/35/30/PDF/Thesis-Final.pdf

Le sujet de cette thèse se situe dans le cadre général de la restauration du mouvement de membres paralysés à travers la stimulation électrique fonctionnelle (FES) implantée. L'objectif du projet était d'explorer la faisabilité d'utiliser les informations issues des fibres nerveuses sensorielles des récepteurs musculaires comme information de retour d'une commande en boucle fermée d'un système FES à travers des électrodes nerveuses périphériques intra fasciculaires. Des expérimentations animales aigues ont été réalisées pour mesurer les réponses afférentes des fuseaux neuromusculaires à des étirements passifs du muscle. Les enregistrements ont été réalisés en utilisant une nouvelle électrode Intra-fasciculaire (tfLIFE), développées par le Dr. Ken Yoshida à l'université d'Aalborg au Danemark. Un modèle du premier ordre de la réponse des fuseaux neuromusculaires à des étirements passifs a été proposé. Ce modèle prend en compte les propriétés non linéaires des activités neurales afférentes. De plus, l'estimation de l'état du muscle à partir d'un enregistrement ENG multicanaux a fourni des résultats plus robustes comparés à un enregistrement monocanal.<br />Pour que le modèle ci-dessus puisse être utilisé pour l'estimation de l'état du muscle, le taux de variation de la longueur du muscle pendant le mouvement doit avoir un effet négligeable sur les paramètres du modèle. Nous avons proposé dans cette thèse une approche pour la détection et la classification de pics dans l'enregisrement neural dans l'objectif d'isoler les activités neurales sensorielles des récepteurs musculaires ayant une sensibilité minimale à la vitesse de l'élongation musculaire. L'algorithme est basé sur la transformée en ondelettes continue multi-échelle utilisant des ondelettes complexes. Le système de détection utilise une simple détection par seuillage, couramment utilisée, particulièrement avec les enregistrements ayant un faible rapport signal sur bruit. Les résultats de classification des unités montrent que la classification développée est capable d'isoler l'activité ayant une relation linéaire avec la longueur du muscle. Ceci constitue une étape vers une estimation, en ligne basée modèle, de la longueur du muscle qui pourra être utilisée dans un système FES en boucle fermée utilisant des informations sensorielles naturelles.<br />Un des principaux problèmes limitant l'interprétation des données ENG est le faible niveau du signal neural par rapport à celui du bruit dans l'enregistrement. Nos hypothèses ont été que le blindage de l'implant aiderait à améliorer le rapport signal sur bruit. Des résultats expérimentaux, issus d'une étude préliminaire que nous avons réalisée, montrent que le placement d'électrodes standards à manchon placées autour du site d'implantation de la tfLIFE augmentait le niveau du signal ENG dans les enregistrements.