Demande de Stage MITACS à l’Université d’Oslo

Les prothèses myoélectriques permettent aux personnes amputées de contrôler un bras artificiel en captant les signaux électriques des muscles, appelés signaux électromyographiques (EMG). Cependant, ces prothèses restent limitées par des variations de ces signaux, causées par des facteurs comme la sueur, la fatigue ou le déplacement des électrodes, ce qui entraîne des pertes de précision et un besoin fréquent de recalibrage.

Mon projet vise à améliorer la fiabilité de ces prothèses en intégrant une nouvelle approche basée sur la mesure de l’impédance de la peau. Cette mesure permet d’évaluer la qualité du contact entre les électrodes et la peau, et ainsi d’ajuster intelligemment les algorithmes de reconnaissance des mouvements. En combinant ces données avec les signaux EMG, nous espérons rendre les prothèses plus réactives et stables dans des conditions variées.

En collaboration avec plusieurs centres de recherche, nous développons un prototype intégrant ces avancées. L’objectif est de créer une technologie plus robuste et facile à intégrer dans les prothèses existantes, afin d’améliorer l’expérience des utilisateurs au quotidien.

Faculty Supervisor:

Benoit Gosselin

Student:

Partner:

University of Oslo

Discipline:

Engineering

Sector:

Health and Related Sciences & Technology; Artificial Intelligence; Technology

University:

Université Laval

Program: