Utilisation de l’intelligence artificielle pour détecter les intentions de mouvements chez un amputé.

Afin de remédier à la perte d’autonomie chez un amputé, l’utilisation d’une prothèse active, c’est-à-dire qui effectue des mouvements, est recommandée. Toutefois, leur contrôle peu naturel explique pourquoi les amputés adhèrent difficilement à cette solution. Or, un contrôle beaucoup plus intuitif pourrait être effectué en détectant en premier lieu le mouvement souhaité par l’amputé puis en activant la prothèse correctement. Vu la complexité du signal, il est invraisemblable d’associer l’activité électrique du muscle au mouvement désiré à l’œil nu. Par contre, grâce à l’intelligence artificielle, il est possible d’apprendre à un ordinateur à détecter cette intention de mouvement. Ce projet de recherche vise à investiguer les algorithmes d’intelligence artificielle pour déterminer le plus performant à utiliser avec l’activité musculaire d’un amputé. Une précision de décision de 85% est espéré à l’issu du projet, soit 85 signaux du muscle sur 100 ayant bien été associés au bon intention de mouvement de l’amputé.

Faculty Supervisor:

Sofiane Achiche

Student:

Partner:

Trinity College Dublin

Discipline:

Engineering

Sector:

Technology; Health and Related Sciences & Technology

University:

École Polytechnique de Montréal

Program: