Page 20 - Cap' Carnot

I Neurosciences

Étude du sommeil

Comment apprendre à une machine à lire
dans les signaux neuronaux ?

Porteurs du projet
Carnot Inria & société Dreem

Utilité et utilisateurs
Il s’agit ici de faire progresser les Quelles originalités /
neurosciences et la neurologie dans avancées scientifiques ou
l’étude des troubles du sommeil par technologiques ?
le développement de biomarqueurs L’apprentissage statistique ou Machine
à partir de signaux électriques Learning révolutionne certaines
du cerveau. Le logiciel MNE-Python applications cliniques en neurosciences,
(mne-tools.github.io) permet l’analyse notamment pour l’analyse des troubles
de signaux cérébraux (EEG) afin de déployer du sommeil. Les modèles montrés
notamment des modèles d’apprentissage permettent l’annotation automatique
statistique (Machine Learning) pour l’étude des signaux avec une précision
clinique du sommeil. à ce jour inégalées.

L’apport de l’Intelligence Artificielle
Ces modèles développés en partenariat avec l’entreprise
dreem.com/fr utilisent des bases d’EEG (électroencéphalo-
graphie) de plusieurs centaines d’heures et des architectures
de Deep Learning dédiées à ces applications.

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