Analyse des Potentiels d'erreur et Potentiels Evoqués Visuels Stationnaires sur des signaux EEG

Le code présenté ici comprend:

• des interfaces utilisées lors d'expérience pour la détection des Potentiels d'erreur (ErrP) et Potentiels Evoqués Visuels Stationnaires (SSVEP)
• des protocoles réseaux entre les interfaces, la carte EEG OpenBCI Ganglion ainsi qu'une carte son Scarlett
• des bibliographies
• des analyses de résultat

Jeu Speed Images

• Principe du jeu: les joueurs doivent dire si les composants affichés sont strictement identiques ou non
• Objectif de l’expérience: detection des ErrP dans le lobe frontal du joueur quand le joueur fait des erreurs ou que le jeu ne réagit pas correctement (introduction de bugs aléatoires)
• Outils utilisés:
  • Pour le développement: Python (PyGame, Numpy, PyAudio)
  • Pour le captage des données: OpenBCI Ganglion et l’interface d’OpenBCI avec l’aide d’une Carte Son pour générer des signaux propres aux événements
  • Pour le traitement des données: Python
• Interface:
  • 2 formes s’affichent toutes les 3 secondes et le joueur doit indiquer si elles sont identiques (match) ou différentes (clash) (la probabilité d’avoir des composants identiques est de 30%). Un feedback direct du clic du joueur s’affiche sur l’écran
  • Une barre de score au-dessus permet de stimuler le joueur
  • Toutes les 3 secondes, un message apparaît sur l’écran afin de dire au joueur s’il a réussi (BRAVO) ou perdu (DOMMAGE)

• Resultats
  • Nous observons une baisse de l’amplitude sur les électrodes Fz et Cz lors des mauvais clic du joueur
  • Nous observons une grande variation de l’amplitude des électrodes Fz et Cz lors de mauvais feedbacks de l’interface