Améliorer la portabilité du neurofeedback bimodal : prédire par apprentissage automatique les scores NF-IRMf à partir des signaux EEG

Le neurofeedback (NF) est une méthode permettant à un individu d'apprendre à réguler son activité cérébrale. Les acquisitions simultanées par électroencéphalographie (EEG) et imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) permettent un entraînement NF plus efficace (Perronnet et al., 2017, https://doi.org/10.3389/fnhum.2017.00193). Cependant, l'utilisation de l'IRM étant très contraignante et coûteuse, nous souhaitons minimiser son utilisation. Ainsi, nous proposons une méthode basée sur un réseau de neurones convolutif unidimensionnel (CNN 1D) permettant de prédire les scores NF-IRMf à partir des signaux EEG.