Open platform for robust geometric classification of EEG

Description (in French)

Le projet opEn pLAtform for roBust geOmetRic clAssificaTion of Eeg (ELABORATE) considère le problème du traitement et de la classification de données d’électroencéphalographie (EEG) à l’aide de méthodes reposant sur les statistiques robustes et la géométrie riemannienne. Les données EEG souffrent d’un très faible rapport signal à bruit ainsi que de perturbations très nombreuses qui mettent à mal l’hypothèse de gaussianité traditionnellement faite par les méthodes de traitement utilisées à l’heure actuelle. Ainsi, en proposant d’étendre les travaux de l’état de l’art, qui se reposent sur un modèle gaussien, à des modèles non-gaussiens et en prenant en compte des structures géométriques intrinsèques de matrices de covariance, une amélioration des performances de classification est attendue.

Un autre axe de recherche sur la classification en ligne à l’aide de techniques d’optimisation riemannienne permettra de répondre aux problématiques de la grande quantité de données ainsi que de la variabilité de celles-ci face aux différents scénarios d’expérimentation.

Enfin, le projet mènera une démarche d’intégration des outils développés au sein de librairies et de plateformes libres déjà existantes au sein de la communauté EEG afin de favoriser la reproductibilité des résultats et la démocratisation des méthodes robustes par les praticiens d’expérimentations en EEG.

Duration

From 2021 - 2023.

Funding

The project was financed by:

• the GDR-ISIS grant “Appels à projet Exploratoires” whose call can be found here. It allowed to pay for a 6 months internship with associated costs.
• an internal grant application from Université Savoie Mont-Blanc in 2021: paid for associated costs of the project.