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Thibaut Dognon

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CS 34317
35043 Rennes cedex - France
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Publications

Research areas

Thesis subject : Analysis and evaluation of surfical skills using EEG and machine learning

Research objectives

Avec l’augmentation du nombre de procédures chirurgicales réalisées, de la qualité de la chirurgie attendue par les patients et l’apparition régulière de nouvelles techniques opératoires, l’évaluation des compétences chirurgicales est primordiale. Différentes métriques peuvent être utilisées pour quantifier les compétences chirurgicales. Leur évaluation se fait le plus souvent par observation avec utilisation de scores standardisés (NOTSS, OSATS, GOALS). Cependant, cette approche est limitée par la nécessité de la présence d’un évaluateur et par la subjectivité de ce dernier. Des capteurs liés à la position des instruments, à l’observation de vidéo par vision par ordinateur ou à des mesures physiologiques permettent d’automatiser et de quantifier ces compétences.

Les enregistrements EEG (électroencéphalogramme) ont été exploités depuis plusieurs années afin de prédire la performance de sujets et éventuellement de détecter leurs erreurs, au cours de l’acquisition d’aptitudes principalement dans le domaine sportif. Des travaux récents ont également examiné comment l’EEG pouvait permettre de suivre l’entraînement à une tâche motrice ou à une séquence d’apprentissage visuomoteur. Très récemment, une étude a mis en relation les compétences de chirurgiens acquises sur robot de laparoscopie avec des descripteurs très simples de l’activité cérébrale enregistrée en EEG. Nous pensons pouvoir mettre à profit l’utilisation de descripteurs plus complexes, présents soit dans les signaux eux-mêmes soit dans les signaux reconstruits au niveau des sources intracérébrales, descripteurs qui ont par ailleurs prouvé leur capacité à discriminer la valence d’émotions au cours de la projection de films courts.

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