David Trocellier obtient le "best poster award" lors de la conférence 9th International Graz Brain-Computer Interface conference.
Dans cet article, nous évaluons, à partir d'un grand ensemble de données open-source, différents prédicteurs de performance des interfaces cerveau-ordinateur (BCI en anglais) basés sur des indicateurs neurophysiologiques. Les BCI permettent d'extraire des commandes à partir de l'activité cérébrale électrique mesurée par électroencéphalogramme (EEG). Cependant, la performance individuelle dans le contrôle d'une BCI varie significativement d'un participant à l'autre. Les prédicteurs neurophysiologiques, extraits du signal EEG pendant ou avant la tâche, peuvent fournir de précieuses informations sur cette variabilité. Dans cette étude, nous évaluons des prédiDavid cteurs proposés précédemment dans la littérature, seulement 4 sur 6 ont été validé sur cette base de données.