Ce cours porte sur l'imagerie cérébrale fonctionnelle et son application à la réalisation d'interfaces cerveau-ordinateur à partir de deux techniques non-invasives qui permettent l'activité cérébrale.

• la M/EEG mesure le champ électromagnétique créé par les courants électriques corticaux ;
• l'IRM fonctionnelle qui mesure un signal (BOLD) lié à la consommation énergétique des aires cérébrales.

• Notions de base de physique :
  - Équations de Maxwell : régime quasistatique,
  loi de Biot et Savart.
  - Modèles de source.
• Problème direct et inverse en M/EEG :
  - Problème direct : résolution par éléments finis.
  - Débruitage des signaux M/EEG.
  - Problème inverse (MUSIC, Beamforming, Imaging).
  - Validation.
• Analyse statistique de données fonctionnelles :
  - Modèle linéaire, modèles à effets mixtes.
  - Test d'hypothèses, tests non paramétriques,
  comparaisons multiples.
  - Inférence de modèles de connectivité, apprentissage
  de réseaux et apprentissage de covariance.
• Vers des interfaces cerveau-ordinateur :
  - Communiquer via l'activité du cerveau.
  - Extraction et classification de caractéristiques pertinentes, sélection de modèle.
  - Rôle du feedback.