Détection
de
l’état
d’hypnose
par
l’analyse
temps-réel
de
biomarqueurs
Lieu
:
Laboratoire
ICube
Encadrement
:
Edouard
Laroche,
Sylvain
Faisan,
Antonio
Capobianco
Contact :
,
,
Sujet
:
La société HypnoVR développe une solution clinique de sédation par l’hypnose via une
application de Réalité Virtuelle (RV). La RV a déjà été utilisée avec succès comme méthode
de sédation dans le cadre de projets de recherche : des effets positifs sur la douleur perçue
ont été démontrés lors de l'usage de dispositifs immersifs comme source de distraction de la
3
douleur
, comme moyen d'évitement du stress , ou via une hypnose induite par une
expérience
immersive .
12
4
La solution proposée par HypnoVR nécessite le développement d’un outil de monitoring
permettant de mesurer l’état d’hypnose d’un patient. Cet outil doit fournir un indicateur
permettant d’adapter dynamiquement le scénario de l’application de RV afin de maintenir le
patient dans un état d’hypnose suffisamment profond ou d’alerter l’équipe médicale si la
patient
médicamenteuse.
sédation
besoin
d’une
à
Dans
ce
expérimental
s’intéressera
oculaires
conductance
cutanée.
contexte,
le
tester
à
et
notamment
(eye-tracking),
travail
et
à
à
de
recherche
la
analyser
l’utilisation
l’ANI
pertinence
signaux
de
consistera
de
EEG,
Nociception
développer
différents
à
des
Index)
(Analgesia
outil
biomarqueurs.
mesures
ou
de
à
encore
un
de
monitoring
Le
stagiaire
mouvements
mesurs
de
Dans
un
recueillir
premier
les
temps,
à
la
analyser
stagiaire
puis
données
devra
concevoir
une
un
première
dispositif
série
expérimental
relevés.
de
afin
de
réaliser
avoir
en
Après
signal
à
identifier
surestimer
mettre
en
d'estimation
collecté
les
utilisant
des
nouveaux
capacités
des
de
les
œuvre
données
méthodes
biomarqueurs
discriminantes
approches
nécessaires,
sélection
de
exige
des
validation
de
stagiaire
le
5
variable .
de
un
soin
biomarqueurs
croisée.
être
défini
procéder
devra
L'évaluation
de
particulier
identifiés.
Finalement,
évalué
pertinents.
et
du
visant
à
des
manière
On
l’analyse
méthodes
pas
à
ne
notamment
pourra
algorithme
utilisant
un
en
méthode
une
de
classification
ou
de
régression
à
partir
des
biomarqueurs
hors-ligne
de
l'état
Publicité
du
sujet
pourra
1
Hoffman,
pain
control
H.
G.,
during
Doctor,
burn
J.
N.,
wound
Patterson,
in
care
D.
adolescent
R.,
Carrougher,
patients.
G.
Pain,
J.,
&
85(1),
Furness
T.
305-309.(cid:0)
III,
A.
(2000).
Virtual
reality
as
an
adjunctive
2
Das,
game
5(1),
D.
in
1-10.
Grimmer,
A.,
modulating
K.
pain
A.,
for
Sparnon,
children
A.
with
L.,
acute
McRae,
burn
S.
&
E.,
injuries:
Thomas,
a
H.
randomized
B.
(2005).
controlled
The
efficacy
of
playing
a
trial
[ISRCTN87413556].
virtual
BMC
reality
pediatrics,
3
Mosso-Vázquez,
J.
L.,
Gao,
K.,
Surgery.
Cyberpsychology,
Behavior,
Wiederhold,
and
B.
Social
Wiederhold,
&
K.,
Networking,
17(6),
M.
D.
(2014).
371-378.(cid:0)
Virtual
Reality
for
Pain
Management
in
Cardiac
Patterson,
Journal
of
D.
R.,
Clinical
Tininenko,
and
R.,
Experimental
J.
Schmidt,
A.
Hypnosis,
E.,
&
52(1),
Sharar,
S.
27-38.(cid:0)
R.
(2004).
Virtual
reality
hypnosis:
a
case
report.
International
J.
M.,
&
Tuleau-Malot,
C.
(2010).
Variable
selection
using
random
forests.
Pattern
Recognition
Letters,
4
5
Genuer,
31(14),
R.,
Poggi,
2225-2236
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