Détection de l’état d’hypnose par l’analyse temps-réel de biomarqueurs

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Détection de l’état d’hypnose par l’analyse temps-réel de biomarqueurs

Clinical Hypnosis and Virtual Reality · textbook

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Détection

de

l’état

d’hypnose

par

l’analyse

temps-réel

de

biomarqueurs

Lieu

:

Laboratoire

ICube

Encadrement

:

Edouard

Laroche,

Sylvain

Faisan,

Antonio

Capobianco

Contact :

,

[email protected]

,

[email protected]

[email protected]

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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