Chez Neoxia, nous consacrons 20% de notre temps pour des travaux de R&D et de veille technologique. Dans ce cadre, nous nous sommes intéressés dernièrement à une compétition de Machine Learning organisée par Microsoft.

Des millions de personnes dans le monde sont affectées par un traumatisme crânien, une lésion cérébrale ou un accident vasculaire cérébral. La compréhension des mécanismes de fonctionnement du cerveau pourrait révolutionner le traitement des patients touchés par ce type de maladies.

Imaginez si un paraplégique pouvait contrôler des membres artificiels par la pensée ou si on pouvait réparer les dommages causés par un accident vasculaire cérébral ou une tumeur.

Le Machine Learning, le Big Data et le Cloud nous permettent aujourd’hui de s’aventurer dans ces domaines qui semblaient inaccessibles il y a quelques années.

L’objectif de cette compétition est donc d’arriver à déchiffrer les signaux électroencéphalographiques émis par le cerveau. Pour ce faire, une expérience a été menée par le Dr. Kai J. Miller sur des patients épileptiques. Il leur avait montré des photographies illustrant des visages ou bien des maisons de façon aléatoire sur une durée d’environ 400 millisecondes tout en capturant les signaux générés par le cerveau durant ces périodes.

En tant que participant, nous avons eu accès aux signaux capturés sur les 64 électrodes avec le label correspondant ( « maison » ou « visage » ). Nous avons utilisé cette base d’apprentissage pour construire un modèle qui permet de prédire si un patient est en train de regarder un visage ou une maison.

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La première étape a été pour nous de développer un outil nous permettant de visualiser les signaux émis par le cerveaux :

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Nos travaux ont ensuite porté sur le traitement, l’agrégation des signaux et la détection des zones du cerveau qui s’activent en fonction de l’image visualisée par le patient.

Les technologies que nous avons utilisées sont R et l’API Spark pour Scala.

La compétition a duré trois mois et les résultats finaux sont parus le mardi 12 juillet. Notre classement final est 5ème sur 688 participants, avec un score de 84.1667% d’images correctement classées.

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Il est à noter que les quatre premiers du classement sont des spécialistes du domaine dont proviennent les données. En effet, ce sont des chercheurs ou doctorants spécialistes de l’analyse et du traitement des signaux électroencéphalographiques.

Prochaine étape, lire dans vos pensées :)