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Thèse en ligne
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Kevin VERDIERE - Soutenance en cours de traitement
Adresse Professionnelle
10 Avenue Edouard Belin 31000
TOULOUSE FRANCE
kevin.verdiere@isae-supaero.fr
Identifiant ORCID
0000-0001-5112-1716
Compte LinkedIn
https://www.linkedin.com/in/kevin-verdi%C3%A8re-374351b0/
Projet professionnel :
chercheur en milieu académique
chercheur en entreprise, R&D du secteur privé
pilotage de la recherche et de l’innovation, gestion de projets innovants, pilotage de structures innovantes
Techniques maîtrisées :
Neurosciences, Interfaces Cerveau Machine, Interaction Homme Machine, Traitement de Signal, Machine Learning, Monitoring Neurophysiologiques, EEG, fNIRS, ECG, EyeTracking.
Doctorat Systèmes embarqués
Thèse soutenue le
19 décembre 2019 -
Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace
Ecole doctorale
:
SYSTEMES
Sujet
: Approche en connectivité du monitoring d'état mental en contexteaéronautique : de l’opérateur unique aux coéquipiers
Mots-clés de la thèse
: fNIRS,EEG,Classification,Connectivité,Pilotage,Suivi d'états mentaux,
Direction de thèse
: Frédéric DEHAIS
Co-direction de thèse
: Raphaëlle ROY
Unité de recherche :
ISAE-ONERA ACDC - Analyse, Commande Dynamique et Conception des systèmes
- Toulouse
Intitulé de l'équipe :
ISAE/DCAS/EDSYS/ACDC Département de Conception et conduite des véhicules Aéronautiques et Spatiaux
Diplôme national de master - Physique, Mécanique, Sciences de l'Ingénieur
obtenu en juin 2013 - Université de Rouen
Option :
Ingénierie pour le Bio-médical
Production scientifique
-
Kevin J. Verdière, Mélisande Albert, Frédéric Dehais, Raphaëlle N. Roy
2019. Physiological synchrony revealed by delayed coincidence count: Application to a cooperative complex environment
IEEE Transactions on Human-Machine Systems,
0
,
-
Kevin J. Verdière, Frédéric Dehais and Raphaëlle N. Roy
2019. Spectral EEG-based classification for operator dyads’ workload and cooperation level estimation
IEEE SMC,
0
,
-
Verdière, K. J.; Roy, R. N. Dehais, F.
2018. Mesuring pilot’s engagement using fNIRS connectivity features in an automated vs manual landing scenario
Frontiers in Human Neuroscience,
Volume 12, page 6
,
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnhum.2018.00006/full
-
Dehais, F.; Duprès, A.; Di Flumeri, G. ; Verdière, K. J. ; Borghini, G. ; Babiloni, F. ; Roy, R. N.
2018. Monitoring pilot’s cognitive fatigue with engagement features in simulated and actual flight conditions using hybrid fNIRS-EEG passive BCI
IEEE SMC,
0
,
-
Verdière, K. J. ; Scannella, S. ; Dehais, F. Roy, R. N.
2017. Inflight Event-Related Potentials using a Dry-EEG system
3rd Symposium on cutting-edge methods for EEG Research,
0
,
-
Roy, R. N.; Verdière, K. J.; Scannella, S. Dehais, F.
2017. Passive BCI tools for mental state estimation in aerospace applications
1st Neuroadaptative Technology Conference,
79
,
-
Verdière, K. J. ; Roy, R. N. Dehais, F.
2017. Pilot engagement estimation using fNIRS connectivity features in an automated vs manual landing scenario
JJC-ICON,
0
,
-
Senoussi, M. ; Verdière, K. J. ; Bovo, A. ; Chanel, C. P. C. ; Dehais, F. R N Roy
2017. Pre-stimulus antero-posterior EEG connectivity predicts performance in a UAV monitoring task
IEEE SMC,
0
,
https://ieeexplore.ieee.org/document/8122770/
Dernière mise à jour le 19 mars 2020