David TROCELLIER - Thèse en cours

david.trocellier33@orange.fr
Identifiant Hal https://hal.archives-ouvertes.fr/search/index/?q=%2A&authIdHal_s=david-trocellier
Compte LinkedIn https://www.linkedin.com/in/david-trocellier/
Compte Researchgate https://www.researchgate.net/profile/David-Trocellier
En recherche d'emploi
Disponibilité : octobre 2025
Mobilité : Tous les pays

Projet professionnel :

Enseignement et recherche, enseignement supérieur
Recherche en milieu académique
Recherche 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 :
Programmation (Python, R, MATLAB); Intelligence Artificielle & Data science; Neuroscience ; Mathematics (statistics; Dynamic systems; Linear algebra);
Compétences :
Communication, gestion d'équipe (directeur d'association)

Doctorat Informatique

- Université de Bordeaux

Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique

Sujet : Rehabilitation motrice Post-AVC par l'utilisation d'Intelligence Artificielle combiné a des neurotechnologies non invasives.

Mots-clés de la thèse : Interface cerveau ordinateur,Intelligence Artificielle,Rehabilitation motrice,AVC,

Direction de thèse : Fabien LOTTE

Co-direction de thèse : Bernard N'KAOUA

Unité de recherche : LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique UMR 5800 - Talence
Intitulé de l'équipe : Images et Son

Diplôme national de master - Biomedical engineering, BME

obtenu en septembre 2021 - ESPCI ParisTech
Option : Bioengineering and Innovation in Neuroscience

Production scientifique

- Pauline Dreyer, Aline Roc, David Trocellier, Marc Welter, Raphaëlle N Roy, Fabien Lotte 2024. Exploring EOG markers of fatigue during motor imagery BCI use , , https://hal.science/hal-04706552v1
- Pauline Dreyer, Aline Roc, David Trocellier, Marc Welter, Raphaëlle N Roy, Fabien Lotte 2024. Investigating EOG markers of fatigue during motor imagery BCI tasks , , https://hal.science/hal-04579558v1
- David Trocellier, Bernard N'Kaoua, Fabien Lotte 2024. Validating neurophysiological predictors of BCI performance on a large open source dataset Validation de marqueurs neurophysiologique des performances en BCI sur une large base de donnée open source , , https://hal.science/hal-04696176v1
- David Trocellier, Bernard N'Kaoua, Fabien Lotte 2024. Visual cues can bias EEG Deep Learning models , , https://hal.science/hal-04651337v1
- Sébastien Rimbert, David Trocellier, Fabien Lotte 2023. Impact of the baseline temporal selection on the ERD/ERS analysis for Motor Imagery-based BCI , , https://inria.hal.science/hal-04077693/document
- David Trocellier, Fabien Lotte, Bernard Nkaoua 2023. Independent linear discriminant analysis : The first step in including covariates in EEG classification , , https://hal.science/hal-04118675/document
- David Trocellier, Bernard N'Kaoua, Fabien Lotte 2023. Towards including covariates in EEG classification -a preliminary study on simulated data Vers l'inclusion de covariables dans la classification EEG - une étude préliminaire sur des données simulées , , https://hal.science/hal-04031671/document
- David Trocellier, Bernard Nkaoua, Fabien Lotte 2022. Identifying factors influencing the outcome of BCI-based post stroke motor rehabilitation towards its personalization with Artificial Intelligence , , https://hal.science/hal-03930136/document
- Sébastien Rimbert, David Trocellier, Fabien Lotte 2022. Is Event-Related Desynchronization variability correlated with BCI performance? , , https://hal.science/hal-03740256/document
- David Trocellier, Bernard Nkaoua, Fabien Lotte 2022. Towards including patient-specific factors in BCI-based post-stroke rehabilitation using artificial intelligence , , https://hal.science/hal-03930167/document

Informations complémentaires :
Ecologie, Vulgarisation scientifique, sports en pleine nature.
Langues Vivantes : Anglais C1 - Avancé - Espagnol C2 - Courant - Français C2 - Maternel

Dernière mise à jour le 7 octobre 2024