• Recherche translationnelle en santé,


    technologie pour la santé et recherche clinique

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    iDREAM / Brevets, logiciels & bases de données

    Brevets

    • Brevet | Isabelle Loubinoux ; Julien Clauzel : Three-dimensional scaffold for regenerating biological tissues. Numéro de dépôt de la demande de brevet : PCT/EP2024/073072, 16 Août 2024. Priorité : EP 23 306 387.4. 17 Août 2023.
    • Dépôt de savoir-faire | David Gasq : Neuroprothèse de préhension développée pour suppléer le déficit de préhension après un accident vasculaire cérébral. SATT Toulouse Tech Transfer Occitanie. 2025.

    Logiciels

    • Armeo_2DHorizCatch | Code Matlab développé pour calculer des paramètres cinématiques à partir de données brutes issues du logiciel Armeocontrol 1.22 permettant d’utiliser l’ArmeoSpring. Référence associée : « Brihmat, N., Loubinoux, I., Castel-Lacanal, E., Marque, P., & Gasq, D. (2020). Kinematic parameters obtained with the ArmeoSpring for upper-limb assessment after stroke : A reliability and learning effect study for guiding parameter use. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, 17(1), 130. https://doi.org/10.1186/s12984-020-00759-2 » ⇢ https://github.com/davidgasq/Armeo_2DHorizCatch
    • EMG-BIDS Converter | EMG-BIDS Converter is an open-source Python package for converting electromyography (EMG) recordings from proprietary formats to the Brain Imaging Data Structure (BIDS) standard. Référence associée : « Shirazi, S. Y., McCloy, D., Oostenveld, R., Boonstra, T., Larson, E., Welzel, J., Gau, R., Markiewicz, C. J., Posella, S., Horschig, J. M., Klotz, T., Gramfort, A., & Delorme, A. (2026). EMG-BIDS : An extension to the Brain Imaging Data Structure for electromyography (p. 2026.07.21.739911). bioRxiv. https://doi.org/10.64898/2026.07.21.739911 » ⇢ https://github.com/hugohaffad/emg_bids_converter
    • ToulGaitViz | Code Matlab développé pour calculer le raccourcissement du membre inférieur et les compensations au cours de la phase oscillante de la marche à partir de données issues de l’analyse quantifiée de la marche. Référence associée : « Montané, E., Cormier, C., Scandella, M., Cangelosi, A., Marque, P., Moissenet, F., & Gasq, D. (2023). ToulGaitViz : A tool for the systematic description of lower limb clearance during the swing phase of hemiparetic gait after stroke. A cohort study. European Journal of Physical and Rehabilitation Medicine, 59(6), 669‑681. https://doi.org/10.23736/S1973-9087.23.07979-0 » ⇢ https://github.com/davidgasq/ToulGaitViz.
    • WavCrossSpec | Matlab code for wavelet cross-spectrum and time-frequency dependence. Principale référence associée : « Bigot, J., Longcamp, M., Dal Maso, F., & Amarantini, D. (2011). A new statistical test based on the wavelet cross-spectrum to detect time-frequency dependence between non-stationary signals: Application to the analysis of cortico-muscular interactions. NeuroImage, 55(4), 1504‑1518. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.01.033 » ⇢ https://github.com/DAmarantini/WavCrossSpec.
    • NeuroPrehens | Application en langage Python utilisant un réseau de capteurs en entrée afin de contrôler une stimulation électrique fonctionnelle en boucle fermée temps réel dans le but de restaurer la fonction de préhension chez des patients atteint d’hémiplégie à la suite d’un accident vasculaire cérébral. Référence associée : « Le Guillou, R., Froger, J., Morin, M., Couderc, M., Cormier, C., Azevedo-Coste, C., & Gasq, D. (2024). Specifications and functional impact of a self-triggered grasp neuroprosthesis developed to restore prehension in hemiparetic post-stroke subjects. BioMedical Engineering OnLine, 23(1), 129. https://doi.org/10.1186/s12938-024-01323-y« . Dépôt Agence pour la Protection des Programmes (APP), version 1.0 du 02/07/2019.

    Bases de données

    • Modulation of beta oscillatory dynamics in motor and frontal areas during physical fatigue | Référence associée : « Matta, P.-M., Baurès, R., Duclay, J., & Alamia, A. (2025). Modulation of beta oscillatory dynamics in motor and frontal areas during physical fatigue. Communications Biology, 8(1), 687. https://doi.org/10.1038/s42003-025-08122-8 » ⇢ https://doi.org/10.17605/OSF.IO/KBPS2.