Etablissement Université de Tiaret - Ibn Khaldoun Affiliation Département d’Informatique Auteur GOISMI, Mohamed Directeur de thèse CHIKH

Business Listing - March 31, 2020

Etablissement Université de Tiaret - Ibn Khaldoun Affiliation Département d’Informatique Auteur GOISMI, Mohamed Directeur de thèse CHIKH

Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement Université de Tiaret - Ibn Khaldoun Affiliation Département d’Informatique Auteur GOISMI, Mohamed Directeur de thèse CHIKH Mohamed Amine (Maitre de conférence) Filière Informatique Diplôme Magister Titre Approche multi-agents pour le monitoring médical >. Mots clés ECG, les maladies cardio-vasculaire, arythmies cardiaques, classification, les systémes multi-agents, jade, réseaux de neurone, systéme expert, apprentissage artificielle, descripteur temporel, descripteur morphologique, ACP. Résumé Les maladies cardiovasculaires constituent un probléme majeur de santé public, elles sont les premiéres causes de mortalités dans le monde. En raison de l’ampleur du probléme, divers travaux ont été mis en place afin de réduire le risque, préconisant notamment l’éducation, la prévention, et le suivi des patients à risque. Dans ce mémoire, nous avons appliqué une approche multi-agents pour le monitoring médical ou nous avons proposé de mettre au point un systéme de classification des battements cardiaques. Ce systéme est basé principalement sur l’utilisation des réseaux de neurones et les systémes experts à base d’agents intelligents, dont, le premier agent classificateur neuronal reçoit en entrée 96 paramétrestemporels, et le deuxiéme reçoit aussi 19 paramétres morphologiques (qui sont les composantes principales retenues de l’inertie en entrée, aprés l’avoir compressé par la méthode d’analyse en composantes principale ACP) caractérisant un battement ECG, et derniérement, l’agent expert qui s’occupe de la fusion des deux résultats fournis par les deux agents classifieurs. Ces agents vivent dans un environnement purement ouvert communicant via un réseau de télécommunication. Notre systéme a l’objectif de faire la classification neuronale en se basant sur les données temporelles et morphologiques des ECG selon deux classes, et , qui a été validé sur des signaux de la base de données MIT-BIH. Les résultats qualitatifs et quantitatifs obtenus démontrent l’efficacité de cette approche. Date de soutenance 2011 Cote TH/242 Pagination 134. Illusatration ill. Format 29cm. Statut Soutenue

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