Elle contribue :
- à l'avancement des connaissances dans le domaine d'analyse de données pour la modélisation,
- à la classification
- à l'aide à la décision en génie biomédical,
- à la mise en œuvre d'applications pertinentes en santé :
- dans l'aide au diagnostic,
- dans le traitement des pathologies du genou,
- dans le suivi de l'activité cardiaque de patients en téléréadaptation.
Les projets liés à cette chaire seront réalisés dans un contexte d'invention ouverte avec les collaborateurs universitaires, cliniques et industriels. Les résultats issus des travaux de recherche seront publiés dans des conférences nationales et internationales et des revues des domaines du génie et médical.
Objectifs
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1. Develop an evolving data description for knowledge extraction
The aim of this objective is to analyze biomedical data that evolves during time. This data provides real-time tracking. However, they also bring important scientific and technological challenges to be applicable to solving concrete problems. We propose to adopt a hierarchical approach that consists in introducing, as a first level, a knowledge base represented in an ontology that will be used to define a control vocabulary (pathologies, drugs, symptoms, etc.). Then, at a second level, we will characterize the evolutionary data using autoregressive modeling to describe current data and predict future states.
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2.Small samples and multidimensional data modeling for classification
This objective emerges from a major research issue related to biomedical signals modeling when confronted to a low-cardinal sample. We propose to examine the theory based on the principle of maximum entropy, which has previously been proven for the learning of probability densities of natural images and for handwritten recognition (Mezghani, Mitiche et al. 2008).
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3. Fusionner des données multimodales hétérogènes pour l'aide à la décision
Coming soon.
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4. Développer des applications aux données cliniques, physiologiques et biomécaniques
Coming soon.