Méthodes avancées d'analyse de données multimodales et de classification de formes en génie biomédical

L的信息技术发展迅速，产生了一种可考虑的扩充技术，用于登记S的收购。《多式联运货物清单》、《多式联运货物清单》、《格式差异手册》(标志、图像、底座等)、《货物来源手册》(《行动》、《影像照片》、《药品清单》等)。策去撕裂L的气质难于纵容。L的《50ème anniversaire de la Conconvenant Methods in Medicine en 2011》，《Les enjeux du fage de données on tétédiscuteéS et un applàla réflexation Approfdie sur sul sur spects de L》分析de données et de L的《Dans le Domaine biomédical aétélancécé》(Bellazzi，Diomidous et al)。2011年)。 Les données biomédicales se Caracérisent Par Leur Grand Dimension dans le sens oúelle sont Constituées d‘un explembleélevéd’观察(例如，Au Cours Du Temps，Durant Popsieur Cycle d‘ActitiitéS ou Durant Popsieurétats)。再加上，这是一种很稀有的东西，因为这是一种现代关系。Ceci nous对抗、忧郁、分析和分析不是变数，而是观察。 这是一项基本的、可触摸的发展理论和方法、应用程序和重要的应用程序。Son Object f général est de发展per des méthodes avancées d‘analyze de données Multimodales et de de分类de formes et leur mise en Applications en génie biomédical.S说：“我的目的是帮助他们。” 目标1：多模式分类与应用--L的病理学援助。 目标2：宏大维度和应用程序的现代化。 目标3：分类标志复合体等应用于L的辅助诊断病理学。 L的《促进和协调发展》、《分析和分类与形式》、《科学与发展的应用》、《诊断与治疗的应用》、《疾病的诊断与治疗》。Les méthodes d‘aide au Diagnotics De Genou seront intégrées au système d’évaluing fctionnelle du genou KneKG，Actiellement Commercial alisépar la Compagnie Canadienne Emovi qui vient‘存在tre par le fond de recherche québécois en santécomme des 10 percées Science fique du Labatatire au病人。

Le développement rapide des technologies de l’information a engendré une augmentation considérable de la masse de données hétérogènes (de nature différente) enregistrées à partir de plusieurs modalités d’acquisitions. Ces données, caractérisées de multimodales et hétérogènes, se présentent souvent dans des formats différents (signaux, images, bases de données, etc.), provenant de sources de données différentes (capteurs de mouvement, imageries radiographiques, caractéristiques démographiques et évaluations cliniques, etc.) ce qui rend l’extraction des connaissances difficile. À l’occasion du 50ème anniversaire de la conférence Methods of Information in Medicine en 2011, les enjeux du forage de données ont été discutés et un appel à la réflexion approfondie sur les perspectives de l’analyse de données et de l’extraction de connaissances dans le domaine biomédical a été lancé (Bellazzi, Diomidous et al. 2011). Les données biomédicales se caractérisent par leur grande dimension dans le sens où elles sont constituées d’un ensemble élevé d’observations (par exemple, au cours du temps, durant plusieurs cycles d’activités ou durant plusieurs états). De plus, ces données sont rares dans le sens où les bases de données actuelles contiennent relativement peu d’échantillons. Ceci nous confronte, souvent, à faire des analyses de données dont le nombre de variables dépasse le nombre d'observations  Le programme de recherche que nous proposons de mener a un caractère aussi bien fondamental, touchant le développement théorique et méthodologique, qu’appliqué, appréhendant des applications importantes en génie biomédical. Son objectif général est de développer des méthodes avancées d'analyse de données multimodales et de classification de formes et leur mise en application en génie biomédical. Les objectifs visés par la présente demande sont les suivants: Objectif 1 : Classification de données multimodales hétérogènes et application à l’aide au traitement de pathologies du genou. Objectif 2 : Modélisation de signaux de grande dimension et application aux données biomécaniques. Objectif 3 : Classification de signaux complexes et application à l’aide au diagnostic de pathologies du genou. La réalisation de ces objectifs contribuera directement à l’avancement des connaissances, d’une part, dans le domaine d’analyse de données et de classification de formes et, d’autre part, dans le domaine de la santé par le développement d’applications d’aide au diagnostic et d’outils d’aide à la décision de traitement de pathologies du système musculo-squelettique. Les méthodes d’aide au diagnostic de pathologie du genou seront intégrées au système d’évaluation fonctionnelle du genou KneeKG, actuellement commercialisé par la compagnie canadienne EMOVI qui vient d’être reconnu par le Fond de recherche québécois en santé comme une des 10 percées scientifiques du laboratoire au patient.