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

信息技术的快速发展使人们可以考虑通过多种方式获取不同性质的数据。Ces données，caractérisées de multimodales et hétérogènes，se présentent souvent dans des formats différents（signaux，images，bases de données，etc.），programme de sources de données différentes（captured de movement，imageries radiographiques，caractéristiques démographiques et évaluations cliniques，etc.）这是一种提取困难认知的方法。在2011年召开的医学信息方法会议50周年之际，对患者的研究进行了讨论，并提出了阿佩尔对生物医学领域中患者分析和知识提取的观点进行了反思（Bellazzi，Diomidous等，2011年）。 生物医学理论在生物学意义上具有多维性，它由一个整体的观测组成（根据时间、Au cours、杜兰特plusieurs cycle d'activités或杜兰特plusieurs états）。此外，这些事实在实际事实的基础上是罕见的。Ceci nous confronte，souvent，à faire des analyses de données dont le nombre de variables dépasse le nombre d'observations 我们的研究计划建议将一个基本的理论和方法学的发展结合起来，应用于生物医学遗传学的重要应用。一般目的是介绍多模态分析的先进方法和生物医学遗传学中的形态分类和应用。当前需求的目标如下： 目标1：多模式遗传学诊断的分类及其在基因病理学治疗中的应用。 目标2：调整三维信号并应用于生物医学领域。 目的3：综合征的分类及其在遗传病理学辅助Au诊断中的应用。 这些目标的实现直接促进了Navisphere在疾病分析和形式分类领域的认识，以及在健康领域的诊断和治疗决策领域的应用。Les methodes d'aide Au diagnosis de genou seront intégrées Au système d'evaluation functionnelle du genou KneeKG，actuellement commercialisé par la compagnie canadienne EMOVI which vient d'être recognu par le Fond de recherche québécois en santé comme une des 10 ées scientifiques du laboratoire Au patient.

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.