Méthodes avancées d'analyse de données multimodales et de classification de formes en génie biomédical
多模式分析和生物医学形式分类的先进方法
基本信息
- 批准号:RGPIN-2015-03853
- 负责人:
- 金额:$ 1.6万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份:2016
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2016-01-01 至 2017-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
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.
信息技术的快速发展,使不同类型的人(本质上不同)的数量得到显着增强,并与收购的附加模式有关。 Ces données、多模态和异质的图像、不同格式的现有资料(signaux、图像、données 等)、不同données 的来源(运动捕捉、放射图像、人口图像等) 评估诊所等)ce qui rend l’extraction des connaissances difficile。 2011 年医学信息方法会议 50 周年纪念日,关于医学信息方法的讨论和应用程序对医学领域分析和知识提取的观点进行了反思埃特兰塞 (Bellazzi、Diomidous 等人,2011 年)。
Les données biomedicales se caractérisent par leur grandeDimension dans le sens où elles sont constituées d’un ensemble élevé d’observations (par example, au cours du temps, durant plusieurs Cycles d’activités ou durant plusieurs états)。另外,这与大陆相关的实际行动的基础有关。我们面临的问题是,对不通过观测名称传递的变量名称进行分析
研究计划是我们的基本建议,涉及理论和方法的发展,以及生物医学的重要应用。其总体目标是开发多模式分析的先进方法以及在生物医学应用中的形式和处理方式的分类。目前的目标要求如下:
目标 1:多模式异质性的分类及其在基因病理学特征中的应用。
目标 2:大尺寸信号的建模和生物力学应用。
目标 3:症状复合体的分类及其在诊断基因病理学中的应用。
实现对诊断和辅助应用程序开发的健康领域贡献方向的认识、部分、形式分析和分类等部分、诊断和辅助应用程序的健康领域背叛决定 肌肉收缩系统的病理学。诊断膝关节病理学的方法以及膝关节功能评估系统的辅助方法,加拿大 EMOVI 公司商业化的行动与魁北克研究基金会的商业合作10 分 病人实验室科学。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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