Dans cette thèse, nous proposons et évaluons la mise en place de la chaine complète de traitement de l'information pour la détermination de l'état de santé d'un blessé polytraumatisé. Nous faisons l'hypothèse que l'état de santé du blessé est observable dans un espace généré à partir de caractéristiques extraites sur des mesures provenant de capteurs portables. Au cours du polytraumatisme, son état se déplace dans des régions propres à chaque classe de choc hémorragique rencontrée, indépendante de l'individu. Le but de cette étude est de trouver ces régions par apprentissage supervisé pour un espace de dimension le plus faible possible (minimisation du nombre de capteurs). Pour cela, nous avons mis au point un modèle animal de choc hémorragique sur de jeunes porcs subissant une perte de sang continue à débit contrôlé. Dans un premier temps l'apprentissage a été réalisé en observant l'état instantané, l'évolution dynamique étant vue comme contextuelle. Dans un second temps nous avons évalué l'apport de l'information dynamique.

Ce travail de thèse adresse le problème de la désambiguïsation lexicale automatique à l'aide de<br />méthodes d'apprentissage supervisé. Dans une première partie, nous proposons un ensemble de<br />puissants outils de manipulation de corpus linguistiques étiquetés. Pour réaliser ces outils, nous<br />avons développé une bibliothèque \texttt{C\fup{++}} qui implémente un langage élaboré et expressif<br />d'interrogation de corpus, basé sur des \emph{méta-expressions régulières}. Dans une seconde<br />partie, nous comparons divers algorithmes d'apprentissage supervisé, que nous utilisons ensuite<br />pour mener à bien une étude systématique et approfondie de différents critères de désambiguïsation,<br />basés sur la cooccurrence de mots et plus généralement de n-grammes. Nos résultats vont parfois à<br />l'encontre de certaines pratiques dans le domaine. Par exemple, nous montrons que la suppression<br />des mots grammaticaux dégrade les performances et que les bigrammes permettent d'obtenir de<br />meilleurs résultats que les unigrammes.

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L'objectif de cette thèse, menée dans un cadre industriel, est d'apparier des contenus textuels médiatiques. Plus précisément, il s'agit d'apparier à des articles de presse en ligne des vidéos pertinentes, pour lesquelles nous disposons d'une description textuelle. Notre problématique relève donc exclusivement de l'analyse de matériaux textuels, et ne fait intervenir aucune analyse d'image ni de langue orale. Surviennent alors des questions relatives à la façon de comparer des objets textuels, ainsi qu'aux critères mobilisés pour estimer leur degré de similarité. L'un de ces éléments est selon nous la similarité thématique de leurs contenus, autrement dit le fait que deux documents doivent relater le même sujet pour former une paire pertinente. Ces problématiques relèvent du domaine de la recherche d'information (ri), dans lequel nous nous ancrons principalement. Par ailleurs, lorsque l'on traite des contenus d'actualité, la dimension temporelle est aussi primordiale et les problématiques qui l'entourent relèvent de travaux ayant trait au domaine du topic detection and tracking (tdt) dans lequel nous nous inscrivons également.Le système d'appariement développé dans cette thèse distingue donc différentes étapes qui se complètent. Dans un premier temps, l'indexation des contenus fait appel à des méthodes de traitement automatique des langues (tal) pour dépasser la représentation classique des textes en sac de mots. Ensuite, deux scores sont calculés pour rendre compte du degré de similarité entre deux contenus : l'un relatif à leur similarité thématique, basé sur un modèle vectoriel de ri; l'autre à leur proximité temporelle, basé sur une fonction empirique. Finalement, un modèle de classification appris à partir de paires de documents, décrites par ces deux scores et annotées manuellement, permet d'ordonnancer les résultats.L'évaluation des performances du système a elle aussi fait l'objet de questionnements dans ces travaux de thèse. Les contraintes imposées par les données traitées et le besoin particulier de l'entreprise partenaire nous ont en effet contraints à adopter une alternative au protocole classique d'évaluation en ri, le paradigme de Cranfield. / The goal of this thesis, conducted within an industrial framework, is to pair textual media content. Specifically, the aim is to pair on-line news articles to relevant videos for which we have a textual description. The main issue is then a matter of textual analysis, no image or spoken language analysis was undertaken in the present study. The question that arises is how to compare these particular objects, the texts, and also what criteria to use in order to estimate their degree of similarity. We consider that one of these criteria is the topic similarity of their content, in other words, the fact that two documents have to deal with the same topic to form a relevant pair. This problem fall within the field of information retrieval (ir) which is the main strategy called upon in this research. Furthermore, when dealing with news content, the time dimension is of prime importance. To address this aspect, the field of topic detection and tracking (tdt) will also be explored.The pairing system developed in this thesis distinguishes different steps which complement one another. In the first step, the system uses natural language processing (nlp) methods to index both articles and videos, in order to overcome the traditionnal bag-of-words representation of texts. In the second step, two scores are calculated for an article-video pair: the first one reflects their topical similarity and is based on a vector space model; the second one expresses their proximity in time, based on an empirical function. At the end of the algorithm, a classification model learned from manually annotated document pairs is used to rank the results.Evaluation of the system's performances raised some further questions in this doctoral research. The constraints imposed both by the data and the specific need of the partner company led us to adapt the evaluation protocol traditionnal used in ir, namely the cranfield paradigm. We therefore propose an alternative solution for evaluating the system that takes all our constraints into account.

Dans notre communication quotidienne avec les autres, nous avons autant de considération pour l’interlocuteur lui-même que pour l’information transmise. En permanence coexistent en effet deux modes de transmission : le verbal et le non-verbal. Sur ce dernier thème intervient principalement l’expression faciale avec laquelle l’interlocuteur peut révéler d’autres émotions et intentions. Habituellement, un processus de reconnaissance d’émotions faciales repose sur 3 étapes : le suivi du visage, l’extraction de caractéristiques puis la classification de l’expression faciale. Pour obtenir un processus robuste apte à fournir des résultats fiables et exploitables, il est primordial d’extraire des caractéristiques avec de forts pouvoirs discriminants (selon les zones du visage concernées). Les avancées récentes de l’état de l’art ont conduit aujourd’hui à diverses approches souvent bridées par des temps de traitement trop couteux compte-tenu de l’extraction de descripteurs sur le visage complet ou sur des heuristiques mathématiques et/ou géométriques.En fait, aucune réponse bio-inspirée n’exploite la perception humaine dans cette tâche qu’elle opère pourtant régulièrement. Au cours de ces travaux de thèse, la base de notre approche fut ainsi de singer le modèle visuel pour focaliser le calcul de nos descripteurs sur les seules régions du visage essentielles pour la reconnaissance d’émotions. Cette approche nous a permis de concevoir un processus plus naturel basé sur ces seules régions émergentes au regard de la perception humaine. Ce manuscrit présente les différentes méthodologies bio-inspirées mises en place pour aboutir à des résultats qui améliorent généralement l’état de l’art sur les bases de référence. Ensuite, compte-tenu du fait qu’elles se focalisent sur les seules parties émergentes du visage, elles améliorent les temps de calcul et la complexité des algorithmes mis en jeu conduisant à une utilisation possible pour des applications temps réel. / Communication in any form i.e. verbal or non-verbal is vital to complete various daily routine tasks and plays a significant role inlife. Facial expression is the most effective form of non-verbal communication and it provides a clue about emotional state, mindset and intention. Generally automatic facial expression recognition framework consists of three step: face tracking, feature extraction and expression classification. In order to built robust facial expression recognition framework that is capable of producing reliable results, it is necessary to extract features (from the appropriate facial regions) that have strong discriminative abilities. Recently different methods for automatic facial expression recognition have been proposed, but invariably they all are computationally expensive and spend computational time on whole face image or divides the facial image based on some mathematical or geometrical heuristic for features extraction. None of them take inspiration from the human visual system in completing the same task. In this research thesis we took inspiration from the human visual system in order to find from where (facial region) to extract features. We argue that the task of expression analysis and recognition could be done in more conducive manner, if only some regions are selected for further processing (i.e.salient regions) as it happens in human visual system. In this research thesis we have proposed different frameworks for automatic recognition of expressions, all getting inspiration from the human vision. Every subsequently proposed addresses the shortcomings of the previously proposed framework. Our proposed frameworks in general, achieve results that exceeds state-of-the-artmethods for expression recognition. Secondly, they are computationally efficient and simple as they process only perceptually salient region(s) of face for feature extraction. By processing only perceptually salient region(s) of the face, reduction in feature vector dimensionality and reduction in computational time for feature extraction is achieved. Thus making them suitable for real-time applications.

De nos jours, dans plusieurs domaines, tels que la bio-informatique ou le multimédia, les données peuvent être représentées par plusieurs ensembles d'attributs, appelés des vues. Pour une tâche de classification donnée, nous distinguons deux types de vues : les vues fortes sont celles adaptées à la tâche, les vues faibles sont adaptées à une (petite) partie de la tâche ; en classification multi-classes, chaque vue peut s'avérer forte pour reconnaître une classe, et faible pour reconnaître d’autres classes : une telle vue est dite déséquilibrée. Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de l'apprentissage supervisé et ont pour but de traiter les questions d'apprentissage multi-vue dans le cas des vues fortes, faibles et déséquilibrées. La première contribution de cette thèse est un algorithme d'apprentissage multi-vues théoriquement fondé sur le cadre de boosting multi-classes utilisé par AdaBoost.MM. La seconde partie de cette thèse concerne la mise en place d'un cadre général pour les méthodes d'apprentissage de classes déséquilibrées (certaines classes sont plus représentées que les autres). Dans la troisième partie, nous traitons le problème des vues déséquilibrées en combinant notre approche des classes déséquilibrées et la coopération entre les vues mise en place pour appréhender la classification multi-vues. Afin de tester les méthodes sur des données réelles, nous nous intéressons au problème de classification d'appels téléphoniques, qui a fait l'objet du projet ANR DECODA. Ainsi chaque partie traite différentes facettes du problème. / Nowadays, in many fields, such as bioinformatics or multimedia, data may be described using different sets of features, also called views. For a given classification task, we distinguish two types of views:strong views, which are suited for the task, and weak views suited for a (small) part of the task; in multi-class learning, a view can be strong with respect to some (few) classes and weak for the rest of the classes: these are imbalanced views. The works presented in this thesis fall in the supervised learning setting and their aim is to address the problem of multi-view learning under strong, weak and imbalanced views, regrouped under the notion of uneven views. The first contribution of this thesis is a multi-view learning algorithm based on the same framework as AdaBoost.MM. The second part of this thesis proposes a unifying framework for imbalanced classes supervised methods (some of the classes are more represented than others). In the third part of this thesis, we tackle the uneven views problem through the combination of the imbalanced classes framework and the between-views cooperation used to take advantage of the multiple views. In order to test the proposed methods on real-world data, we consider the task of phone calls classifications, which constitutes the subject of the ANR DECODA project. Each part of this thesis deals with different aspects of the problem.

Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour objectif d’extraire les différents segments informatifs au sein de séquences vidéo, plus particulièrement aériennes. L’interprétation manuelle de telles vidéos dans une optique de renseignement se heurte en effet au volume des données disponibles. Une assistance algorithmique fondée sur diverses modalités d’indexation est donc envisagée, dans l’objectif de repérer les "segments d’intérêt" et éviter un parcours intégral de la vidéo. Deux approches particulières ont été retenues et respectivement développées au sein de chaque partie. La partie 1 propose une utilisation des conditions de prise de vue (CPDV) comme modalités d’indexation. Une évaluation de la qualité image permet ainsi de filtrer les segments temporels de mauvaise qualité et donc inexploitables. La classification du mouvement image apparent directement lié au mouvement caméra, fournit une indexation de séquences vidéo en soulignant notamment les segments potentiels d’intérêt ou au contraire les segments difficiles présentant un mouvement très rapide ou oscillant. La partie 2 explore le contenu dynamique de la séquence vidéo, plus précisément la présence d’objets en mouvement. Une première approche locale en temps est présentée. Elle filtre les résultats d’une première classification par apprentissage supervisé en exploitant les informations de contexte, spatial puis sémantique. Différentes approches globales en temps sont par la suite explorées. De telles approches permettent de garantir la cohérence temporelle des résultats et réduire les fausses alarmes. / The objective of this thesis is to extract the informative temporal segments from video sequences, more particularly in aerial video. Manual interpretation of such videos for information gathering faces an ever growing volume of available data. We have thus considered an algorithmic assistance based on different modalities of indexation in order to locate "segments of interest" and avoid a complete visualization of the video. We have chosen two methods in particular and have respectively developed them in each part of this thesis. Part 1 describes how viewing conditions can be used as a method of indexation. The assessment of image quality enables to filter out the temporal segments for which the quality is low and which can thus not be exploited. The classification of global image motion, which is directly linked to camera motion, leads to a method of indexation for video sequences. Indeed, it emphasizes possible segments of interest or, conversely, difficult segments for which motion is very fast or oscillating. Part 2 focuses on the dynamic content of video sequences, especially the presence of moving objects. We first present a local (in time) approach. This approach refines the results obtained after a first classification by supervised learning by using contextual information, spatial then semantic information. We have then investigated several methods for moving object detection which are global in time. Such approaches aim to enforce the temporal consistency of the detected objects and to reduce false detections.

Il existe dans le sud ouest algérien plusieurs variétés de berbère. Certaines d'entre elles sont situées dans la région dite du Sud-Oranais et peuvent être cataloguées comme des langues en danger. Nous avons donc entrepris de décrire ces variétés avant qu'elles ne disparaissent. Cela a été mené à bien en réalisant plusieurs enquêtes de terrain. Par ailleurs, ce travail de documentation linguistique et de conservation du patrimoine culturel n'est qu'un des aspects de cette thèse. Ce travail académique est à la croisée de différents domaines disciplinaires. Nous avons eu recours aux méthodes en usage en Sciences de l'Information Géographique (SIG) et en Sciences Des Données (SDD) pour mener une étude dialectologique. Grâce aux SIG, nous avons réalisé une étude géolinguistique qui nous a permis de visualiser sur des cartes linguistiques la distribution de la variation linguistique de certaines consonnes. À partir de ces données, nous avons discuté de la réalité phonologique de ces consonnes simples et géminées. Dans le prolongement, une étude dialectométrique a été effectuée en nous basant sur des méthodes de partitions des données. Nous avons utilisé les méthodes d'Apprentissage Non Supervisé (PHA, k-moyenne, MDS, ...) et les méthodes d'Apprentissage Supervisé (CART) connues en SDD. Les résultats ont été affichés sous la forme de figures (cartes linguistiques, dendogramme, heatmap, arbre, ...) à des fins d'exploration visuelle des données. L'ensemble de ces études a été accompli par le biais d'un traitement informatique (langage R). Puis, nous avons entrepris une analyse phonétique fondée sur une étude acoustique des rhotiques alvéolaires : [ɾ], [r], [ɾˤ] et [rˤ]. Ces unités phoniques se distinguent par leur temporalité et leur réalisation articulatoire. Ainsi, les spectrogrammes nous ont permis d'examiner la distribution de ces sons. Puis, cela nous a aidé à distinguer ce qui relevait de la phonétique et de la phonologie. Ensuite, nous avons achevé cette thèse par une étude phonétique et statistique. Ces dernières ont porté sur l'obstruction réalisée par la pointe de la langue et sur la nature des vocoïdes qui accompagnent les rhotiques alvéolaires dans l'environnement d'une consonne. / There are several Berber languages in the south west of Algeria. Some of them are situated in the so-called Sud-Oranais and they can be categorized as endangered languages. So I have decided to describe them before they disappear. That’s why, I have carried out several fieldworks. But, this linguistic documentation work and cultural heritage conservation are just one of aspects of our thesis. This PhD are transdisciplinary. I have used the methods which are applied in Geographic Information Science (GIS) and in Data Science (DS) to carry out a dialectological study. A geolinguistic study has been undertaken and has enabled to visualize the expansion of the linguistic variation of certain consonants through GIS. Based on these data, I have debated the phonological reality of the simple and geminate consonants. From this research, a dialectometric study was carried out on the basis of data partitioning methods. I have used the Unsupervised Learning Methods (HAC, k-mean, MDS, ...) and the Supervised Learning Methods (CART) known in DS. A visual exploration (linguistic maps, dendogram, heatmap, tree, ...) approach is proposed in order to analyse the results which have been realized through computer processing (R language). Then, I have undertaken a phonetic analysis, which is based on an acoustic study of alveolar rhotics : [ɾ], [r], [ɾˤ] and [rˤ]. These phonic unities are distinguished by their temporality and their articulatory realization. Thus, the spectrograms enabled to examine the distribution of these sounds and to distinguish what was related to phonetic and phonology. Then, this thesis with a phonetic and statistical study has reinforced this research focused on the obstruction made by the tip of the tongue and on the nature of the vocoids which goes along with the alveolar rhotic in the area of the consonants.

Nous présentons dans cette thèse un nouveau paradigme pour caractériser la maladie d’Alzheimer à travers l’écriture manuscrite acquise sur tablette graphique. L’état de l’art est dominé par des méthodes qui supposent un comportement unique ou homogène au sein de chaque profil cognitif. Ces travaux exploitent des paramètres cinématiques globaux, sur lesquels ils appliquent des tests statistiques ou des algorithmes de classification pour discriminer les différents profils cognitifs (les patients Alzheimer, les troubles cognitifs légers (« Mild Cognitive impairment » : MCI) et les sujets Contrôle (HC)). Notre travail aborde ces deux limites de la littérature de la façon suivante : premièrement au lieu de considérer un comportement homogène au sein de chaque profil cognitif ou classe (HC, MCI, ES-AD : « Early-Stage Alzheimer Disease »), nous nous sommes affranchis de cette hypothèse (ou contrainte) forte de la littérature. Nous considérons qu’il peut y avoir plusieurs comportements au sein de chaque profil cognitif. Ainsi, nous proposons un apprentissage semi-supervisé pour trouver des groupes homogènes de sujets et analysons l’information contenue dans ces clusters ou groupes sur les profils cognitifs. Deuxièmement, au lieu d’exploiter les paramètres cinématiques globaux (ex : vitesse moyenne, pression moyenne, etc.), nous avons défini deux paramétrisations ou codages : une paramétrisation semi-globale, puis locale en modélisant la dynamique complète de chaque paramètre. L’un de nos résultats importants met en évidence deux clusters majeurs qui sont découverts, l’un dominé par les sujets HC et MCI et l’autre par les MCI et ES-AD, révélant ainsi que les patients atteints de MCI ont une motricité fine qui est proche soit des sujets HC, soit des patients ES-AD. Notre travail montre également que la vitesse prise localement regroupe un ensemble riche des caractéristiques telles que la taille, l’inclinaison, la fluidité et la régularité, et révèle comment ces paramètres spatiotemporels peuvent conjointement caractériser les profils cognitifs. / We present, in this thesis, a novel paradigm for assessing Alzheimer’s disease by analyzing impairment of handwriting (HW) on tablets, a challenging problem that is still in its infancy. The state of the art is dominated by methods that assume a unique behavioral trend for each cognitive profile, and that extract global kinematic parameters, assessed by standard statistical tests or classification models, for discriminating the neuropathological disorders (Alzheimer’s (AD), Mild Cognitive Impairment (MCI)) from Healthy Controls (HC). Our work tackles these two major limitations as follows. First, instead of considering a unique behavioral pattern for each cognitive profile, we relax this heavy constraint by allowing the emergence of multimodal behavioral patterns. We achieve this by performing semi-supervised learning to uncover homogeneous clusters of subjects, and then we analyze how much information these clusters carry on the cognitive profiles. Second, instead of relying on global kinematic parameters, mostly consisting of their average, we refine the encoding either by a semi-global parameterization, or by modeling the full dynamics of each parameter, harnessing thereby the rich temporal information inherently characterizing online HW. Thanks to our modeling, we obtain new findings that are the first of their kind on this research field. A striking finding is revealed: two major clusters are unveiled, one dominated by HC and MCI subjects, and one by MCI and ES-AD, thus revealing that MCI patients have fine motor skills leaning towards either HC’s or ES-AD’s. This thesis introduces also a new finding from HW trajectories that uncovers a rich set of features simultaneously like the full velocity profile, size and slant, fluidity, and shakiness, and reveals, in a naturally explainable way, how these HW features conjointly characterize, with fine and subtle details, the cognitive profiles.

Les récentes avancées dans le domaine de la miniaturisation des capteurs biomédicaux à ultra-faible consommation énergétique, permettent aujourd’hui la conception de systèmes de télésurveillance médicale, à la fois plus intelligents et moins invasifs. Ces capteurs sont capables de collecter des signaux vitaux tels que le rythme cardiaq ue, la température, la saturation en oxygène, la pression artérielle, l'ECG, l'EMG, etc., et de les transmettre sans fil à un smartphone ou un autre dispositif distant. Ces avancées sus-citées ont conduit une large communauté scientifique à s'intéresser à la conception de nouveaux systèmes d'analyse de données biomédicales, en particulier de l’électrocardiogramme (ECG). S’inscrivant dans cette thématique de recherche, la présente thèse s’intéresse principalement à l’analyse et à la détection automatique des maladies cardiaques coronariennes, en particulier l’ischémie myocardique et l’infarctus du myocarde (IDM). A cette fin, et compte tenu de la nature non stationnaire et fortement bruitée du signal ECG, le premier défi a été d'extraire les paramètres pertinents de l’ECG, sans altérer leurs caractéristiques essentielles. Cette problématique a déjà fait l’objet de plusieurs travaux et ne représente pas l’objectif principal de cette thèse. Néanmoins, étant un prérequis incontournable, elle a nécessité une étude et une compréhension de l'état de l'art afin de sélectionner la méthode la plus appropriée. En s'appuyant sur les paramètres ECG extraits, en particulier les paramètres relatifs au segment ST et à l'onde T, nous avons contribué dans cette thèse par deux approches d'analyse ECG : (1) Une première analyse réalisée au niveau de la série temporelle des paramètres ECG, son objectif est de détecter les élévations anormales du segment ST et de l'onde T, connues pour être un signe précoce d'une ischémie myocardique ou d’un IDM. (2) Une deuxième analyse réalisée au niveau des battements de l’ECG, dont l’objectif est la classification des anomalies du segment ST et de l’onde T en différentes catégories. Cette dernière approche est la plus utilisée dans la littérature, cependant, il est difficile d’interpréter les résultats des travaux existants en raison de l'absence d’une méthodologie standard de classification. Nous avons donc réalisé notre propre étude comparative des principales méthodes de classification utilisées dans la littérature, en prenant en compte diverses classes d'anomalies ST et T, plusieurs paramètres d'évaluation des performances ainsi que plusieurs dérivations du signal ECG. Afin d'aboutir à des résultats plus significatifs, nous avons également réalisé la même étude en prenant en compte la présence d'autres anomalies cardiaques fréquentes dans l’ECG (arythmies). Enfin, en nous basant sur les résultats de cette étude comparative, nous avons proposé une nouvelle approche de classification des anomalies ST-T en utilisant une combinaison de la technique du Boosting et du sous-échantillonnage aléatoire, notre objectif étant de trouver le meilleur compromis entre vrais-positifs et faux-positifs. / Recent advances in sensing and miniaturization of ultra-low power devices allow for more intelligent and wearable health monitoring sensor-based systems. The sensors are capable of collecting vital signs, such as heart rate, temperature, oxygen saturation, blood pressure, ECG, EMG, etc., and communicate wirelessly the collected data to a remote device and/or smartphone. Nowadays, these aforementioned advances have led a large research community to have interest in the design and development of new biomedical data analysis systems, particularly electrocardiogram (ECG) analysis systems. Aimed at contributing to this broad research area, we have mainly focused in this thesis on the automatic analysis and detection of coronary heart diseases, such as Ischemia and Myocardial Infarction (MI), that are well known to be the leading death causes worldwide. Toward this end, and because the ECG signals are deemed to be very noisy and not stationary, our challenge was first to extract the relevant parameters without losing their main features. This particular issue has been widely addressed in the literature and does not represent the main purpose of this thesis. However, as it is a prerequisite, it required us to understand the state of the art proposed methods and select the most suitable one for our work. Based on the ECG parameters extracted, particularly the ST segment and the T wave parameters, we have contributed with two different approaches to analyze the ECG records: (1) the first analysis is performed in the time series level, in order to detect abnormal elevations of the ST segment and the T wave, known to be an accurate predictor of ischemia or MI; (2) the second analysis is performed at the ECG beat level to automatically classify the ST segment and T wave anomalies within different categories. This latter approach is the most commonly used in the literature. However, lacking a performance comparison standard in the state of the art existing works, we have carried out our own comparison of the actual classification methods by taking into account diverse ST and T anomaly classes, several performance evaluation parameters, as well as several ECG signal leads. To obtain more realistic performances, we have also performed the same study in the presence of other frequent cardiac anomalies, such as arrhythmia. Based on this substantial comparative study, we have proposed a new classification approach of seven ST-T anomaly classes, by using a hybrid of the boosting and the random under sampling methods, our goal was ultimately to reach the best tradeoff between true-positives and false-positives.