Pour répondre au besoin de 14 millions de personnes, dont près de 10% vit en situation de perte d'autonomie ou de grande dépendance, notre société va devoir trouver rapidement des solutions de prise en charge. La télémédecine, et plus particulièrement la télésurveillance médicale à domicile, constitue aujourd'hui une solution pour pallier le manque de professionnels de santé face au fort accroissement de la population âgée en Europe. Dans ce contexte, nous nous intéressons au HIS -« Habitat intelligent pour la Santé ». Le travail de la thèse a été de développer un outil informatique de simulation des activités (déplacements) d'une personne suivie à l'intérieur d'un HIS. La création d'un simulateur est vue comme un moyen d'améliorer les performances et la qualité de service de la télésurveillance à domicile. Nous avons testé plusieurs méthodes de simulations (réseaux de neurones artificiel, chaines de Markov, urnes de Polya) et retenu les chaines de Markov cachées (HMM). Le simulateur a été implémenté en MATLAB à partir de la modélisation de données réelles provenant d'HIS occupés par des personnes âgées, dont certaines vivent seules. La validation des données produites par le simulateur a été effectuée par mesure de corrélation surfacique entre les données réelles et les données simulées. Ce travail ouvre la voie à la production de données d'activités simulées suivant un profil type de patient, sans passer par de longues et couteuses expérimentations de terrain. / Our societies will have to meet rapidly the needs of 14 million people who often live in situations of loss of autonomy or dependence with quick solutions supported. Telemedicine, and especially the home telemonitoring, is now a solution to alleviate the shortage of health professionals confronted to the great increase in population in Europe. In this context, we investigated the HIS "Smart Habitat for Health". The work of this thesis was to develop a digital simulator of activities (displacements) of a person followed within a HIS. The creation of a simulator is seen as a solution to improve performance and quality of service of home telemonitoring. We tested several methods of simulation (artificial neural networks, Markov chains, Polya urns) and retained the hidden Markov (HMM). This simulator was implemented under MATLAB, after the modeling of data collected in HIS occupied by elderly people, some living alone. Validation of data generated by the simulator was performed by measuring surface correlation between real and simulated data. This work paves the way for production activity data simulated according to a profile type of patient, without going through lengthy and costly field experiments.

Cette thèse aborde les performances d’un réseau corporel utilisant la technologie optique sans fil, comme alternative aux radiofréquences. L’application visée concerne la télésurveillance de patients mobiles, en milieu hospitalier. Après avoir défini les principales caractéristiques des réseaux corporels radiofréquences, notamment dans le cas de l’ultra large bande, nous présentons les avantages à utiliser la technologie optique sans fil. Nous considérons ensuite cette technologie en infrarouge, avec une méthode de propagation dite diffuse, exploitant les réflexions des rayons optiques dans l’environnement du réseau corporel. Les différentes méthodes de modélisation d’un canal optique diffus sont introduites, et nous utilisons deux types de méthodes pour modéliser le canal entre deux noeuds portés : un modèle classique dit « à une réflexion », permettant d’évaluer rapidement des variations de performances, et une méthode de lancer de rayon pour considérer un grand nombre de réflexions. En utilisant différents scénarios, ainsi que la notion de probabilité de rupture, nous montrons que l’optique diffuse permet de réaliser un lien corporel, pour les débits et la qualité de service requise par une application de télésurveillance médicale, et pour une puissance de transmission très inférieure à la limite imposée par la sécurité oculaire. Finalement, nous étudions les performances théoriques d’un réseau corporel en optique diffuse en termes de probabilité d’erreur, avec une gestion de l’accès multiple réalisé par répartition de codes optiques. Nous concluons qu’un réseau de capteurs corporels en optique diffuse est théoriquement réalisable, pour une application médicale de surveillance de patients mobiles dans l’environnement. / This thesis deals with the performance of optical girelles communications for body area networks (BAN) as an alternative solution to the radiofrequency one, in the context of mobile healthcare monitoring. After presenting the main characteristics of a BAN using the radiofrequency technology, specifically in the UWB band, we explain the advantages of the optical wireless technology. Diffuse propagation based on infrared technology is then considered for BAN, exploiting optical reflections from environment surfaces. Several optical wireless channel modeling methods are introduced, and we consider two solutions for the link between two on-body nodes: a classical method named “one reflection model”, used to estimate performance variations, and a ray-launching method, used to take into account a great amount of optical reflections. Considering several scenarios, we determine the outage probability, and show that the diffuse optical wireless technology is able to achieve an on-body link, with the data rates and the quality of service required by health monitoring applications, for a transmitted power far lower than the limit defined in standards. Then, we evaluate the theoretical performance, in terms of error probability, of an optical wireless BAN, considering the optical code division multiple access technique. Finally, we show that a BAN using optical wireless technology is theoretically feasible, regarding a health monitoring application, and considering the mobility of the patient in indoor environment.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Le développement des systèmes de télésurveillance médicale à domicile est fondamental face au vieillissement de la population et aux capacités limitées d admission dans les hôpitaux et centres spécialisés. Ce travail de thèse concerne particulièrement la conception d un assistant intelligent pour l analyse des données hétérogènes collectées par des capteurs au domicile afin de détecter, voire prévenir, l occurrence de situations inquiétantes. Il s agit de concevoir un système d apprentissage des habitudes de vie d une personne, tout écart par rapport à ce profil comportemental étant considéré comme critique. L étude proposée concerne d une part la conception d un processus de simulation pour la génération de grandes quantités de données appropriées au contexte expérimental. D autre part, une méthode générique pour l extraction non supervisée de motifs dans des séquences temporelles multidimensionnelles et hétérogènes est proposée puis expérimentée dans le contexte de l identification des comportements récurrents d une personne dans ses activités quotidiennes. On évalue en particulier les indices de sensibilité (tolérance aux modifications normales de comportement) et de spécificité (rejet des modifications inquiétantes) du système. L application du système d apprentissage aux séquences générées par la simulation permet également de vérifier l extraction possible de comportements récurrents interprétés a posteriori en terme de la réalisation d activités de la vie quotidienne.