Le travail de cette thèse se situe dans le cadre général d'aide à la surveillance de patients en USls. Nous avons présenté une méthode d'extraction d'informations à partir des données physiologiques, en l'occurrence des tendances décrivant le comportement de patients en USls. Cette méthode, développée précédemment par [Charbonnier, 2005] au sein du LAG, repose sur un processus de représentation qualitative des signaux. Cette représentation réduit considérablement la quantité de données manipulées, ce qui facilite le travail de surveillance de l'opérateur et l'aide à interpréter les données. Après avoir apporté des modifications sur la méthodologie d'extraction de tendances, nous avons développé un système de filtrage d'alarmes en ne se basant au début que sur les tendances, où nous avons essayé de reconnaître quelques événements cliniques sur les différents paramètres physiologiques surveillés. En second lieu, nous avons présenté un système de filtrage d'alarmes plus spécifique au signal Sp02 (source de problèmes vitaux) en se basant sur les tendances ainsi que des indices de changement liés aux deux fonctions respiratoire et hémodynamique (circulation sanguine).

Dans cette th{è}se, nous nous int{é}ressons {à} la repr{é}sentation et {à} la classification de structures spatiales dans le cadre de la reconnaissance de mod{è}les de paysages agricoles sur des images satellites. Nous avons d{é}fini, lors d'une phase d'acquisition des connaissances, des mod{è}les de paysages sous forme de classes dans un syst{è}me de repr{é}sentation des connaissances par objets. Les classes sont reli{é}es entre elles par des relations spatiales qualitatives. Les relations spatiales sont des classes dont les instances lient d'autres classes. Les classes de relations sont organis{é}es dans une hi{é}rarchie ayant une structure de treillis permettant de repr{é}senter la sp{é}cialisation, l'implication, la disjonction et la conjonction de relations. Nous avons choisi un treillis de Galois qui permet de mettre en {é}vidence le lien entre relations et conditions n{é}cessaires {à} la v{é}rification des relations sur l'image. Gr{â}ce {à} cette structure, nous avons propos{é} un algorithme de recherche de l'ensemble minimum des conditions qui permet de r{é}duire le nombre d'op{é}rations sur les images. Des algorithmes ont {é}t{é} aussi propos{é}s pour repr{é}senter les propri{é}t{é}s math{é}matiques des relations. Nous proposons d'ajouter au langage quatre facettes permettant de repr{é}senter la quantification des relations spatiales. Nous avons modifi{é} l'op{é}ration qui associe un mod{è}le {à} une entit{é} pour prendre en compte la quantification des relations dans la classification des structures spatiales. Le syst{è}me de reconnaissance a {é}t{é} implant{é} dans le langage \yafool et mis en \oe{}uvre sur des cartes de la r{é}gion Lorraine.