Les techniques d'acquisition des signaux médicaux sont en constante évolution et fournissent une quantité croissante de données hétérogènes qui doivent être analysées par le médecin. Dans ce contexte, des méthodes automatiques de traitement des signaux médicaux sont régulièrement proposées pour aider l'expert dans l'analyse qualitative et quantitative en facilitant leur interprétation. Ces méthodes doivent tenir compte de la physique de l'acquisition, de l'a priori que nous avons sur ces signaux et de la quantité de données à analyser pour une interprétation plus précise et plus fiable. Dans cette thèse, l'analyse des tissus biologique par spectroscopie RMN et la recherche des activités fonctionnelles cérébrales et leurs connectivités par IRMf sont explorées pour la recherche de nouveaux bio-marqueurs. Chaque information médicale sera caractérisée par un ensemble d'objets que nous cherchons à extraire, à aligner, et à coder. Le regroupement de ces objets par la mesure de leur similitude permettra leur classification et l'identification de bio-marqueurs. C'est ce schéma global d'indexation et de recherche par le contenu d'objets pour la détection des bio-marqueurs que nous proposons. Pour cela, nous nous sommes intéressés dans cette thèse à modéliser et intégrer les connaissances a priori que nous avons sur ces signaux biologiques permettant ainsi de proposer des méthodes appropriées à chaque étape d'indexation et à chaque type de signal.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00712070 |
| Date | 30 March 2012 |
| Creators | Belghith, Akram |
| Publisher | Université de Strasbourg |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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