Cette thèse présente une nouvelle approche de la fusion de données et applique ces notions à la modélisation et au diagnostic probabiliste dans le cadre de la télémédecine. Notre contribution se situe au niveau de la définition d'une notion de gain dans un processus de fusion de données, ainsi que de l'application des réseaux bayésiens dynamiques au diagnostic en télémédecine. Le but final est de réguler, à distance, l'état physiologique d'un patient.<br /><br />Une première étude du domaine de la fusion de données a permis d'exhiber les concepts de base de la fusion de données : processus de fusion de données et notion de gain qualifié. Elle a aussi permi de structurer et de typer les sources de données et les résultats d'un processus de fusion. Cette approche a servi de cadre général à la seconde partie de la thèse qui a portée sur la modélisation et le diagnostic médical dans le cadre d'une application de télémédecine. Il s'agit typiquement d'un problème où interviennent plusieurs sources de données incertaines et hétérogènes. Le projet Diatelicd'assistance à domicile de personnes souffrant d'insuffisance rénale, vise à monitorer l'état d'hydratation d'un patient subissant une dialyse péritonéale. Les données physiologiques recueillies quotidiennement auprès du patient sont incertaines, hétérogènes et bruitées.<br /><br />Les réseaux bayésiens dynamiques permettent de modéliser des dépendances causales, typiques de la connaissance médicale, mais aussi de gérer efficacement le problème de l'incertitude à travers le formalisme probabiliste. Le modèle à base de réseaux bayésiens permet une fusion efficace : notre but est de maximiser le gain en certitude, c'est-à-dire de détecter avec la plus grande confiance possible l'état d'hydratation du patient à partir des informations fournies par les capteurs. Ce travail théorique a donné lieu à l'implémentation d'un moteur d'inférence bayésienne, permettant d'expérimenter nos modèles. Une première version du système Diatelic(v3) a été réalisée.<br /><br />Le processus de fusion que nous modélisons permet une prise de décision plus efficace par le médecin car il indique avec précision l'état physiologique du patient. On peut ainsi réguler son état de santé et éviter les aggravations médicales. Ce travail s'est ouvert à d'autres problématiques : adaptation en-ligne de modèles, quantification du gain et prise en compte de multiples échelles de temps dans un réseau bayésien dynamique.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00009190 |
| Date | 26 November 2002 |
| Creators | BELLOT, David |
| Publisher | Université Henri Poincaré - Nancy I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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