INTRODUCTION GENERALE
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1. INTRODUCTION GENERALE INTRODUCTION GENERALE INTRODUCTION GENERALE L intelligence artificielle IA est une discipline en Evolution rapide qui manipule des concepts des techniques et des technologies informatiques pour traiter des probl mes difficilement r solus par l homme dont la solution exige des connaissances de la perception du raisonnement et de l apprentissage L IA offre son lot de d couvertes chaque jour dans diff rents domaines tout comme en m decine Les syst mes d aide au diagnostic et de suivi m dical des patients ont un r le important dans l am lioration de la qualit des diagnostics Ces syst mes constituent donc des moyens techniques indispensables dans le domaine m dicale notamment la cardiologie Dans un tel domaine de nombreuses m thodes de classification ont t appliqu es cherchant toujours am liorer et augmenter l efficacit et l interpretabilite La classification est un domaine de recherche qui a t d velopp aux ann es soixante C est l une parmi les techniques les plus utilis es en m decine Il s agit d affecter un ensemble d objets un ensemble de classes selon la description de celles ci Cette description est effectu e grace a des propri t s ou des conditions typiques propres aux classes Les objets sont alors classifi s suivant qu ils v rifient ou non ces conditions ou propri t s Le domaine de la reconnaissance des arythmies2. ation car il permet avantageusement de tenir compte d une connaissance a priori du comportement lectrophysiologique du c ur Afin d utiliser les HMMs pour la reconnaissance de s quences il est n cessaire dans un premier temps de proposer un mod le pour le syst me ensuite d finir les tats et les observations du syst me Notre choix se porte sur une observation vectorielle discr te il est donc n cessaire d effectuer une transformation num rique symbolique sur les donn es requises a partir de la base brute afin de les rendre manipulables par les algorithmes des chaines de Markov cach es Baum Welch Forward Backward Viterbi Dans le cadre de notre projet nous avons utilis une base de donn es r elle MIT BIH du laboratoire de l h pital de Beth Isra l a Boston et du Massachusetts Institut Techonology MIT Et un double objectif a t fix 1 Montrer l apport des HMMs dans la classification des donn es m dicales cardiologiques 2 Mettre en vidence l interpr tabilit des r sultats des diff rentes exp rimentations men es Pour accomplir notre projet et r aliser notre travail nous avons pass par diff rentes tapes et nous avons divis le m moire en trois parties Le premier chapitre est consacr aux notions de base cardiologique Le deuxi me quant lui pr sente et explique en d tails la solution propos e a notre probl me une m thode r cente et efficace une m thode stochastique
3. cardiaques est devenu l un des sujets de recherche les plus int ressants en classification L enregistrement du signal cardiaque ECG sur de longues dur es est un examen non invasif tr s employ en cardiologie et qui facilite beaucoup la pose d un diagnostic Mais demandant beaucoup de temps l analyse de cette grande quantit d information est rarement men e de mani re exhaustive par le m decin Proposer une application de lecture et d analyse de ces donn es pour r aliserun premier filtre permettant la mise en vidence des p riodes d enregistrements o s op rent des modifications rythmiques qui sont souvent indicatrices de pathologies c est le but de notre travail Notre projet doit permettre une meilleure interpr tation des r sultats et donc conduire a une meilleure valuation propos e aux m decins Nous avons fait appel plusieurs experts dans le domaine cardiologique E INTRODUCTION GENERALE Nous nous int ressons l tude d un classifieur bas sur les concepts des HMMs C est un systeme de classification probabiliste Le but principal est la conception d un systeme d aide au diagnostic permettant a partir d ECGs r els de d tecter trois familles d arythmies cardiaques savoir les extrasystoles atriales ESA les extrasystoles jonctionnelles ESH et les extrasystoles ventriculaires ESV L emploi de chaines de Markov cach es a t retenu pour r aliser cette applic
4. qui mod lise les tats les HMMs A Le troisi me chapitre pr sente la m thodologie d impl mentation et les modules de notre application environnement de programmation avec un manuel d utilisation via une description fonctionnelle du logiciel ainsi que les r sultats obtenus Il se focalise ensuite sur l interpr tation des r sultats et de l tat du syst me au cours de l apprentissage Le m moire se termine par une conclusion et perspectives Elle donne un aper u g n ral du travail accompli Er
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