offres d'emploi formations actualités contact accès annuaire intranet
Séminaires >

Patient motion recognition in medical environment (ICUs : Intensive Care Units) based on the evidential HMM using multi sensor context.

Arnaud AHOUANDJINOU, Université d’Abomey-Calavi, Bénin

jeudi 14 juin 2012 à 15h00


La surveillance des patients en Unités de Soins Intensifs (USIs) dans les services médicaux tels que la cardiologie, l’anesthésie-réanimation est un enjeu capital. Elle revêt un caractère très spécifique et diffère des autres formes de surveillance par la complexité de ses données et l’incomplétude des connaissances. Dans cette thèse, nous abordons le problème de l’apprentissage, de la reconnaissance de comportements et de situations à risque pour le malade à partir d’un système de perception multi-caméra. Il s’agit de modéliser et de reconnaître des scénarii représentatifs de situations normales et surtout anormales (à risque) qui seront ensuite archivés dans une Boîte Noire Médicale (BNM). Un scénario sera basé sur l’enchainement d’évènements élémentaires détectés par le système de vision. Les scénarii peuvent être définis à partir de connaissance humaine (médecins ou surveillants) ou apprises par le système de manière automatique. La reconnaissance doit gérer les incertitudes et les incomplétudes des données mises en jeu dans notre contexte. Dans ce cadre, nous proposons de mettre en œuvre, des mécanismes de gestion de l’incertitude basés sur la théorie de l’évidence.