Extraction de relations spatio-temporelles à partir des données environnementales et de la santé

Thanks to the new technologies (smartphones, sensors, etc.), large amounts of spatiotemporal data are now available. The associated database can be called spatiotemporal databases because each row is described by a spatial information (e.g. a city, a neighborhood, a river, etc.) and temporal information (e.g. the date of an event). This huge data is often complex and heterogeneous and generates new needs in knowledge extraction methods to deal with these constraints (e.g. follow phenomena in time and space).Many phenomena with complex dynamics are thus associated with spatiotemporal data. For instance, the dynamics of an infectious disease can be described as the interactions between humans and the transmission vector as well as some spatiotemporal mechanisms involved in its development. The modification of one of these components can trigger changes in the interactions between the components and finally develop the overall system behavior.To deal with these new challenges, new processes and methods must be developed to manage all available data. In this context, the spatiotemporal data mining is define as a set of techniques and methods used to obtain useful information from large volumes of spatiotemporal data. This thesis follows the general framework of spatiotemporal data mining and sequential pattern mining. More specifically, two generic methods of pattern mining are proposed. The first one allows us to extract sequential patterns including spatial characteristics of data. In the second one, we propose a new type of patterns called spatio-sequential patterns. This kind of patterns is used to study the evolution of a set of events describing an area and its near environment.Both approaches were tested on real datasets associated to two spatiotemporal phenomena: the pollution of rivers in France and the epidemiological monitoring of dengue in New Caledonia. In addition, two measures of quality and a patterns visualization prototype are also available to assist the experts in the selection of interesting patters.Face à l'explosion des nouvelles technologies (mobiles, capteurs, etc.), de grandes quantités de données localisées dans l'espace et dans le temps sont désormais disponibles. Les bases de données associées peuvent être qualifiées de bases de données spatio-temporelles car chaque donnée est décrite par une information spatiale (e.g. une ville, un quartier, une rivière, etc.) et temporelle (p. ex. la date d'un événement). Cette masse de données souvent hétérogènes et complexes génère ainsi de nouveaux besoins auxquels les méthodes d'extraction de connaissances doivent pouvoir répondre (e.g. suivre des phénomènes dans le temps et l'espace). De nombreux phénomènes avec des dynamiques complexes sont ainsi associés à des données spatio-temporelles. Par exemple, la dynamique d'une maladie infectieuse peut être décrite par les interactions entre les humains et le vecteur de transmission associé ainsi que par certains mécanismes spatio-temporels qui participent à son évolution. La modification de l'un des composants de ce système peut déclencher des variations dans les interactions entre les composants et finalement, faire évoluer le comportement global du système. Pour faire face à ces nouveaux enjeux, de nouveaux processus et méthodes doivent être développés afin d'exploiter au mieux l'ensemble des données disponibles. Tel est l'objectif de la fouille de données spatio-temporelles qui correspond à l'ensemble de techniques et méthodes qui permettent d'obtenir des connaissances utiles à partir de gros volumes de données spatio-temporelles. Cette thèse s'inscrit dans le cadre général de la fouille de données spatio-temporelles et l'extraction de motifs séquentiels. Plus précisément, deux méthodes génériques d'extraction de motifs sont proposées. La première permet d'extraire des motifs séquentiels incluant des caractéristiques spatiales. Dans la deuxième, nous proposons un nouveau type de motifs appelé "motifs spatio-séquentiels". Ce type de motifs permet d'étudier l'évolution d'un ensemble d'événements décrivant une zone et son entourage proche. Ces deux approches ont été testées sur deux jeux de données associées à des phénomènes spatio-temporels : la pollution des rivières en France et le suivi épidémiologique de la dengue en Nouvelle Calédonie. Par ailleurs, deux mesures de qualité ainsi qu'un prototype de visualisation de motifs sont été également proposés pour accompagner les experts dans la sélection des motifs d'intérêts

Fouille de données de santé

Dans le domaine de la santé, les techniques d’analyse de données sont de plus en plus populaires et se révèlent même indispensables pour gérer les gros volumes de données produits pour un patient et par le patient. Deux thématiques seront abordées dans cette présentation d'HDR.La première porte sur la définition, la formalisation, l’implémentation et la validation de méthodes d’analyse permettant de décrire le contenu de bases de données médicales. Je me suis particulièrement intéressée aux données séquentielles. J’ai fait évoluer la classique notion de motif séquentiel pour y intégrer des composantes contextuelles, spatiales et sur l’ordre partiel des éléments composant les motifs. Ces nouvelles informations enrichissent la sémantique initiale de ces motifs.La seconde thématique se focalise sur l’analyse des productions et des interactions des patients au travers des médias sociaux. J’ai principalement travaillé sur des méthodes permettant d’analyser les productions narratives des patients selon leurs temporalités, leurs thématiques, les sentiments associés ou encore le rôle et la réputation du locuteur s’étant exprimé dans les messages

Contribution à la modélisation des données spatio-temporelles

Rapport de recherche en modelistion spatio-temporelle impliquant divers technologies incluant les bases de données spatiales, les systèmes d'information géographiques participatifs, le web sémantique, les ontologies spatiales, la knowledge discovery et les réseaux des capteurs sans fils

Système d'information décisionnel sur les interactions environnement-santé : cas de la Fièvre de la Vallée du Rift au Ferlo (Sénégal)

Our research is in part of the QWeCI european project (Quantifying Weather and Climate Impacts on Health in Developing Countries, EU FP7) in partnership with UCAD, the CSE and the IPD, around the theme of environmental health with the practical case on vector-borne diseases in Senegal and particularly the Valley Fever (RVF). The health of human and animal populations is often strongly influenced by the environment. Moreover, research on spread factors of vector-borne diseases such as RVF, considers this issue in its dimension both physical and socio-economic. Appeared in 1912-1913 in Kenya, RVF is a widespread viral anthropo-zoonosis in tropical regions which concerns animals but men can also be affected. In Senegal, the risk area concerns mainly the Senegal River Valley and the forestry-pastoral areas Ferlo. With a Sahelian climate, the Ferlo has several ponds that are sources of water supply for humans and livestock but also breeding sites for potential vectors of RVF. The controlling of the RVF, which is crossroads of three (03) large systems (agro-ecological, pathogen, economic/health/social), necessarily entails consideration of several parameters if one wants to first understand the mechanisms emergence but also consider the work on risk modeling. Our work focuses on the decision making process for quantify the use of health data and environmental data in the impact assessment for the monitoring of RVF. Research teams involved produce data during their investigations periods and laboratory analyzes. The growing flood of data should be stored and prepared for correlated studies with new storage techniques such as datawarehouses. About the data analysis, it is not enough to rely only on conventional techniques such as statistics. Indeed, the contribution on the issue is moving towards a predictive analysis combining both aggregate storage techniques and processing tools. Thus, to discover information, it is necessary to move towards datamining. Furthermore, the evolution of the disease is strongly linked to environmental spatio-temporal dynamics of different actors (vectors, viruses, and hosts), cause for which we rely on spatio-temporal patterns to identify and measure interactions between environmental parameters and the actors involved. With the decision-making process, we have obtained many results :i.following the formalization of multidimensional modeling, we have built an integrated datawarehouse that includes all the objects that are involved in managing the health risk - this model can be generalized to others vector-borne diseases;ii.despite a very wide variety of mosquitoes, Culex neavei, Aedes ochraceus and Aedes vexans are potential vectors of FVR. They are most present in the study area and, during the rainy season period which is most prone to suspected cases; the risk period still remains the month of October;iii.the analyzed ponds have almost the same behavior, but significant variations exist in some points.This research shows once again the interest in the discovery of relationships between environmental data and the FVR with datamining methods for the spatio-temporal monitoring of the risk of emergence.Notre recherche se situe dans le cadre du projet QWECI (Quantifying Weather and Climate Impacts on Health in Developing Countries, UE FP7) en partenariat avec l’UCAD, le CSE et l’IPD, autour de la thématique environnement-santé avec comme cas pratique les maladies à vecteurs au Sénégal et plus particulièrement la Fièvre de la Vallée du Rift (FVR). La santé des populations humaines et animales est souvent fortement influencée par l’environnement. D’ailleurs, la recherche sur les facteurs de propagation des maladies à transmission vectorielle, telle que la FVR, prend en compte cette problématique dans sa dimension aussi bien physique que socio-économique. Apparue en 1912-1913 au Kenya, la FVR est une anthropo-zoonose virale répandue dans les régions tropicales qui concerne principalement les animaux mais dont les hommes peuvent aussi être touchés. Au Sénégal, la zone à risque concerne en majorité la vallée du fleuve Sénégal et la zone sylvo-pastorale du Ferlo. Bien que de climat sahélien, le Ferlo regorge de nombreuses mares qui sont des sources d’approvisionnement en eau pour les hommes et le bétail mais également les gîtes larvaires pour les vecteurs potentiels de la FVR. La maîtrise de la FVR, carrefour de trois (03) grands systèmes (agro-écologique, pathogène, économique/sanitaire/social), implique nécessairement la prise en compte de plusieurs paramètres si l’on veut d’abord comprendre les mécanismes d’émergence mais aussi envisager le travail de modélisation du risque. Notre travail porte sur le processus décisionnel pour quantifier l’utilisation de données sanitaires et environnementales dans l’évaluation de leur impact pour le suivi de la FVR. Les équipes de recherche impliquées produisent des données lors de leurs enquêtes de terrains et des analyses de laboratoire. Ce flot de données croissant devrait être stocké et préparé à des études corrélées grâce aux nouvelles techniques de stockage que sont les entrepôts de données. A propos de l’analyse des données, il ne suffit pas de s’appuyer seulement sur les techniques classiques telles que les statistiques. En effet, la valeur ajoutée de contribution sur la question s’oriente vers une analyse prédictive combinant à la fois les techniques agrégées de stockage et des outils de traitement. Ainsi, pour la découverte d’informations, nouvelles et pertinentes à priori non évidentes, il est nécessaire de s’orienter vers la fouille de données. Par ailleurs, l’évolution de la maladie étant fortement liée à la dynamique spatio-temporelle environnementale des différents acteurs (vecteurs, virus et hôtes), cause pour laquelle nous nous appuyons sur les motifs spatio-temporels pour identifier et mesurer certaines interactions entre les paramètres environnementaux et les acteurs impliqués. Grâce au processus décisionnel, les résultats qui en découlent sont multiples :i.suivant la formalisation de la modélisation multidimensionnelle, nous avons construit un entrepôt de données intégré qui regroupe l’ensemble des objets qui participent à la gestion du risque sanitaire – ce modèle peut être généralisé aux maladies à vecteurs ;ii.malgré une très grande variété de moustiques, les Culex de type neavei et les Aedes de type ochraceus et vexans sont les vecteurs potentiels de la FVR les plus présents dans la zone d’étude et ce, durant la saison des pluies, période la plus sujette à des cas suspects ; la période à risque reste quand même le mois d’octobre ;iii.les mares analysées ont quasiment le même comportement, mais des variations significatives subsistent par endroits.Ce travail de recherche démontre une fois de plus l’intérêt pour la mise en évidence des relations entre les données environnementales et la FVR à partir de méthodes de fouille de données, pour la surveillance spatio-temporelle du risque d’émergence

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Développement d'une approche géosémantique intégrée pour ajuster les résultats des requêtes spatiotemporelles dans les bases de données géospatiales multidimensionnelles évolutives

Dans le domaine forestier, la gestion des ressources naturelles se base sur les données recueillies lors des inventaires portant sur la représentation spatiale d'un même territoire à différentes époques. Au fil des inventaires, l'évolution naturelle, les interventions humaines, l'évolution des modes d'acquisition, des spécifications et des normes forestières créent une hétérogénéité spatiale et sémantique entre les différentes bases de données. Dans un processus décisionnel, ces données et spécifications sont structurées d'une façon multidimensionnelle dans des cubes de données géospatiales. Par conséquent, la structure multidimensionnelle est également amenée à évoluer, ce qui affecte la réponse aux requêtes spatiotemporelles. Dans le domaine forestier, la problématique de l'évolution de structure se traduit par l'impossibilité d'effectuer des analyses spatiotemporelles, par exemple sur l'évolution du volume de bois de certaines essences ou l'évolution des épidémies, affectant directement la prise de décision dans la gestion forestière. Cette problématique exige de concevoir de nouvelles solutions capables de préserver les liens entre les membres des différentes structures. Cependant, les solutions proposées ne tiennent pas compte de manière explicite et simultanée de l'évolution sémantique et géométrique de la structure. Afin d'apporter une solution plus adaptée aux réalités des phénomènes spatiotemporels, nous avons développé une approche géosémantique intégrée pour la gestion de l'évolution de la structure du cube afin d'ajuster la qualité de la réponse à la requête spatiotemporelle et ainsi offrir un meilleur support à la prise de décision. L'approche proposée définit une méthode de rétablissement des liens entre des versions du cube. Sur le plan sémantique, nous rétablissons les liens en employant une fonction de similarité sémantique basée sur l'ontologie et qui tient compte du plus fin niveau de définition des concepts. Au niveau géométrique, notre approche se base sur une méthode d'indexation QuadTree pour constituer une matrice de correspondances spatiales entre les géométries des différentes époques. Les liens résultants sont intégrés dans une méthode de transformation matricielle afin de pouvoir répondre d'une manière plus adaptée à des requêtes spatiotemporelles

Vers une optimisation du processus d'analyse en ligne de données 3D : cas des fouilles archéologiques

L'archéologie est une discipline des sciences humaines dont l'objet d'étude est l'ensemble des vestiges matériels laissés par l'Homme (objets, bâtiments, infrastructures, paysages...). Une technique précise, la fouille, est employée afin de tirer toutes les informations possibles des sols et structures fouillés en tenant compte de la localisation exacte des objets découverts, de l'étude de la succession des différentes couches de terrain déblayé afin de pouvoir procéder à une datation stratigraphique. L'analyse d'une fouille archéologique demande souvent beaucoup d'efforts pour l'archéologue car, à ce jour, aucun système informatique n'a permis de clairement les aider dans l'analyse de leurs données. Ainsi, pour exploiter des données issues d'une fouille archéologique, nous avons identifié trois critères : la rapidité et la facilité d'utilisation, la possibilité de faire évoluer les données dans le système (les interprétations de l'archéologue suivant des heuristiques qui ne peuvent pas toujours être formalisées de façon absolue) et la visualisation tridimensionnelle. L'outil d'analyse en ligne de type SOLAP est optimisé pour une analyse interactive dite multidimensionnelle où les requêtes, même celles de types agrégatives sont simples et leurs réponses sont rapides. Reste donc à l'optimiser sur les deux autres critères retenus pour exploiter les données issues d'une fouille archéologique et qui marquent les principales faiblesses de l'outil : l'évolution des données pendant la phase d'analyse et l'intégration de la 3e dimension. Ce projet de maîtrise vise à apporter des nouveaux concepts permettant à un utilisateur de réviser ces données pendant sa phase d'analyse. Par la suite, un prototype appliqué à l'archéologie a été élaboré afin de vérifier simplement si les efforts pour réviser des données pouvaient être compatibles avec les efforts d'un outil d'analyse en ligne en conservant la fluidité d'exploration interactive. D'autre part, ce projet de maîtrise a permis d'étudier la faisabilité d'un SOLAP 3D et de soulever une interrogation sur la nécessité d'introduire la 3e dimension à un outil d'analyse en ligne

Formalisation d'un environnement d'aide à l'analyse géovisuelle: Application à la sécurité et sûreté de la maritimisation de l'énergie

The maritime space is still a sensitive area due to many accidents and dangers, such as collisions or pirate attacks. In order to ensure the control of safety and security of this area, it is essential to study near real-time movement information (surveillance) or past events (analysis). Controllers and analysts are then faced to large sets of data, which must be studied with systems using maps and other visualizations. However, these tools are limited in terms of analysis capacities. Using geovisual analytics could be used to improve pattern identification, anomalies detection and knowledge discovery. However, due to the complexity of their use, most methods are still at the stage of research, and are not used yet in the operational word for studying maritime risks.In this context, we propose a geovisual analytics support system to guide users in the visualization and the analysis of maritime risks. Our research methodology is based on the formalization of use cases, of users and of several visualization methods. Ontologies and rules are used to create a knowledge-based system, to select adequate solutions for the visualization and the analysis of ships’ trajectories. Some examples for analyzing maritime risks are then presented to illustrate the use of such a system.L’espace maritime est encore aujourd’hui le contexte de nombreux accidents et dangers, comme des collisions ou des attaques pirates. Afin de garantir le contrôle de la sûreté et de la sécurité de cet espace, il est nécessaire d’étudier les données de mouvement en temps réel (surveillance) et les évènements passés (analyse). Contrôleurs et analystes sont alors confrontés à de grandes quantités de données, qui doivent être étudiées grâce à des systèmes utilisant des cartes et autres visualisations. Cependant, ces outils sont limités en termes de capacités d’analyse. L’utilisation de méthodes d’analyse géovisuelle pourrait alors faciliter la reconnaissance de motifs, la détection d’anomalies et la découverte de connaissances. Toutefois, en raison de leur complexité d’utilisation, plusieurs de ces méthodes n’ont pas dépassé le stade académique, et ne sont pas encore utilisées de manière opérationnelle dans l’étude des risques maritimes.Dans ce contexte, nous proposons un environnement d’aide à l’analyse géovisuelle, qui permet de guider l’utilisateur dans la visualisation et l’analyse d’informations pour l’étude des risques maritimes. Notre démarche de thèse se fonde sur la formalisation des cas d’utilisation, des utilisateurs et des méthodes de visualisation. Le recours à des ontologies et des règles permet de concevoir un système à base de connaissances, afin de proposer des méthodes adéquates pour la visualisation et l’analyse des trajectoires de navires. Nous illustrons cette proposition par plusieurs exemples d’analyse de risques en mer

Reconnaissance des actions humaines : méthode basée sur la réduction de dimensionnalité par MDS spatio-temporelle

L’action humaine dans une séquence vidéo peut être considérée comme un volume spatio- temporel induit par la concaténation de silhouettes dans le temps. Nous présentons une approche spatio-temporelle pour la reconnaissance d’actions humaines qui exploite des caractéristiques globales générées par la technique de réduction de dimensionnalité MDS et un découpage en sous-blocs afin de modéliser la dynamique des actions. L’objectif est de fournir une méthode à la fois simple, peu dispendieuse et robuste permettant la reconnaissance d’actions simples. Le procédé est rapide, ne nécessite aucun alignement de vidéo, et est applicable à de nombreux scénarios. En outre, nous démontrons la robustesse de notre méthode face aux occultations partielles, aux déformations de formes, aux changements d’échelle et d’angles de vue, aux irrégularités dans l’exécution d’une action, et à une faible résolution.Human action in a video sequence can be seen as a space-time volume induced by the concatenation of silhouettes in time. We present a space-time approach for human action recognition, which exploits global characteristics generated by the technique of dimensionality reduction MDS and a cube division into sub-blocks to model the dynamics of the actions. The objective is to provide a method that is simple, inexpensive and robust allowing simple action recognition. The process is fast, does not require video alignment, and is applicable in many scenarios. Moreover, we demonstrate the robustness of our method to partial occlusion, deformation of shapes, significant changes in scale and viewpoint, irregularities in the performance of an action, and low-quality video