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Prédiction et reconnaissance d'activités dans un habitat intelligent basées sur les séries temporelles et la fouille de données temporelles
L'assistance traditionnelle d'une personne atteinte de la maladie d'Alzheimer est une tĂąche difficile, coĂ»teuse et complexe. La nĂ©cessitĂ© dâavoir une personne aidante presque tout le temps avec le patient Ă©puise les ressources humaines et financiĂšres du systĂšme de santĂ©. De plus, la relation est souvent compliquĂ©e entre l'aidant et le patient qui souhaite prĂ©server son intimitĂ©. L'Ă©mergence du domaine de l'intelligence ambiante a permis la conception dâune assistance technologique oĂč un agent artificiel, appelĂ© aussi agent ambiant, vient aider et diminuer le temps passĂ© par lâaidant dans lâhabitat du patient.
Comme dans lâassistance traditionnelle, lâagent ambiant observe le patient ou son environnement en analysant les mesures envoyĂ©es par les diffĂ©rents senseurs installĂ©s dans la maison qui est nommĂ©e par ce fait un habitat intelligent. PrĂ©fĂ©rablement dâune façon non supervisĂ©e, lâagent ambiant se doit dâapprendre le comportement normal du patient qui peut se traduire par la crĂ©ation dâune structure qui dĂ©finit les diffĂ©rentes activitĂ©s de la vie quotidienne (AVQ) que le patient est habituĂ© Ă effectuer. Ensuite, grĂące Ă lâheure courante et aux rĂ©centes actions dĂ©tectĂ©es, lâagent ambiant va essayer de reconnaĂźtre lâactivitĂ© entamĂ©e par le patient pour ĂȘtre en mesure de dĂ©tecter des erreurs et proposer de lâaide en comparant les comportements normaux aux rĂ©centes actions dĂ©tectĂ©es.
Plusieurs problĂšmes caractĂ©risent cette nouvelle assistance, mais le plus grand dĂ©fi de cette solution, qui rĂ©side dans lâĂ©tape de reconnaissance dâactivitĂ©s, est causĂ© par le nombre trĂšs Ă©levĂ© des AVQs que nous appelons aussi le nombre d'hypothĂšses. En effet, comme chaque activitĂ© se compose de plusieurs actions, la reconnaissance dâactivitĂ©s se traduit donc par la recherche des rĂ©centes actions dĂ©tectĂ©es parmi toutes les actions de toutes les AVQs, et ce, en temps rĂ©el.
Dans cette thĂšse, nous proposons des contributions dans les diffĂ©rentes Ă©tapes de lâassistance technologique. Nous rĂ©pondons essentiellement Ă la problĂ©matique de la reconnaissance dâactivitĂ©s par la rĂ©duction maximale, Ă un instant prĂ©cis, du nombre d'hypothĂšses. Tout dâabord, nous explorons la fouille de donnĂ©es temporelles et nous prĂ©sentons notre propre algorithme de crĂ©ation de comportements normaux dâune façon non supervisĂ©e. Lâalgorithme analyse l'historique des senseurs activĂ©s afin de dĂ©couvrir les motifs frĂ©quents fermĂ©s qui reprĂ©sentent les modĂšles dâactivitĂ©s. Ensuite, nous explorons les sĂ©ries temporelles pour choisir la technique de prĂ©diction la plus adĂ©quate Ă la prĂ©diction des temps de dĂ©buts des diffĂ©rentes AVQs. Une mĂ©thode probabiliste est dĂ©taillĂ©e par la suite pour rĂ©duire le nombre dâhypothĂšses et reconnaĂźtre lâactivitĂ© entamĂ©e. Nous terminons notre approche par lâutilisation des sĂ©ries temporelles multivariĂ©es pour la prĂ©diction du temps dâactivation de chaque senseur de lâactivitĂ© reconnue, ce qui aide lâagent ambiant Ă bien choisir le moment dâintervention pour proposer de lâaide, si nĂ©cessaire.
Notre approche se base essentiellement sur l'aspect temporel et n'offre pas juste une solution Ă la problĂ©matique de la reconnaissance d'activitĂ©s, mais elle rĂ©pond aussi Ă diffĂ©rentes erreurs, dont celles susceptibles d'ĂȘtre commises par les malades dâAlzheimer comme les erreurs d'initiations qui les empĂȘchent dâamorcer des activitĂ©s. La validation de notre approche et les tests de ses diffĂ©rentes Ă©tapes ont Ă©tĂ© effectuĂ©s avec des donnĂ©es rĂ©elles enregistrĂ©es dans le Laboratoire dâIntelligence Ambiante pour la Reconnaissance dâActivitĂ©s (LIARA) et les rĂ©sultats sont satisfaisants
Rapport technique du projet OGRE
This repport concerns automatic understanding of (french) iterative
sentences, i.e. sentences where one single verb has to be interpreted by a more
or less regular plurality of events. A linguistic analysis is proposed along an
extension of Reichenbach's theory, several formal representations are
considered and a corpus of 18000 newspaper extracts is described.Comment: 92 page
Traitement bio-inspiré de la parole pour systÚme de reconnaissance vocale
Cette thĂšse prĂ©sente un traitement inspirĂ© du fonctionnement du systĂšme auditif pour amĂ©liorer la reconnaissance vocale. Pour y parvenir, le signal de la parole est filtrĂ© par un banc de filtres et compressĂ© pour en produire une reprĂ©sentation auditive. L'innovation de l'approche proposĂ©e se situe dans l'extraction des Ă©lĂ©ments acoustiques (formants, transitions et onsets ) Ă partir de la reprĂ©sentation obtenue. En effet, une combinaison de dĂ©tecteurs composĂ©s de neurones Ă dĂ©charges permet de rĂ©vĂ©ler la prĂ©sence de ces Ă©lĂ©ments et gĂ©nĂšre ainsi une sĂ©quence d'Ă©vĂ©nements pour caractĂ©riser le contenu du signal. Dans le but d'Ă©valuer la performance du traitement prĂ©sentĂ©, la sĂ©quence d'Ă©vĂ©nements est adaptĂ©e Ă un systĂšme de reconnaissance vocale conventionnel, pour une tĂąche de reconnaissance de chiffres isolĂ©s prononcĂ©s en anglais. Pour ces tests, la sĂ©quence d'Ă©vĂ©nements agit alors comme une sĂ©lection de trames automatique pour la gĂ©nĂ©ration des observations (coefficients cepstraux). En comparant les rĂ©sultats de la reconnaissance du prototype et du systĂšme de reconnaissance original, on remarque que les deux systĂšmes reconnaissent trĂšs bien les chiffres prononcĂ©s dans des conditions optimales et que le systĂšme original est lĂ©gĂšrement plus performant. Par contre, la diffĂ©rence observĂ©e au niveau des taux de reconnaissance diminue lorsqu'une rĂ©verbĂ©ration vient affecter les donnĂ©es Ă reconnaĂźtre et les performances de l'approche proposĂ©e parviennent Ă dĂ©passer celles du systĂšme de rĂ©fĂ©rence. De plus, la sĂ©lection de trames automatique offre de meilleures performances dans des conditions bruitĂ©es. Enfin, l'approche proposĂ©e se base sur des caractĂ©ristiques dans le temps en fonction de la nature du signal, permet une sĂ©lection plus intelligente des donnĂ©es qui se traduit en une parcimonie temporelle, prĂ©sente un potentiel fort intĂ©ressant pour la reconnaissance vocale sous conditions adverses et utilise une dĂ©tection des caractĂ©ristiques qui peut ĂȘtre utilisĂ©e comme sĂ©quence d'impulsions compatible avec les rĂ©seaux de neurones Ă dĂ©charges
Un modÚle hybride pour le support à l'apprentissage dans les domaines procéduraux et mal définis
Pour construire des systĂšmes tutoriels intelligents capables d'offrir une assistance hautement personnalisĂ©e, une solution populaire est de reprĂ©senter les processus cognitifs pertinents des apprenants Ă l'aide d'un modĂšle cognitif. Toutefois, ces systĂšmes tuteurs dits cognitifs ne sont applicables que pour des domaines simples et bien dĂ©finis, et ne couvrent pas les aspects liĂ©s Ă la cognition spatiale. De plus, l'acquisition des connaissances pour ces systĂšmes est une tĂąche ardue et coĂ»teuse en temps. Pour rĂ©pondre Ă cette problĂ©matique, cette thĂšse propose un modĂšle hybride qui combine la modĂ©lisation cognitive avec une approche novatrice basĂ©e sur la fouille de donnĂ©es pour extraire automatiquement des connaissances du domaine Ă partir de traces de rĂ©solution de problĂšme enregistrĂ©es lors de l'usagĂ© du systĂšme. L'approche par la fouille de donnĂ©es n'offre pas la finesse de la modĂ©lisation cognitive, mais elle permet d'extraire des espaces problĂšmes partiels pour des domaines mal dĂ©finis oĂč la modĂ©lisation cognitive n'est pas applicable. Un modĂšle hybride permet de profiter des avantages de la modĂ©lisation cognitive et de ceux de l'approche fouille de donnĂ©es. Des algorithmes sont prĂ©sentĂ©s pour exploiter les connaissances et le modĂšle a Ă©tĂ© appliquĂ© dans un domaine mal dĂ©fini : l'apprentissage de la manipulation du bras robotisĂ© Canadarm2. \ud
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MOTS-CLĂS DE LâAUTEUR : SystĂšmes tutoriels intelligents, cognition spatiale, robotique, fouille de donnĂ©e
Description des phénotypes cliniques des patientes diagnostiquées pour un cancer de l'ovaire de type épithélial à partir d'un entrepÎt de données cliniques : un soutien pour la génomique fonctionnelle
Ce projet de maßtrise vise à décrire les phénotypes cliniques des patientes diagnostiquées pour un cancer de l'ovaire de type épithélial afin de soutenir la génomique fonctionnelle. Pour réaliser ce projet de recherche, quatre objectifs ont été réalisés : 1) proposer un modÚle conceptuel décrivant les phénotypes cliniques des patientes à partir de données médicales enregistrées dans un entrepÎt de données cliniques ; 2) à partir du modÚle conceptuel, créer deux outils informatiques, dont l'un, le Master Specimen File (MSF) qui extrait des variables du modÚle conceptuel issues des rapports de chirurgie et de pathologie des patientes (p. ex. histologie, stade, grade, etc.) afin de confirmer leurs diagnostics et de décrire leurs tissus de recherche selon des caractéristiques tissulaires, cellulaires et moléculaires. L'autre, le Clinical Response Database (CRD) , permet de visualiser d'autres variables (p. ex. traitements, résultats d'imagerie médicale et marqueurs tumoraux) pour déterminer l'ordre des traitements, les réponses aux traitements ainsi que les survies des patientes; 3) utiliser les deux outils informatiques au Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke (CHUS) pour décrire les phénotypes cliniques de patientes recrutées pour le Laboratoire de génomique fonctionnelle de l'Université de Sherbrooke (LGFUS) ; et 4) réanalyser les résultats d'une étude publiée en 2009 par le LGFUS en effectuant un nouveau regroupement des patientes selon leurs phénotypes cliniques. L'utilisation des outils informatiques au CHUS a permis de décrire les phénotypes cliniques de 106 patientes diagnostiquées pour un cancer de l'ovaire de type épithélial. Ces outils ont permis de sélectionner les patientes dont les phénotypes cliniques correspondent à des critÚres de sélection établis par le LGFUS. Cette sélection a permis d'effectuer la réanalyse des résultats d'une étude génomique et de constater que les patientes ayant des phénotypes cliniques hétérogÚnes ont des moyennes de ratio d'événements d'épissage alternatif de gÚnes statistiquement différentes. De plus, cette reanalyse a permis d'obtenir de nouveaux résultats statistiquement significatifs et d'apporter de nouvelles hypothÚses concernant le gÚne CDCA1 dans le cadre du cancer de l'ovaire de type épithélial
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
Actes des 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018
International audienc
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