Meal-time Detection by Means of Long Periods Blood Glucose Level Monitoring via IoT Technology

Blood glucose level monitoring is of great importance, especially for subjects experiencing type 1 diabetes. Accurate monitoring of their blood glucose level prevents dangerous and life-threatening situations that might be experienced by those subjects. In addition, precise monitoring of blood glucose levels over long periods of time helps establishing knowledge about the daily mealtime routine which aids the medical staff to monitor subjects and properly intervene in hazardous cases such as hypo- or hyperglycemia. Establishing such knowledge will play a potential role when designing proper treatment intervention plan. In this research, we present a complete IoT framework, starting from hardware acquisition system to data analysis approaches that gives a hand for medical staff when long periods of blood glucose monitoring are essential for subjects. Also, this framework is validated with real-time data collection from 7 subjects over 10 successive days with temporal resolution of 5 minutes allowing for near real-time monitoring and analysis. Our results show the precisely estimated daily mealtime routines for 4 subjects out of the 7 with discard of 3 subjects due to huge data loss mainly. The daily mealtime routines for the 4 subjects are found to be matching to have a pattern of 4 periods of blood glucose level changes corresponding to the breakfast around 8 AM, the lunch around 5 PM, the dinner around 8 PM, and finally a within-day snack around 12 PM. The research shows the potential of IoT ecosystem in support for medically related studies

Création d’un cadriciel ontologique indépendant du domaine pour l'Internet des objets

L'Internet des objets (IdO), en constante expansion, transforme notre interaction avec la technologie en créant un réseau d'appareils hautement interconnectés. Cependant, cette avancée rapide présente d'immenses défis en termes d'interopérabilité et d'intégration des données dans divers domaines, ce qui nécessite un cadriciel flexible et universel pour des déploiements transparents de l'IdO. Les cadriciels et ontologies actuelles de l'IdO tentent encore de traiter pleinement l'hétérogénéité sémantique, ce qui entraîne des inefficacités d'intégration susceptibles d'entraver le potentiel de l'IdO. Ces limitations sont particulièrement notables dans les applications spécifiques à un domaine, où les solutions existantes ne peuvent pas s'adapter aux exigences des différents domaines sans une personnalisation significative. En réponse, ce mémoire introduit un cadriciel indépendant du domaine basé sur les ontologies qui surmonte ces limitations, offrant une approche extensible en utilisant des normes pour une meilleure construction des systèmes d’IdO. Le cadriciel utilise une combinaison d'ontologies pour construire notre propre ontologie, OntAMI, qui permettrait une représentation complète de l'environnement et de ses informations spatiales, des données des capteurs et de leurs observations, et permettrait une interopérabilité sémantique et une meilleure implémentation des applications inter-domaines. Notre solution comprend trois éléments principaux : une ontologie robuste et évolutive, un outil de configuration convivial pour gérer les déploiements de l'IdO, et un processus automatisé pour la génération des ontologies, résultant en un cadriciel qui met l'accent sur la personnalisation et l'automatisation des déploiements des systèmes IdO. La validation du cadriciel proposé a été effectuée par l'intégration de notre solution à plateforme IdO du laboratoire AMI, ensuite en l'utilisant pour un déploiement dans le monde réel, puis en validant sa richesse sémantique et ses capacités de raisonnement avec des questions de compétences, et finalement en vérifiant son extensibilité et son indépendance de domaine en l’utilisant dans le domaine de santé