Home monitoring for frailty detection through sound and speaker diarization analysis

As the French, European and worldwide populations are aging, there is a strong interest for new systems that guarantee a reliable and privacy preserving home monitoring for frailty prevention. This work is a part of a global environmental audio analysis system which aims to help identification of Activities of Daily Life (ADL) through human and everyday life sounds recognition, speech presence and number of speakers detection. The focus is made on the number of speakers detection. In this article, we present how recent advances in sound processing and speaker diarization can improve the existing embedded systems. We study the performances of two new methods and discuss the benefits of DNN based approaches which improve performances by about 100%.Comment: JETSAN, Jun 2023, Aubervilliers & Paris, Franc

Role for DNA repair factor XRCC4 in immunoglobulin class switch recombination

V(D)J recombination and immunoglobulin class switch recombination (CSR) are two somatic rearrangement mechanisms that proceed through the introduction of double-strand breaks (DSBs) in DNA. Although the DNA repair factor XRCC4 is essential for the resolution of DNA DSB during V(D)J recombination, its role in CSR has not been established. To bypass the embryonic lethality of XRCC4 deletion in mice, we developed a conditional XRCC4 knockout (KO) using LoxP-flanked XRCC4 cDNA lentiviral transgenesis. B lymphocyte restricted deletion of XRCC4 in these mice lead to an average two-fold reduction in CSR in vivo and in vitro. Our results connect XRCC4 and the nonhomologous end joining DNA repair pathway to CSR while reflecting the possible use of an alternative pathway in the repair of CSR DSB in the absence of XRCC4. In addition, this new conditional KO approach should be useful in studying other lethal mutations in mice

Preprocessing Methods for Ambulatory HRV Analysis Based on HRV Distribution, Variability and Characteristics (DVC)

Thanks to wearable devices joint with AI algorithms, it is possible to record and analyse physiological parameters such as heart rate variability (HRV) in ambulatory environments. The main downside to such setups is the bad quality of recorded data due to movement, noises, and data losses. These errors may considerably alter HRV analysis and should therefore be addressed beforehand, especially if used for medical diagnosis. One widely used method to handle such problems is interpolation, but this approach does not preserve the time dependence of the signal. In this study, we propose a new method for HRV processing including filtering and iterative data imputation using a Gaussian distribution. The particularity of the method is that many physiological aspects are taken into consideration, such as HRV distribution, RR variability, and normal boundaries, as well as time series characteristics. We study the effect of this method on classification using a random forest classifier (RF) and compare it to other data imputation methods including linear, shape-preserving piecewise cubic Hermite (pchip), and spline interpolation in a case study on stress. Features from reconstructed HRV signals of 67 healthy subjects using all four methods were analysed and separately classified by a random forest algorithm to detect stress against relaxation. The proposed method reached a stable F1 score of 61% even with a high percentage of missing data, whereas other interpolation methods reached approximately 54% F1 score for a low percentage of missing data, and the performance drops to about 44% when the percentage is increased. This suggests that our method gives better results for stress classification, especially on signals with a high percentage of missing data

Cross Dataset Analysis for Generalizability of HRV-Based Stress Detection Models

Stress is an increasingly prevalent mental health condition across the world. In Europe, for example, stress is considered one of the most common health problems, and over USD 300 billion are spent on stress treatments annually. Therefore, monitoring, identification and prevention of stress are of the utmost importance. While most stress monitoring is carried out through self-reporting, there are now several studies on stress detection from physiological signals using Artificial Intelligence algorithms. However, the generalizability of these models is only rarely discussed. The main goal of this work is to provide a monitoring proof-of-concept tool exploring the generalization capabilities of Heart Rate Variability-based machine learning models. To this end, two Machine Learning models are used, Logistic Regression and Random Forest to analyze and classify stress in two datasets differing in terms of protocol, stressors and recording devices. First, the models are evaluated using leave-one-subject-out cross-validation with train and test samples from the same dataset. Next, a cross-dataset validation of the models is performed, that is, leave-one-subject-out models trained on a Multi-modal Dataset for Real-time, Continuous Stress Detection from Physiological Signals dataset and validated using the University of Waterloo stress dataset. While both logistic regression and random forest models achieve good classification results in the independent dataset analysis, the random forest model demonstrates better generalization capabilities with a stable F1 score of 61%. This indicates that the random forest can be used to generalize HRV-based stress detection models, which can lead to better analyses in the mental health and medical research field through training and integrating different models

Système de détection de maladies respiratoires basé sur l'analyse de l'environnement sonore dans des habitats partagés : résultats préliminaires

La thématique de ce colloque est : «Dispositifs biomédicaux et technologies numériques en santé : des besoins aux usages».International audienceDans une société avec une augmentation de la proportion de personnes âgées, de nouvelles structures d’habitation se développent. L’habitat partagé en est un exemple. L’installation d’un système d’analyse multi-capteurs a été réalisée dans deux maisons de la région de Toulouse comprenant chacune 6 logements. Un système embarqué de classification permet, en local, de distinguer 13 classes sons. Des données ont été collectées sur une période de 7 mois. Une analyse préliminaire des événements sonores est présentée et concerne autant la détection d’un motif d’activités des personnes (heure de coucher et de réveil, heure des repas) mais aussi l’apparition de symptômes de maladies respiratoires grâce à la détection d’épisodes de toux

Système de détection de maladies respiratoires basé sur l'analyse de l'environnement sonore dans des habitats partagés : résultats préliminaires

La thématique de ce colloque est : «Dispositifs biomédicaux et technologies numériques en santé : des besoins aux usages».International audienceDans une société avec une augmentation de la proportion de personnes âgées, de nouvelles structures d’habitation se développent. L’habitat partagé en est un exemple. L’installation d’un système d’analyse multi-capteurs a été réalisée dans deux maisons de la région de Toulouse comprenant chacune 6 logements. Un système embarqué de classification permet, en local, de distinguer 13 classes sons. Des données ont été collectées sur une période de 7 mois. Une analyse préliminaire des événements sonores est présentée et concerne autant la détection d’un motif d’activités des personnes (heure de coucher et de réveil, heure des repas) mais aussi l’apparition de symptômes de maladies respiratoires grâce à la détection d’épisodes de toux

Système de détection et de suivi du comportementde personnes dans le cas des chutes basé surl’analyse de la mobilité

International audienceL’article présente une étude menée au sein d’unemaison partagée accueillant 12 personnes âgées autonomes.Chaque chambre des habitants ainsi que les deux zones communesont été instrumentées par des capteurs permettant de relever lesactivités de mouvement et d’entrée/sortie. Une infrastructurematérielle et informatique complète a été conçue par une équipe dechercheurs pluridisciplinaires et testée préalablement au sein d’unappartement intelligent puis déployée au sein de la maison partagée.9 mois de données ont été collectés et analysés mettant en évidenceles modes d’activités habituels et les changements de cescomportements notamment lors de l’apparition d’une chute puis duretour au comportement habituel. Deux niveaux d’analyse ont étéimplémentés : la détection des écarts des indicateurs d’activités dechaque individu et la détection de la dérive des modèles decomportement au cours du temps. Les résultats obtenus mettent enexergue la relation entre les dérives de modèle constatées et desévènements liés aux chutes et retours d’hospitalisation. Lesperformances des méthodes utilisées sont discutées ainsi que lespremiers résultats de classification des activités

Système de détection et de suivi du comportementde personnes dans le cas des chutes basé surl’analyse de la mobilité

International audienceL’article présente une étude menée au sein d’unemaison partagée accueillant 12 personnes âgées autonomes.Chaque chambre des habitants ainsi que les deux zones communesont été instrumentées par des capteurs permettant de relever lesactivités de mouvement et d’entrée/sortie. Une infrastructurematérielle et informatique complète a été conçue par une équipe dechercheurs pluridisciplinaires et testée préalablement au sein d’unappartement intelligent puis déployée au sein de la maison partagée.9 mois de données ont été collectés et analysés mettant en évidenceles modes d’activités habituels et les changements de cescomportements notamment lors de l’apparition d’une chute puis duretour au comportement habituel. Deux niveaux d’analyse ont étéimplémentés : la détection des écarts des indicateurs d’activités dechaque individu et la détection de la dérive des modèles decomportement au cours du temps. Les résultats obtenus mettent enexergue la relation entre les dérives de modèle constatées et desévènements liés aux chutes et retours d’hospitalisation. Lesperformances des méthodes utilisées sont discutées ainsi que lespremiers résultats de classification des activités

Prevalence and identification of crystalluria in critically ill patients: association between uric acid crystals and sepsis

International audienc

Police et migrants

Depuis deux décennies, l'histoire des institutions policières et celle des migrations ont été fortement renouvelées. Le renouvellement de l'histoire des institutions policières a intéressé aussi bien les historiens que les juristes ou les sociologues, voire les professionnels de l'ordre public. Parallèlement, l'avènement comme champ de recherche à part entière de l'histoire de l'immigration et des étrangers en France a enrichi de questionnements inédits l'étude des populations mobiles, déjà fortement revivifiée par de nombreux travaux sur les sociétés rurales ou urbaines. Par la force des choses, ces deux histoires ne cessent de se croiser. Le souci du maintien de l'ordre confronté aux problèmes posés par une société de plus en plus mobile rencontre, à travers la relation police-migrants, un enjeu essentiel. La circulation et l'installation massive des étrangers sur le territoire français à partir de la fin du XIXe siècle, au moment de la consolidation du l'État national, constitue un paramètre important de la modernisation des institutions au sein de l'État-nation. À partir de là, interroger de façon spécifique le terrain où se rencontrent ces deux historiographies dynamiques est apparu comme une démarche féconde et nécessaire, puisqu'elle n'avait jamais été systématiquement conduite. Une trentaine de spécialistes de l'histoire des migrations et de la police, historiens, juristes et sociologues, confrontent leurs analyses dans cet ouvrage qui espère constituer une étape majeure dans l'évolution d'un vaste chantier aux implications très actuelles