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    Identification de situation de détresse par la fusion de données multimodales pour la télévigilance médicale à domicile

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    The population age increases in all societies throughout the world. In Europe, for example, the life expectancy for men is about 71 years and for women about 79 years. For North America the life expectancy, currently is about 75 for men and 81 for women. Moreover, the elderly prefer to preserve their independence, autonomy and way of life living at home the longest time possible. The current healthcare infrastructures in these countries are widely considered to be inadequate to meet the needs of an increasingly older population. Home healthcare monitoring is a solution to deal with this problem and to ensure that elderly people can live safely and independently in their own homes for as long as possible. Automatic in-home healthcare monitoring is a technological approach which helps people age in place by continuously telemonitoring. In this thesis, we explore automatic in-home healthcare monitoring by conducting a study of professionals who currently perform in-home healthcare monitoring, by combining and synchronizing various telemonitoring modalities,under a data synchronization and multimodal data fusion platform, FL-EMUTEM (Fuzzy Logic Multimodal Environment for Medical Remote Monitoring). This platform incorporates algorithms that process each modality and providing a technique of multimodal data fusion which can ensures a pervasive in-home health monitoring for elderly people based on fuzzy logic.The originality of this thesis which is the combination of various modalities in the home, about its inhabitant and their surroundings, will constitute an interesting benefit and impact for the elderly person suffering from loneliness. This work complements the stationary smart home environment in bringing to bear its capability for integrative continuous observation and detection of critical situations.Aujourd'hui, la proportion des personnes âgées devient importante par rapport à l'ensemble de la population, et les capacités d'admission dans les hôpitaux sont limitées. En conséquence, plusieurs systèmes de télévigilance médicale ont été développés, mais il existe peu de solutions commerciales. Ces systèmes se concentrent soit sur la mise en oeuvre d’une architecture générique pour l'intégration des systèmes d'information médicale, soit sur l'amélioration de la vie quotidienne des patients en utilisant divers dispositifs automatiques avec alarme, soit sur l’offre de services de soins aux patients souffrant de certaines maladies comme l'asthme, le diabète, les problèmes cardiaques ou pulmonaires, ou la maladie d'Alzheimer. Dans ce contexte, un système automatique pour la télévigilance médicale à domicile est une solution pour faire face à ces problèmes et ainsi permettre aux personnes âgées de vivre en toute sécurité et en toute indépendance à leur domicile. Dans cette thèse, qui s’inscrit dans le cadre de la télévigilance médicale, un nouveau système de télévigilance médicale à plusieurs modalités nommé EMUTEM (Environnement Multimodale pour la Télévigilance Médicale) est présenté. Il combine et synchronise plusieurs modalités ou capteurs, grâce à une technique de fusion de données multimodale basée sur la logique floue. Ce système peut assurer une surveillance continue de la santé des personnes âgées. L'originalité de ce système avec la nouvelle approche de fusion est sa flexibilité à combiner plusieurs modalités de télévigilance médicale. Il offre un grand bénéfice aux personnes âgées en surveillant en permanence leur état de santé et en détectant d’éventuelles situations de détresse

    Environnement multimodal pour la télévigilance médicale à domicile EMUTEM

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    National audienceLa proportion de personnes âgées ne cesse d'augmenter dans l'ensemble des sociétés à travers le monde. Bien qu'âgées, ces personnes désirent garderleur indépendance, leur autonomie et leur mode de vie, ce qui constitue un grand fardeau pour notre société. Par conséquence, plusieurs projets et consortiums ont été fondés et élaborés par la l'agence nationale de la recherche (ANR) afin de répondre à cette problématique. Parmi eux, le projet QuoVADIs (Aide Distance à la Vie Quotidienne pour des personnes âgées atteintes de troubles cognitifs), dans lequel on propose une plateforme à plusieurs modalités nommée EMUTEM [1] composée de trois systèmes hétérogènes. Il s'agit précisément d'un ensemble de microphones placés convenablement dans la maison pour contrôler à distance l'environnement acoustique de la personne(Anason) [2], d'un dispositif portable qui mesure les signaux physiologiques et détecte la chute (RFpat) [2] et d'un ensemble de capteurs infrarouges (GARDIEN) [2] qui détectent la présence et la position de la personne. Afin de maximiser les performances de détection des situations de détresse par notre plateforme, la fusion de données entre les différentes modalités présentées précédemment a été naturellement étudiée et la logique floue a été jugée comme étant la plus appropriée pour constituer le module de décision de notre système de télévigilance multimodal. La logique floue représente un bon compromis entre la performance et l'intelligibilité en s'appuyant sur les notions d'imprécision et d'incertitud

    A multimodal platform for database recording and elderly people monitoring

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    International audienceThis paper describes a new platform for monitoring elderly people living alone. An architecture is proposed that includes three subsystems, with various types of sensors for different sensing modalities incorporated into a smart house. The originality of this system is the combination and the synchronization of three different televigilance modalities for acquiring and recording data. The paper focuses on the acquisition step of the system, usage and point out possibilities for future wor

    Multimodal localization in the context of a medical telemonitoring system

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    International audienceThis paper addresses a localization system which is based on a combination of information from two modalities: a Smart Home Person Tracking (SHPT) composed of infrared sensors and an Audio Person Tracking (APT) which uses microphones able to estimate azimuth of acoustic sources. This combination improves precision of localization compared to a standalone or separated module. The localization software facilitates the integration of both SHPT and APT systems, to display the position in real time, to record data and detect some distress situations (some kind of fall). Results on implementation show good adaptation for Smart Home environments and a robust detectio
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