Détection d'agrégats temporels et spatiaux

Abstract

The aim of this work is to propose new solutions in the field of health event cluster detection. This type of analysis is traditionally used in the survey of diseases of which the aetiology is unknown in order to locate and detect aggregates which have an abnormally high density in time and/or in space. The determination of these clusters generally represents a preliminary stage in search of risk factors.We propose a review of existing methods as well as our contribution in various directions. Two approaches are proposed in the temporal frame. The first allows to avoid the use of simulations. The second makes it possible to take into account data of which the temporal information is incomplete. We have also developped a method for the detection of arbitrarily shaped spatial clusters in order to be able to analyse data of which the exact geographic location is known. This approach has been applied on particular data, those obtained by functional Magnetic Resonance Imaging. The perspectives of spatio-temporal analysis are finally evoked.L'objectif de ce travail est de proposer des solutions nouvelles dans le domaine de la détection de clusters d'évènements de santé. Ce type d'analyse est traditionnellement utilisé dans la surveillance de maladies dont l'étiologie est incertaine afin de localiser et mettre en évidence des agrégats ayant une densité anormalement élevée dans le temps et/ou dans l'espace. La détermination de ces clusters constitue généralement une étape préliminaire à la recherche de facteurs de risque.Nous proposons une revue des méthodes existantes ainsi que notre contribution dans différentes directions. Deux approches sont proposées dans le cadre temporel permettant pour l'une d'éviter l'utilisation de simulations et pour l'autre de prendre en compte les données dont l'information temporelle est incomplète. Nous avons également mis au point une méthode de détection de clusters spatiaux de forme arbitraire permettant d'analyser des données dont on connaît la localisation géographique exacte. Cette approche a été appliquée sur des données particulières, celles obtenues par Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle. Les perspectives d'analyse spatio-temporelle sont finalement évoquées