Application des techniques de l’apprentissage automatique pour l’analyse de la marche chez les groupes de population à haut risque de chute / Abderaouf Boudia (2023) 

Public ISBD Titre : Application des techniques de l’apprentissage automatique pour l’analyse de la marche chez les groupes de population à haut risque de chute Type de document : document électronique Auteurs : Abderaouf Boudia, Auteur ; Boukhedimi, Faten, Auteur ; Nesrine Bouadjnek, Directeur de thèse ; Wassila Dib, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2023 Importance : 1 fichier PDF (10 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2023 Bibliogr. p. 100 - 107 Langues : Français (fre) Mots-clés : Algorithmede classification Apprentissage automatique Capteur inertiel Détection de chute Index. décimale : PN00923 Résumé : La chute chez les personnes âgées est un enjeu majeur de la santé publique. Dans ce travail, nous proposons une approche d’apprentissage automatique basée sur l’analyse de la marche pour résoudre cette problématique. Les signaux issus de la base de données Physionet ”Long Term Movement Monitoring” ont été exploités, ceux-ci sont collectés avec une seule unité de mesure inertielle située dans le bas du dos. De plus, des algorithmes de segmentation pour l’extraction des caractéristiques spatio-temporelles et statistiques, ainsi que différents algorithmes de classification ont été utilisés. Des résultats prometteurs ont été obtenus pour le classifieur KNN, avec une exactitude de 89.7% et un F1-score de 90%, et pour le SVM avec une exactitude de 87.6% et un F1-score de 90%. Ces résultats ont pu être obtenus tout en assurant la faisabilité de futures implémentations. Application des techniques de l’apprentissage automatique pour l’analyse de la marche chez les groupes de population à haut risque de chute [document électronique] / Abderaouf Boudia, Auteur ; Boukhedimi, Faten, Auteur ; Nesrine Bouadjnek, Directeur de thèse ; Wassila Dib, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2023 . - 1 fichier PDF (10 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2023 Bibliogr. p. 100 - 107 Langues : Français (fre) Mots-clés : Algorithmede classification Apprentissage automatique Capteur inertiel Détection de chute Index. décimale : PN00923 Résumé : La chute chez les personnes âgées est un enjeu majeur de la santé publique. Dans ce travail, nous proposons une approche d’apprentissage automatique basée sur l’analyse de la marche pour résoudre cette problématique. Les signaux issus de la base de données Physionet ”Long Term Movement Monitoring” ont été exploités, ceux-ci sont collectés avec une seule unité de mesure inertielle située dans le bas du dos. De plus, des algorithmes de segmentation pour l’extraction des caractéristiques spatio-temporelles et statistiques, ainsi que différents algorithmes de classification ont été utilisés. Des résultats prometteurs ont été obtenus pour le classifieur KNN, avec une exactitude de 89.7% et un F1-score de 90%, et pour le SVM avec une exactitude de 87.6% et un F1-score de 90%. Ces résultats ont pu être obtenus tout en assurant la faisabilité de futures implémentations.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
EP00546	PN00923	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Electronique	Téléchargeable

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