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Fiche détaillée Thèses
Université Joseph-Fourier - Grenoble I (10/12/2004), Pierre Baconnier (Dir.)
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Becq2004Thesis.pdf(14.7 MB)
Contribution au développement d'un système portable automatique d'aide à la détermination de l'état d'urgence d'un blessé polytraumatisé. Apprentissage supervisé de classes de choc hémorragique.
Guillaume Becq1, 2, 3

Dans cette thèse, nous proposons et évaluons la mise en place de la chaine complète de traitement de l'information pour la détermination de l'état de santé d'un blessé polytraumatisé. Nous faisons l'hypothèse que l'état de santé du blessé est observable dans un espace généré à partir de caractéristiques extraites sur des mesures provenant de capteurs portables. Au cours du polytraumatisme, son état se déplace dans des régions propres à chaque classe de choc hémorragique rencontrée, indépendante de l'individu. Le but de cette étude est de trouver ces régions par apprentissage supervisé pour un espace de dimension le plus faible possible (minimisation du nombre de capteurs). Pour cela, nous avons mis au point un modèle animal de choc hémorragique sur de jeunes porcs subissant une perte de sang continue à débit contrôlé. Dans un premier temps l'apprentissage a été réalisé en observant l'état instantané, l'évolution dynamique étant vue comme contextuelle. Dans un second temps nous avons évalué l'apport de l'information dynamique.
1 :  TIMC-IMAG - Techniques de l'Ingénierie Médicale et de la Complexité - Informatique, Mathématiques et Applications, Grenoble
2 :  LAG - Laboratoire d'automatique de Grenoble
3 :  CRSSA - Centre de Recherches du Service de Santé des Armées
PRETA
Analyse exploratoire multidimensionnelle – Apprentissage supervisé – Capteurs portables – Choc hémorragique – Classification – Classifieur – Diagnostic – électrocardiogramme – Monitorage – Oxymétrie – Physiologie – Porcs – Reconnaissance de formes – Respiration – Triage

Contribution to the development of a portable device scoring the health state of a trauma patient. Supervised learning of hemorrhagic shock classes.
This dissertation describes and evaluates the complete information processing chain proposed to score the health state of a trauma patient. The hypothesis is that the state can be observed in a representative space of features obtained from wearable sensors. During the polytraumatism, the state evolves in various regions corresponding to classes of hemorrhagic shock. These regions are supposed to be independent between individuals. The aim of the study is to recognize these regions. For that, a supervised learning heuristic is proposed and try to find the minimum dimension by feature subset selection (for a minimization of sensors). An animal model of swine enduring controlled continuous blood loss was elaborated. Features were extracted and proposed to an expert for scoring. Supervised learning was realized in a first time in a state space and in a second time in a phase space by evaluating the benefit of dynamical information.
Classification – Classifier – Diagnosis – Electrocardiogram – Hemorrhagic shock – Monitoring – Multivariate analysis – Oximetry – Pattern recognition – Physiology – Respiratory – Supervised learning – Swine – Triage – Wearable Sensors