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Champs aléatoires de Markov cachés pour la cartographie du risque en épidémiologie

Résumé : La cartographie du risque en épidémiologie permet de mettre en évidence des régionshomogènes en terme du risque afin de mieux comprendre l’étiologie des maladies. Nousabordons la cartographie automatique d’unités géographiques en classes de risque commeun problème de classification à l’aide de modèles de Markov cachés discrets et de modèlesde mélange de Poisson. Le modèle de Markov caché proposé est une variante du modèle dePotts, où le paramètre d’interaction dépend des classes de risque.Afin d’estimer les paramètres du modèle, nous utilisons l’algorithme EM combiné à une approche variationnelle champ-moyen. Cette approche nous permet d’appliquer l’algorithmeEM dans un cadre spatial et présente une alternative efficace aux méthodes d’estimation deMonte Carlo par chaîne de Markov (MCMC).Nous abordons également les problèmes d’initialisation, spécialement quand les taux de risquesont petits (cas des maladies animales). Nous proposons une nouvelle stratégie d’initialisationappropriée aux modèles de mélange de Poisson quand les classes sont mal séparées. Pourillustrer ces solutions proposées, nous présentons des résultats d’application sur des jeux dedonnées épidémiologiques animales fournis par l’INRA.
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Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00680066
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Saturday, March 17, 2012 - 2:07:18 PM
Last modification on : Friday, July 3, 2020 - 4:46:09 PM
Document(s) archivé(s) le : Monday, June 18, 2012 - 5:11:41 PM

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23652_AZIZI_2011_archivage1.pd...
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-00680066, version 1

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Lamiae Azizi. Champs aléatoires de Markov cachés pour la cartographie du risque en épidémiologie. Mathématiques générales [math.GM]. Université de Grenoble, 2011. Français. ⟨NNT : 2011GRENM064⟩. ⟨tel-00680066⟩

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