Le développement rapide des technologies de l’information a engendré une augmentation considérable de la masse de données hétérogènes (de nature différente) enregistrées à partir de plusieurs modalités d’acquisitions. Ces données, caractérisées de multimodales et hétérogènes, se présentent souvent dans des formats différents (signaux, images, bases de données, etc.), provenant de sources de données différentes (capteurs de mouvement, imageries radiographiques, caractéristiques démographiques et évaluations cliniques, etc.) ce qui rend l’extraction des connaissances difficile. À l’occasion du 50ème anniversaire de la conférence Methods of Information in Medicine en 2011, les enjeux du forage de données ont été discutés et un appel à la réflexion approfondie sur les perspectives de l’analyse de données et de l’extraction de connaissances dans le domaine biomédical a été lancé (Bellazzi, Diomidous et al. 2011).

Les données biomédicales se caractérisent par leur grande dimension dans le sens où elles sont constituées d’un ensemble élevé d’observations (par exemple, au cours du temps, durant plusieurs cycles d’activités ou durant plusieurs états). De plus, ces données sont rares dans le sens où les bases de données actuelles contiennent relativement peu d’échantillons. Ceci nous confronte, souvent, à faire des analyses de données dont le nombre de variables dépasse le nombre d'observations.

Le programme de recherche que nous proposons de mener a un caractère aussi bien fondamental, touchant le développement théorique et méthodologique, qu’appliqué, appréhendant des applications importantes en génie biomédical. Son objectif général est de développer des méthodes avancées d'analyse de données multimodales et de classification de formes et leur mise en application en génie biomédical. Les objectifs visés par la présente demande sont les suivants:

Objectif 1 : Classification de données multimodales hétérogènes et application à l’aide au traitement de pathologies du genou.

Objectif 2 : Modélisation de signaux de grande dimension et application aux données biomécaniques.

Objectif 3 : Classification de signaux complexes et application à l’aide au diagnostic de pathologies du genou.

La réalisation de ces objectifs contribuera directement à l’avancement des connaissances, d’une part, dans le domaine d’analyse de données et de classification de formes et, d’autre part, dans le domaine de la santé par le développement d’applications d’aide au diagnostic et d’outils d’aide à la décision de traitement de pathologies du système musculosquelettique. Les méthodes d’aide au diagnostic de pathologie du genou seront intégrées au système d’évaluation fonctionnelle du genou KneeKG, actuellement commercialisé par la compagnie canadienne EMOVI qui vient d’être reconnu par le Fond de recherche québécois en santé comme une des 10 percées scientifiques du laboratoire au patient.

Chercheur principal

Neila Mezghani

Organisme subventionnaire

CRSNG (Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada)

Programme

Subvention à la découverte - individuelle

Secteur de recherche

Informatique cognitive

Années

2015 - 2020

Montant accordé

110 000,00 $