Séparation des niveaux de vigilance, à partir d'un signal EEG par les cartes auto-organisatrices de Kohonen

Khaled Ben Khalifa 1 Mohamed Hédi Bédoui 1 Radoslav Raychev 1 Mohamed Dogui 2 Frédéric Alexandre 3
1 UM - Université de Monastir
2 Laboratoire de Physiologie, Faculté de médecine de Monastir, Université de Monastir, Tunisie
3 CORTEX - Neuromimetic intelligence
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Plusieurs études ont déjà été menées pour tenter de discriminer, à l'aide de réseaux de neurones artificiels, les différents états de vigilance d'un sujet humain. Dans ce papier, nous présentons en détail une méthode de séparation des niveaux de vigilance, à partir d'un signal EEG par les cartes auto-organisatrices de Kohonen. Nous y avons associé dès le début des médecins dont l'expertise nous a été précieuse pour le recueil des données et la mise au point de notre modèle.
Mots-clés : artificial neural networks électroencéphalogramme application médicale cartes auto-organisatrices de kohonen classification electroencephalogram vigilance kohonen self-organizing maps réseaux de neurones artificiels medical application
Type de document :
Communication dans un congrès
Traitement et Analyse de l'Information: Méthodes et Applications - TAIMA'03, Oct 2003, Hammamet, Tunisie, France. 6 p, 2003
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https://hal.inria.fr/inria-00099484
Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : mardi 26 septembre 2006 - 09:27:15
Dernière modification le : jeudi 1 février 2018 - 01:23:12
Document(s) archivé(s) le : mercredi 29 mars 2017 - 12:54:06

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  • HAL Id : inria-00099484, version 1

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Khaled Ben Khalifa, Mohamed Hédi Bédoui, Radoslav Raychev, Mohamed Dogui, Frédéric Alexandre. Séparation des niveaux de vigilance, à partir d'un signal EEG par les cartes auto-organisatrices de Kohonen. Traitement et Analyse de l'Information: Méthodes et Applications - TAIMA'03, Oct 2003, Hammamet, Tunisie, France. 6 p, 2003. 〈inria-00099484〉

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