Classification Automatique des Stades du Sommeil par Réseaux de Neurones Artificiels

Résumé : L'objectif de notre travail et de proposer un outil d'analyse automatique et d'aide à la décision basé sur les réseaux de neurones artificiels. La première difficulté consiste dans le choix de la modélisation des signaux physiologiques et en particulier de l'électroencéphalogramme (EEG). Ce dernier est considéré comme le principal indicateur des stades de sommeil. Une fois la modélisation adoptée, l'étape suivante est la conception du réseau de neurones optimal déterminé par un processus d'apprentissage et de validation sur des données d'un adulte sain. Les résultats obtenus, en moyenne 76% de bonne classification pour six stades, nous incitent à approfondir l'étude de cette problématique aux niveaux modélisation et conception pour améliorer les performances de notre outil.
Type de document :
Communication dans un congrès
Troisième Workshop "Applications Médicales de l'Informatique : Nouvelles Approches" - AMINA'2006, Nov 2006, Monastir/Tunisie, 2006
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Contributeur : Nizar Kerkeni <>
Soumis le : jeudi 9 novembre 2006 - 11:16:30
Dernière modification le : jeudi 1 février 2018 - 16:34:02
Document(s) archivé(s) le : mardi 6 avril 2010 - 18:51:04

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  • HAL Id : inria-00112586, version 1

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Nizar Kerkeni, Frédéric Alexandre, Mohamed Hédi Bedoui, Mohamed Dogui. Classification Automatique des Stades du Sommeil par Réseaux de Neurones Artificiels. Troisième Workshop "Applications Médicales de l'Informatique : Nouvelles Approches" - AMINA'2006, Nov 2006, Monastir/Tunisie, 2006. 〈inria-00112586〉

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