Approche variationnelle pour la cartographie spatio-temporelle du risque en épidémiologie à l'aide de champs de Markov cachés

David Abrial 1, 2 Myriam Charras-Garrido 3 Florence Forbes 4
1 INRA - Institut National de la Recherche Agronomique
2 Unité d'épidémiologie animale
3 UMR EPIA - Épidémiologie des maladies animales et zoonotiques
4 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
Résumé : L'analyse spatio-temporelle d'une épidémie permet aux épidémiologistes de comprendre son étiologie et fournit des suggestions pour planifier de nouvelles études pour examiner les causes sous-jacentes. Cette analyse donne lieu à une estimation du risque épidémiologique dans différentes unités géographiques et produit ainsi des cartes de risque permettant la détection de différences de niveau de risque à différents pas de temps. Nous proposons d'adapter une méthode par champs de Markov cachés discrets (issue de l'analyse d'images) dans le cadre spatial, pour permettre une classification intrinsèque des risques en vue du tracé des cartes de niveaux de risque te de l'étendre par la suite à un contexte spatio-temporel. Afin d'estimer les paramètres du modèle et de définir les classes,l'algorithme EM-champ moyen est utilisé.
Type de document :
Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, May 2010, Marseille, France. 2010
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Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:59:33
Dernière modification le : lundi 30 avril 2018 - 14:58:07
Document(s) archivé(s) le : lundi 22 octobre 2012 - 14:48:30

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David Abrial, Myriam Charras-Garrido, Florence Forbes. Approche variationnelle pour la cartographie spatio-temporelle du risque en épidémiologie à l'aide de champs de Markov cachés. 42èmes Journées de Statistique, May 2010, Marseille, France. 2010. 〈inria-00494748v2〉

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