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dc.contributor.authorLakhdari, Kheira-
dc.date.accessioned2021-01-13T09:36:37Z-
dc.date.available2021-01-13T09:36:37Z-
dc.date.issued2020-12-17-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/16100-
dc.description.abstractAu moment de la croissance remarquable des maladies chroniques et leurs risques engendrés à la santé publique, les solutions proposées s'accroissent dans l'autre côté pour aider les patients à battre leurs difficultés quotidiennes. Cependant, les lacunes de ces solutions restent toujours pertinentes et posent une variété de problématiques. Dans ce contexte, notre plateforme proposée "Self-controlled Mobile Intelligent Low-cost ECG (SMILE)" introduit un nombre important des nouvelles avancées de "l'Intelligence Artificielle (AI)", des systèmes et des applications mobiles. Composée d'un prototype d'un ECG ambulant, en plus de deux applications mobiles dédiées aux patients et aux médecins, SMILE représente une solution plus profitable, qui regroupe des caractéristiques très avantageuses. Ces performances sont symbolisées par une haute précision de 97% à 99% des modèles de classification proposés pour la détection et l'analyse des anomalies de l'ECG, en plus d'une architecture innovante centrée autour des besoins quotidiens des patients chroniques. Les prototypes faciles, fiables, adaptés et accessibles de l'ECG et des applications mobiles proposées offrent une téléassistance médicale intelligente, en temps réel, adaptative, sécurisée et adoptable par les patients. Cette Thèse représente une initiative pluridisciplinaire, basée sur les technologies les plus avancées dans le but d'améliorer la qualité de vie (QoL) des patients chroniques et des individus en général. Cette oeuvre appartient aux travaux scientifiques de l’équipe de recherche "Systèmes Intelligents et Domotique (SID)" du laboratoire de recherche "Systèmes et Technologies de l’Information et de la Communication (STIC)" de l‘Université de Tlemcen.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectMobile, Patients chroniques, ECG, Anomalies Cardiaques, Classification, AI, Téléassistance, Application en temps réel, QoL.en_US
dc.titleConception et Développement d'un Assistant Mobile Intelligent pour le Suivi des Maladies Chroniquesen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Doctorat en Télécommunication

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