Mes recherches sont principalement orientées autour de l'étude de systèmes complexes de télésurveillance médicale, évoluant au cours du temps. L'objectif est de fournir des systèmes d'aide à la décision pour différentes applications telles que la télésurveillance médicale à domicile, la surveillance cardiaque de patients à risque, ou encore la surveillance des "enfants-bulles", hébergés en chambres stériles à l'hôpital.

Quelle que soit l'application, la surveillance est souvent réalisée à partir des données multicapteurs, collectées par exemple de capteurs infra-rouges, microphones, ECG, caméras vidéos etc. Les données analysées sont ainsi le plus souvent temporelles, multidimensionnelles et hétérogènes. Les informations extraites peuvent concerner l'activité (déplacements du patient, agitation, etc.), la physiologie (fréquence cardiaque, poids, etc.) ou l'environnement (température intérieure/ extérieure, humidité, etc.) du patient.

Dans ce contexte, je m'intéresse en particulier à l'introduction d'une démarche d'apprentissage sur les données temporelles collectées, pour l'acquisition de connaissances utiles à la décision.

Les thèmes principaux de recherche sont ainsi les suivants :

Analyse de données multidimensionnelles et hétérogènes,

Apprentissage,

Fouille de séries temporelles,

Extraction de motifs temporels,

Télésurveillance médicale.

Revues

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V. Rialle, N. Noury, L. Bajolle, J. B. Lamy, G. Virone, F. Duchêne, N. Moha et J. Demongeot, "Le concept d'Habitat Intelligent pour la Santé: considérations techniques et scientifiques pour un service médico-social," Revue de Gériatrie, vol. 28(5), pp. 403--416, 2003.

J. Demongeot, G. Virone, F. Duchêne, G. Benchetrit, T. Hervé, N. Noury, V. Rialle, "Multi-sensor acquisition, data fusion, knowledge mining and alarm triggering in health smart homes for elderly people," C.R. Biologies, vol. 325, pp. 673--682, 2002.

V. Rialle, F. Duchêne, N. Noury, L. Bajolle, J. Demongeot, "Health "Smart" Home: Information Technology for Patients at Home", Telemedicine Journal and E-Health, vol. 8(4), pp. 395-410, Winter 2002.

Manisfestations internationales

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Conférences internationales avec actes et comité de lecture

F. Duchêne, C. Garbay, V. Rialle, "Similarity Measure for Heterogeneous Multivariate Time-series," Proc. of the 12th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Vienna, Austria, 7-10 september, 2004.   

Conférences internationales francophones avec actes et comité de lecture

F. Duchêne, V. Rialle, N. Noury, "Télésurveillance médicale à domicile : Proposition d'une architecture pour un système de détection de situations critiques et de décision sur l'état d'un patient," Proc. 9èmes Journées Francophones d'Informatique Médicale, Sherbrooke, Canada, A..M. Grant, J.P. Fortin, L. Mathieu Eds : Soqibs, mai 2002, pp. 451-461. 

Workshop internationaux avec comité de lecture

F. Duchêne, C. Garbay, V. Rialle, "An Hybrid Knowledge-Based Methodology for Multivariate Simulation in Home Health Telecare," Proc. of the Joint Workshop Intelligent Data Analysis in Medicine and Pharmacology (IDAMAP) of the 9th Artificial Intelligence in Medicine Europe conference (AIME), Cyprus, 19-22 october 2003, pp. 87-94.   

F. Duchêne, C. Garbay, V. Rialle, "An Hybrid Refinement Methodology for Multivariate Simulation in Home Health Telecare," Proc of the 5th International Workshop on Enterprise Networking and Computing in Healthcare Industry, Santa Monica, CA, 6-7 juin 2003, pp. 101-110. 

F. Duchêne, V. Rialle, N. Noury, "Home Health Telecare: Proposal of an Architecture for Patient Monitoring and Critical Situation Detection," Proc. of the 4th International Workshop on Enterprise Networking and Computing in Healthcare Industry, Nancy, France, juin 2002, pp.105-108. 

Manisfestations nationales

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Conférences nationales avec actes et comité de lecture

F. Duchêne and C. Garbay, "Apprentissage de motifs temporels, multidimensionnels et hétérogènes -- Application à la télésurveillance médicale," Conférence francophone sur l'apprentissage automatique (CAP), Nice, France, 31 mai - 3 juin 2005.  Presses Universitaires de Grenoble.  [Poster]

Workshop nationaux avec actes et comité de lecture

F. Duchêne and C. Garbay, "Extraction non supervisée de motifs temporels, multidimensionnels et hétérogènes -- Application à la télésurveillance médicale à domicile," Atelier "Extraction de motifs temporels pour la détection en ligne de situations critiques" des 5èmes Journees d'Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC), Paris, France, 19-21 janvier 2005.   [Présentation]

Séminaires/ Colloques

PARAChute - Troyes, France, mai 2005
F. Duchêne, "Apprentissage sur des données multivariées pour la modélisation de comportement"  [Présentation]

Rapports

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Rapports de recherche

F. Duchêne, C. Garbay, V. Rialle, "Mining heterogeneous multivariate time-series for learning meaningful patterns: Application to home health telecare," Research Report 1070-I, Institut d Informatique et Mathématiques Appliquées de Grenoble (IMAG), Grenoble, France, 2004.   

Mémoires

F. Duchêne, "Fusion de données multicapteurs pour un système de télésurveillance médicale de personnes à domicile," Thèse de doctorat de l'Université Joseph Fourier, Grenoble, France, 15 octobre 2004, 276 p.    Accès possible du site ccsd

F. Duchêne, "Exploitation de données multicapteurs dans un système de télésurveillance médicale de patients à domicile," Mémoire de DEA ``Signal, Image, Parole, Télécommunicatios'' de l'Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG), France, juin 2001, 111 p.   

Titre de la thèse :

FUSION DE DONNEES MULTICAPTEURS POUR UN SYSTEME DE TELESURVEILLANCE MEDICALE DE PERSONNES A DOMICILE.

Directeurs de thèse:

Catherine Garbay (CNRS/ Université Joseph Fourier) et Vincent Rialle (Université Joseph Fourier et CHU Grenoble).

Résumé :

Le développement des systèmes de télésurveillance médicale à domicile est fondamental face au vieillissement de la population et aux capacités limitées d'admission dans les hôpitaux et centres spécialisés. Ce travail de thèse concerne particulièrement la conception d'un assistant intelligent pour l'analyse des données hétérogènes collectées par des capteurs au domicile afin de détecter, voire prévenir, l'occurrence de situations inquiétantes. Il s'agit de concevoir un système d'apprentissage des habitudes de vie d'une personne, tout écart par rapport à ce profil comportemental étant considéré comme critique. L'étude proposée concerne d'une part la conception d'un processus de simulation pour la génération de grandes quantités de données appropriées au contexte expérimental. D'autre part, une méthode générique pour l'extraction non supervisée de motifs dans des séquences temporelles multidimensionnelles et hétérogènes est proposée puis expérimentée dans le contexte de l'identification des comportements récurrents d'une personne dans ses activités quotidiennes. On évalue en particulier les indices de sensibilité (tolérance aux modifications normales de comportement) et de spécificité (rejet des modifications inquiétantes) du système. L'application du système d'apprentissage aux séquences générées par la simulation permet également de vérifier l'extraction possible de comportements récurrents interprétés a posteriori en terme de la réalisation d'activités de la vie quotidienne.

Mots-clés :

Télésurveillance médicale à domicile, Fusion de données hétérogènes, Simulation multivariée, Analyse de données multidimensionnelles, Fouille de séries temporelles, Apprentissage non supervisé, Motifs temporels

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