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Dépistage de pathologies par analyse de cris néonataux à l'aide de réseaux de neurones
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Brault, F. |
| Copyright Year | 2018 |
| Abstract | Cette etude porte sur le depistage automatise de pathologies chez les nourrissons par analyse de leurs cris. Dans le cadre de ce projet, nous avons tente de realiser cette tâche a l’aide de techniques de classification par reseaux de neurones artificiels, entraines de facon supervisee. Les enregistrements provenaient de la base de donnees de l’Ecole de technologie superieure. Seuls les cris de nourrissons nes a terme et âges de 30 jours ou moins ont ete consideres. Les segments expiratoires des cris furent separes en echantillons de 400 millisecondes, puis ces echantillons furent subdivises en 8 trames de 50 millisecondes. Chaque echantillon etait represente par les coefficients du cepstre de frequences mel (MFCC) de ses trames. Nous avons evalue trois architectures de reseaux de neurones differentes : Les perceptrons multicouches (MLP), les reseaux convolutionnels (CNN) et les reseaux recurrents de type long short-term memory (LSTM). Nous avons entraine ces reseaux a reconnaitre diverses pathologies, notamment l’hyperbilirubinemie et la detresse respiratoire. La performance des classifieurs etait mesuree a l’aide de la validation croisee a k folds. Nous avons aussi reproduit, autant que possible, le dataset employe dans une autre etude, afin de permettre un comparaison equitable. Nous avons entraine et evalue notre systeme sur ce dataset. La comparaison des performances obtenues avec celles rapportees par l’etude de reference nous mene a conclure que notre approche a du potentiel, mais demeure pour l’instant inferieure a la leur. Pour finir, nous avons egalement demontre qu’une partition inadequate des donnees entre les ensembles d’entrainement et de validation pouvait produire une sous-estimation tres importante de l’erreur de generalisation reelle. Nous avons souleve des soupcons par rapport a la facon don't les donnees furent partitionnees dans plusieurs autres etudes sur la reconnaissance automatisee de pathologies chez les nourrissons par analyse de leurs cris. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://espace.etsmtl.ca/2223/1/BRAULT_Fran%C3%A7ois.pdf |
| Alternate Webpage(s) | http://espace.etsmtl.ca/2223/2/BRAULT_Fran%C3%A7ois-web.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
