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dc.contributor.authorbekiri, roumaissa-
dc.date.accessioned2019-10-14T08:01:16Z-
dc.date.available2019-10-14T08:01:16Z-
dc.date.issued2019-06-20-
dc.identifier.urihttp://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/13185-
dc.description.abstractLe domaine de la e-sant e connait des progr es rapides et croissant avec l' evolution des moyens de communication et d'acquisition des donn ees sanitaires a travers les montres intelligentes telles que le rythme cardiaque, le signal cardiaque, la temp erature, le niveau de glucose, ...etc. Ce travail propose un syst eme de suivi automatique de la sant e des individus a distance bas e sur les montres intelligentes port ees par les patients et les m edecins ainsi qu'un serveur centralis e de l'administration. Ce dernier utilise les donn ees accumul ees des patients pour construire des mod eles de d ecision en utilisant les m ethodes de machine Learning. Ces mod eles sont utilis es pour suivre automatiquement la sant e des patients. Le syst eme a et e con cu, impl ement e et valid e sur des donn ees concernant les maladies cardiovasculaires. Mots cl es : Surveillance m edicale, mesure physiologique, Data mining, Apprentissage automatique, montres intelligentes, SVM (classi cation).en_US
dc.language.isoenen_US
dc.titleSurveillance médicale à distance à base de data miningen_US
dc.title.alternativeinformatiqueen_US
dc.typeMasteren_US
Appears in Collections:Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie (FSESNV)

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