Séminaire ACSIOM :

Le 06 octobre 2020 à 13h15 - salle 109 (1er étage)

Présentée par Rapadamnaba Robert - IMAG

Analyse d'incertitude, analyse de sensibilité et apprentissage machine en biomécanique cardiovasculaire.

Ce travail fait suite à une étude récente, menée par quelques chercheurs de l'Université de Montpellier, dans le but de proposer à la communauté scientifique une procédure capable d'estimer de manière non invasive la pression dans les artères cérébrales d'un patient.

Son premier objectif est, d'une part, d'examiner la précision et la robustesse de la procédure proposée par ces chercheurs, en lien avec diverses sources d'incertitude liées aux modèles utilisés, aux hypothèses formulées et aux données cliniques du patient, et d'autre part, de fixer un critère d'arrêt pour l'algorithme basé sur le filtre de Kalman d'ensemble utilisé dans leur approche. A cet effet, une analyse d'incertitude et plusieurs analyses de sensibilité sont effectuées.

Le second objectif est d'illustrer comment l'apprentissage machine, orienté réseaux de neurones convolutifs, peut être une alternative à la longue et coûteuse procédure mise en place par ces chercheurs pour l'estimation de la pression. C'est pourquoi, une nouvelle plateforme numérique basée sur l'apprentissage machine permettant d'estimer la pression artérielle beaucoup plus rapidement qu'avec la procédure basée sur le filtre de Kalman d'ensemble mais avec la même précision, a été proposée. L'application de cette plateforme aux données patient utilisées dans l'approche mise en place par ces chercheurs permet d'obtenir une estimation non invasive et en temps réel de la pression dans les artères cérébrales du patient, cohérente avec l'estimation précédemment obtenue via le filtre de Kalman d'ensemble.

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