Instrumentation Biomédicale
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Item Réalisation d’un système intelligent pour la mesure de température des nouveaux nés prématurés(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2018) N’guetta, Tahoua Marie-Danielle Elisée; Saadsaoud, Lyes(Promoteur); Reza, Ghorban(Co-Promoteur)Ce travail consiste à un enfant né prématurément a besoin de soins nécessairepour sa survie selon son degré de prématurité.Il est transféré dans le service denéonatologie où il serainstallé dans une couveuse permettant de lui administrer les soins et surveiller son évolution puis ses fonctions vitales.L'un des paramètres les plus importants à surveiller est la température. Ceprojet de fin d'étude traite d'une réalisation d'unsystème intelligent pour la mesure de la température des nouveaux nés(nésprématurés) a l'aide d'un arduino, d'un capteur de température infrarouge qui sera placé dans la couveuse et d'un raspberry communiquant par bluetoothavec l'arduino en vue de recevoir la température prise par le capteur et l'afficher.En cas de température basse ou élevé en comparaison de la normale, une alarme sera déclenchéeItem Caractérisation tissulaire des fibroses cardiaques(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2018) Chamkha, Tayeb; Harrat, Anis; Ammar, Mohamed(Promoteur); Boughrarou, Rafika(Co-Promoteur)Ce projet de fin d'étude a pour objectif de développer un algorithme de segmentation et de caractérisation tissulaire des fibroses cardiaques.Les méthodes développées sont basées sur l'analyse de texture soit:par la matrice de cooccurrence,la méthode fractale, ou bien les motifs binaires locaux (Local Binary Pattern),afin d'améliorer la performance diagnostic du praticien pour dépister plus facilement,plus rapidement et d'une façon objective une éventuelle pathologie cardiaqueItem Evaluation de degré de gaussianité du signal EMG de surface en fonction de l'angle d'inclinaison des fibres musculaires(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2018) Belouadah, Nouha Ahlam; Lang'at, Daisy Chepkorir; Messaoudi, Noureddine(Promoteur)L'Objectif de ce travail est d’estimer l’effet de l’inclinaison des fibres musculaires sur le degré de Gaussianité du signal EMG de surface.L’angle d’inclinaison des fibres musculaires est varié de 0° à 180° avec un pas de 2.5°.Les effets des seuils de recrutement des unités motrices et le niveau de la contraction musculaire volontaire (MVC) sur le degré de Gaussianité du signal EMG de surface sont aussi estimés.le paramètre que nous avons utilisé pour estimer le degré de Gaussianité du signal EMG de surface en fonction des paramètres cités précédemment est le coefficient d’aplatissement (le Kurtosis).Deux seuils de recrutement des unités motrices ont été considérés,étroit (30% MVC) et large (70% MVC) pour deux niveaux de contraction musculaire volontaire 15% et 70%. Nos résultats obtenus montrent que le degré de Gaussianité du signal EMG de surface détecté par le même système est différent d’un intervalle de l’angle d’inclinaison des fibres à un autre.Nous avons montré aussi que le degré de Gaussianité du signal EMG de surface est plus grand pour un seuil de recrutement étroit par rapport à un seuil de recrutement large.En fin nous avons montré aussi que le signal EMG de surface est plus Gaussien avec un niveau haut de contraction musculaire volontaire par rapport à un niveau bas d’MVCItem Etude et réalisation d’un spiromètre(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2018) Nouari, Boualem; Guounane, Azzeddine; Ouannoughi, Hassene; Messaoudi, Noureddine(Promoteur)Ce mémoire traite une étude et réalisation d’un spiromètre sous forme d’un shield pour Arduino qui nous a permis d’approfondir nos connaissances sur les différents composent électriques ce qui nous a donné l’occasion de confronter les différents problèmes liés aux techniques de la réalisation pratique des shield.Les résultats obtenus sont très satisfaisants ce qui nous permet d’ouvrir un grand champ de recherche dans ce contexteItem Etude et réalisation de système de détection d'une palpitation cardiaque(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2018) Hanib, Aicha; Karbab, Abir; Omari, T(Promoteur)Ce travail consiste à la palpitation cardiaque touche des milliers de personnes dans le monde.Cette maladie caractérisée par des battements de cœur anormaux,désordonné et aussi irrégulier.Dans ce travail,on s'intéresse à la réalisation d'un bracelet qui détecte cette maladie.La technique utilisée consiste à faire une étude sur le rythme cardiaque qui est obtenue par photopléthysmographie,en ajoutant un accéléromètre afin de détecter les mouvements de patient.Les donnés sont acquis dans la carte Arduino Uno et transmis par le module Bluetooth.le traitement des données sont faits dans Matlab qui nous mènera à la mise en place la télésurveillance de la palpitationItem Etude et réalisation d'un système d'enregistrement du signal EMG pour mesurer la fatigue musculaire(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2020) Zennouche, Djaouida; Galoul, Fahima; Messaoudi, Noureddine(Promoteur)Ce travail vise à concevoir un système EMGs à faible coût permettant une évaluation fiable de l'apparence de la fatigue musculaire. Pour atteindre cet objectif, l’auteur a conçu un système constitué d'un capteur électrique de surface, d'une carte Arduino et d'un ordinateur. Il a effectué des mesures sur 14 volontaires où les changements de différence de latence associés à la contraction musculaire ont été enregistrés. Ensuite, les résultats ont été analysés dans le domaine temporel et le domaine fréquentiel pour extraire les facteurs les plus pertinents pour évaluer la fatigue musculaire, dont il a choisi la fréquence comme caractéristique représentative pour évaluer la fatigueItem Détéction et classification des hémorragies intracrâniennes dans les images TDM par le Deep Learning(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2020) Lamri, Mohamed Amine; Ammar, Mohamed(Promoteur)Le Présent travail se veut comme un outil d'aide à la détection de l'hémorragie intracrânienne (HIC) et de ses cinq (05) sous-types. Le modèle retenu après les différentes expérimentations est à base de l'architecture VGG-16. A partir d'une image TDM cérébrale en entrée notre modèle sera capable de détecter la présence d'une HIC chez un patient, et pourra la classée dans un de ses cinq sous-types avec un taux de classification de 96%. Par ailleurs, des notions importantes sur les HIC et la technique du Deep Learning sont rapportées dans les premières parties de ce mémoireItem Filtrage du signal ECG par les réseaux de neurones artificiels(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2020) Zerdoud, Thinhinane; Abdellaoui, Amina; Yakhelef, Yassine(Promoteur)Ce travail représente un algorithme de Filtrage d’un signal ECG bruité, par application des réseaux de neurones dynamiques. Les résultats ont été validés par un signal ECG bruité de la base de données « MIT-BIH Arrhythmia Data base » dans l’environnement MATLABItem Vers un système portable sans fil pour l'analyse de la marche pour le diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2020) Kader, Ishak; Fellag, Sid Ali(Promoteur)La Démence est un ensemble de symptômes causés par différentes maladies qui affectent la cognition ou notre façon de penser. La forme la plus fréquente de démence est la Maladie d'Alzheimer. Les recherches scientifiques récentes ont montré que la marche est liée à des domaines cognitifs particuliers ; par exemple, une attention et une fonction exécutive réduite sont associées à un rythme plus lent et à une variabilité accrue pendant la marche. Ces constatations ont permis à la communauté scientifique concernée d'identifier les changements dans les caractéristiques et les comportements de marche comme facteurs importants lors de l'examen des signes d'alerte précoce de la démence. Le travail présenté dans ce mémoire consiste à concevoir et à réaliser un système de surveillance portable de la marche. Le dispositif proposé est capable de transmettre par le biais d'un protocole de communication sans fil dédié les données issues des capteurs étudiés et choisies à un ordinateur pour le stockage, l'affichage et le traitement des données afin de les évaluer par les experts médicale après avoir détecter et segmenter les cycles de la marcheItem Classification des signaux biomédicaux par la méthode Neuro-floue d'ANFIS(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2020) Boukhedimi, Lylia; Ziane, Hanane; Messaoudi, Noureddine(Promoteur)Ce Travail consiste à appliquer une méthode hybride entre la logique floue et les réseaux de neurones pour classifier quelques signaux d'électrocardiographie (ECG) et d'électromyographie (EMG). Cette méthode est appelé méthode "Neuro-floue d'Anfis". Pour atteindre cet objectif, pour chaque signal L’auteur doit calculé deux paramètres, le premier est un paramètre d'amplitude (RMS: la valeur efficace) et le deuxième est un paramètre spectrale (TTP : la puissance totaleItem Implémentation hardware d'un système de détection des chutes sur plateforme ZYNQ(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2020) Deroueche, Manar; Boumeridja, Hafida(Promoteur)L'Objectif principal de ce travail est d'implémenter sur un circuit FPGA (Field Programmable Gate Array) ZYNQ un système de détection des chutes. Pour se faire, nous avons créé deux IPcores : l'un pour la classification utilisant l'algorithme KNN et le second pour l'extraction des paramètres. Dans un premier temps, le système de détection des chutes a été élaboré et validé par l'outil Matlab. Par la suite, on l'a implémenté sous l'environnement VIVADO de XILINXItem La détection des tumeurs cérébrales dans les images IRM(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2020) Chebouti, Mohamed Lamine; Ammar, Mohamed(Promoteur)C'est un phénomène de la radiofréquence, c'est-à-dire résonance magnétique nucléaire, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM)est un examen qui permet d'obtenir des vues en deux ou trois dimensions de l'intérieur du corps. Elle donne des informations sur des lésions qui ne sont pas visibles sur les radiographies standards, l'échographie ou le scanner. La segmentation est l'étape la plus intéressante du traitement d'image. La tumeur cérébrale est une maladie mortelle, c'est n'importe quelle masse qui résulte de croissances anormales de cellules dans le cerveau. Plusieurs systèmes de diagnostic des tumeurs cérébrales sont développés. Dans notre présent travail, nous nous sommes intéressé à la segmentation par approche classification, elle consiste à déterminer des procédures permettant de rassembler l'ensemble des pixels de l'image en un nombre limité de classes correspondant aux grands éléments structuraux de l'image. L'objectif est de concevoir une méthode de segmentation d'images médicales, plus particulièrement des images IRM du cerveau pour avoir une bonne classification SDM. En effet, il existe plusieurs algorithmes de segmentation d'images, chaque méthode possède ses avantages et ses limites d'utilisation. L'approche adoptée n'est pas forcément la meilleure méthode pour obtenir la meilleure segmentation mais elle nous aide pour obtenir des meilleures classifications. L'algorithme nécessite une connaissance préalable du nombre de clusters à déterminer, ce qui rend impossible une éventuelle automatisation du processusItem Système à base d'Arduino pour la reconnaissance des activités et la détection des chutes des personnes âgées(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2020) Azerou, Massinissa; Azerou, Massinissa(Promoteur)Ce projet consiste à détecter les mouvements et les chutes puis envoyer un message d'alerte en utilisant un microcontrôleur (Arduino Uno), un module de communication sans fil (Sim808), un capteur gyroscope-accéléromètre (Mpu6050) et un circuit de puissance. A l'aide du logiciel Arduino on va programmer le microcontrôleur et lui donner l'instruction de déclencher le message d'alarme et envoyer la localisation exacte du dispositif après avoir détecté le mouvement et la chute et subire à une consigne de reference ( la vitesse, l'accélération, le changement de niveau, le temps et les durée) qu'on a nous mêmes choisi. A fin d'assurer la mobilisation des utilisateurs, nous avons mis au point une communication sans fil entre le microcontrôleur et le dispositif récepteur (téléphone portable, pc ...) la Sim808Item Etude d'un appareil dmo et classification des données par les réseaux de neurones(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2021) Boufhal, Manel; Haffaf, Meyssoune; Rahmoune, Fayçal(Promoteur)Actuellement L'ostéoporose et les fractures ostéoporotiques présentent un souci mondial majeur avec la croissance de la population vieillissante. L'os est en permanence soumis à un processus de renouvellement et de réparation appelé remodelage. Avec le vieillissement l'efficacité de la réparation osseuse diminue, entraînant une perte osseuse liée à l'âge, chez la femme comme chez l'homme. Le présent travail discute les notions fondamentales de diagnostique et de l'évaluation de la densitométrie osseuse exploitant, le DMO et son imagerie médicale en utilisant des algorithmes de classification basées sur l'intelligence artificielle des réseaux de neurones.Item Optimisation d'un filtre adaptatif à base d'algorithme RLS Appliqué au Signal ECG: étude comparative(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2021) Guerboukha, Amine; Tedjini, Badis; Guerboukha, Amine(Promoteur)Les Moteurs asynchrones à cage d'écureuil sont largement utilisés dans la majorité desindustries, il est donc impératif de mettre en oeuvre des systèmes de surveillance adéquats ayant pour but de détecter les défauts de façon précoce.Le travail de ce mémoire concerne l'étude de détection des défauts de la machine asynchrone à cage d'écureuil par le capteur logiciel (l'observateur) dans le cas où cette dernière subit un défaut d'actionneur.Ce mémoire a pour objectifs de modéliser la machine asynchrone par un passage d'un modèle physiqueà un modèle mathématique, et par un programme écrit sous MATLAB nous avons réalisé une simulation en présentant l'évolution des grandeurs temporelles telles que le courant la tension le couple électromagnétique dans le bon fonctionnement de la machine. Enfin, on a développé le modèle de la machine asynchrone en présence d'un défaut d'actionneur par l'injection d'un signale de défaut à l'entrée de systèmeItem Détection précoce de kératocône dans les images de la topographie cornéenne(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2021) Lemou, Sara; Ammar, Mohammed(Promoteur)Le kératocône est une maladie oculaire qui affecte directement la cornée. Le but de ce travail est d'aide la détection précoce du kératocône, Nous avons utilisé deux modèles: CNN simple et le modèle Alexnet. Nous avons utilisé une base de données locale constituée de 274patients. Nous avons testé deux architectures, l'une basée sur CNN et la seconde basée sur le modèle Alexnet avec les algorithmes d'apprentissage " Adam, Rmsprop, et Sgdm ". Les résultats obtenus ont montré que le modèle Alexnet avec l'algorithme "Rmsprop" donne le meilleur TC= 95,6%, par contre le modèle CNN avec la fonction SGDM donne la meilleure sensibilité (92.1%)Item Classification des images échocardiographie avec les réseaux des neurones convolutionnels(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2021) Madani, Mehdi; Allouache, Ali; Ammar, Mohammed(Promoteur)Les Réseaux de neurones convolutionnels sont des réseaux de neurones multicouches qui sont spécialisés dans des taches de reconnaissance de forme. Notre travail consiste à reconnaitre les différentes coupes écho cardiographiques en utilisent la classification par les réseaux de neurones convolutionels à travers l'architectures de Resnet50 quel est constituée de nombreux blocs résiduels avec 3×3 couches de convolution. Les résultats obtenus ont montré que le choix du nombre d'époque et la taille de la base d'images ainsi que la profondeur du réseau ont une grande influence pour avoir des meilleurs résultatsItem Réalisation d'un désinfectant de sol, mobile, par lumière UV, à base de carte Arduino et commandé par Bluetooth(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2021) Bouhamed, Hanane; Bournissa, Fairouz; Haroun, R.(Promoteur)Après la propagation du covid 19, le recours à la stérilisation de diverses manières, en plus de mesurer la température à l'entrée de chaque établissement public, notamment les hôpitaux, est devenu nécessaire. Notre objectif dans ce projet est d'étudier et de réaliser un robot mobile capable qui se déplace et qui désinfecte les sols à la lumière ultraviolette. Le robot est basé sur une carte Arduino et est contrôlé par un Smartphone par Bluetooth. Un capteur ultrasonore lui permet d'éviter les obstacles.Item Réalisation d’une alternative au Veinviewer à moindre coût(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2021) Zaime, Nassim Lyes; Omari, Taher(Promoteur)Le Domaine du génie biomédical et instrumentation médicale connaît une demande croissante d'applications infrarouges d'où l'idée de ce projet de master. L'objectif principal est la détection et la visualisation des veines du dos de la main et des membres. Lors d'une perfusion, d'une ponction, d'une pose de cathéter ainsi que dans la prévention de certaines maladies telles que les caillots sanguins ou les varices, la vision infrarouge reste la plus efficace. Lors de ce travail nous avons constaté la réaction des composantes sanguines en réponse à la projection d'infrarouge en tant que stimulation optique. Nous avons aussi constaté la perméabilité des différentes couches de la peau par rapport à la lumière NIR. Des appareillages permettant la mise en évidence de la structure veineuse du dos de la main ou du bras existent déjà, donc on ne prétend pas être des pionniers; l'idée est plus de réaliser un appareillage fonctionnant selon les mêmes principes du Veinviewer mais à moindre coûtItem Détection automatique des coupes echographiques foetales(Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2022) Barnor, Baenedict; Nakyeyune, Susan; Ammar, Mohammed(Promoteur)Ce projet vise la classification des images échographiques du plan foetal. Ceci est réalisé en examinant le CNN en profondeur et en étudiant les méthodes de classification automatisées à l'aide d'architectures conçues pour les tâches d'apprentissage en profondeur. Trois architectures CNN différentes : EfficientNetB0, ResNet50 et InceptionV3 sont entraînées sur ces images pour examiner leurs performances. Le choix final de ces architectures est basé sur le niveau du taux de classification dans la classification des images. Sur la base des performances du taux de classification, le modèle EfficientNetB0 est arrivé en tête du classement et pour améliorer ses performances de classification, nous avons utilisé le prétraitement d'augmentation des données. Les images utilisées dans l'apprentissage de ces réseaux proviennent de l'EPH Kouba et de la Clinique des Lilas