CNEPRU : Implémentation logicielle et matérielle des techniques avancées de traitement du signal et des images pour l’aide aux diagnostics des maladies

Code	Durée
A01L08UN410120230001	2023-2026

Chef de Projet

Kamel MESSAOUDI Professeur Faculté des Sciences et de la Technologie Université de Souk Ahras, Souk Ahras : 0662056447 : k.messaoudi@univ-soukahras.dz : https://www.univ-soukahras.dz/fr/profile/kmessaoudi

Membres

Nom et Prénom	Grade	Filière
Mohamed cherif AMARA KORBA	Maître de Conférences A
Foued CADI	Doctorant
MEHDI Baali	Doctorant
Walid ZARZOUR	Doctorant

Description de Projet

De nos jours, les signaux physiologiques (ECG, EEG, EMG, …etc.) ainsi que les images médicales sont largement utilisés pour le diagnostique médical et le traitement de la majorité des maladies. La quantité, de plus-en-plus importantes, des informations dans ces signaux et images représente un travail énorme pour les spécialistes avant de prendre les décidions de traitement surtouts avec les avancées technologiques et le nombre des maladies traitées.

Le diagnostic de ces maladies prend un temps important, ce qui met en risques la vie des patients malgré que la majorité des signaux et des images médicales traitées pour un patient ne contiennent pas de l’information utilile. Dans ce projet, nous allons proposés des méthodes de traitement automatiques des signaux et des images médicales pour accélérer l’étape de diagnostique des maladies en utilisant les techniques de l’intelligence artificielle. Nous essayons en parallèle de proposer des architectures logicielles et/ou matérielles pour ces méthodes de traitement en utilisant des calculateurs rapides (GPU) ou bien des circuits reconfigurables de type FPGA ainsi que les processeurs embarqués utilisés dans les plateformes Xilinx.
L’objectif principal de ce projet est la promotion de la santé par l’introduction des techniques avancées du traitement du signal et des images médicales, en utilisant les techniques de l’apprentissage automatique et les techniques de l’intelligence artificielle. Et ce dans le but de répondre à des problématiques critiques, en portant de l’aide aux professionnels de santé, ce qui permettra de faire avancer la recherche médicale. Les membres de ce projet peuvent développer des applications et réaliser des implémentations logicielles et/ou matérielles qui permettent :

La détection des maladies graves à un stade précoce.
L’établissement d’un diagnostic efficace.
La prise de décision médicale en temps réel.