Abstract FR:

Nous nous intéressons aux possibilités d'acquisition automatique de connaissances à partir de données provenant de nouveaux capteurs et d'intégration de ces connaissances pour le diagnostic d'arythmies cardiaques à partir de données multisources. Nous utilisons la programmation logique inductive pour apprendre des règles discriminantes permettant de caractériser les arythmies à partir des données des différentes sources prises séparément. Ces règles permettent d'exploiter la redondance des sources et ainsi pallier aux problèmes de perte de signal ou de bruit. Nous exposons ensuite une méthode tirant parti des règles monosources pour apprendre efficacement et automatiquement des connaissances mettant en relation les différentes sources. Ces nouvelles règles permettent d'exploiter la complémentarité des sources pour augmenter les performances en détection des systèmes de surveillance automatique de patients. Ces méthodes sont comparées sur des données provenant de signaux réels.