Thematische Bibliographien / Classification de séries temporelles biomédicales

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Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Classification de séries temporelles biomédicales“

Autor: Grafiati

Veröffentlicht am 21. Dezember 2024

Zuletzt aktualisiert am 31. Juli 2025

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Zeitschriftenartikel zum Thema "Classification de séries temporelles biomédicales"

Mouret, Florian, Louise Beaudonnat, David Morin, Milena Planells, Hilaire Martin, and Cécile Vincent-Barbaroux. "Apport de la télédétection pour la cartographie du dépérissement forestier des chênes en région Centre-Val de Loire." Revue forestière française 75, no. 2 (2024): 171–83. https://doi.org/10.20870/revforfr.2024.8191.

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Ce travail a pour ambition de caractériser l’ampleur du phénomène de dépérissement des chênes dans la région Centre-Val de Loire à l’aide d’images satellites Sentinel-2 et d’un modèle de classification supervisée. Cette étude propose d’analyser en détail comment le modèle de classification utilise les séries temporelles d’indices Sentinel-2 pour détecter le dépérissement. Il apparaît que de faibles teneurs en eau (corrélées à l’infrarouge moyen) pendant l’été sont déterminantes pour détecter le dépérissement. Les cartes produites ont également été croisées avec d’autres données environnemental

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Le Bris, Arnaud, Cyril Wendl, Nesrine Chehata, Anne Puissant, and Tristan Postadjian. "Fusion tardive d'images SPOT-6/7 et de données multi-temporelles Sentinel-2 pour la détection de la tâche urbaine." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 87–97. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.415.

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  La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle tire en effet le meilleur parti des points forts géométriques et sémantiques de ces deux sources. Ce travail s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications calculées respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT-6/7. Ces deux sources sont d'abord

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Njutapvoui, Nourdi, RUDANT Jean Paul, and ONGUENE RAPHAEL. "EVALUATION DU POTENTIEL DES SERIES D’IMAGES MULTI-TEMPORELLES OPTIQUE ET RADAR DES SATELLITES SENTINEL 1 & 2 POUR LE SUIVI D’UNE ZONE CÔTIÈRE EN CONTEXTE TROPICAL : CAS DE L’ESTUAIRE DU CAMEROUN POUR LA PÉRIODE 2015-2020." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 223 (August 25, 2021): 88–103. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2021.586.

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Ce travail porte sur l’évaluation du potentiel des images multi-temporelles et multi-capteurs (optique et radar) des satellites Sentinel 1 et 2 pour la cartographie de l’occupation du sol et le suivi de l’évolution du trait de côte dans un écosystème tropical sur la période 2015 à 2020. La zone d’étude choisie est l’Estuaire du Cameroun. Cette zone représente un milieu de transition écologique majeur dans la sous-région avec la présence de réserves naturelles protégées (mangroves, forêt dense, zones humides) mais aussi une forte activité anthropique (constructions, agriculture, forêt dégradée)

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Dubreuil, Vincent, Damien Arvor, and Nathan Debortoli. "Monitoring the pioneer frontier and agricultural intensification in Mato Grosso using SPOT vegetation images." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 200 (April 19, 2014): 2–11. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2012.56.

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La production de soja a augmenté de manière considérable les dix dernières années au Mato Grosso, atteignant 17,9millions de tonnes en 2009 (contre 7,2 en 1998). Une telle expansion a eu de graves conséquences environnementales et socio-économiques, telles que la déforestation et l'urbanisation. L'objectif de cet article est de mettre en avant l'efficacité des techniques de télédétection et des indices qui en découlent, tels que le NDVI, pour analyser l'avancée des champs de soja au Mato Grosso ainsi que la transformation de l'agriculture dans cetÉtat. L'indice NDVI a été calculé à partir de s

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Acharki, Siham, Mina Amharref, Pierre-Louis Frison, and Abdes Samed Bernoussi. "CARTOGRAPHIE DES CULTURES DANS LE PÉRIMÈTRE DU LOUKKOS (MAROC) : APPORT DE LA TÉLÉDÉTECTION RADAR ET OPTIQUE." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 222 (November 26, 2020): 15–29. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2020.481.

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Dans cet article, nous analysons la possibilité d’amélioration de la classification des cultures dans un périmètre irrigué du nord du Maroc en se basant sur la combinaison des données multi-temporelles de deux satellites (Sentinel-1 et Sentinel-2) avec l’inclusion de neuf indices. Le périmètre concerné (Loukkos), en plus de sa position stratégique, se caractérise par un climat méditerranéen avec une forte valeur écologique. Il présente une intense activité agricole avec une grande diversité des cultures dont le fonctionnement pourrait être affecté par le changement climatique. Afin de quantifi

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Matsaguim, N.C.A., Dongfack E. Tiomo, and R. Ngoufo. "Utilisation de séries temporelles d'images satellitales à basse résolution pour la cartographie des trajectoires de l'activité végétale à l'échelle des unités administratives au Cameroun." Revue Scientifique et Technique Forêt et Environnement du Bassin du Congo - ISSN : 2409-1693 / e-ISSN : 2412-3005 15 (October 15, 2020): 12–23. https://doi.org/10.5281/zenodo.4043986.

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<strong>Résumé</strong> Les images satellites apportent une aide significative à la connaissance de la couverture végétale et le suivi de son état. C’est notamment le cas des images à grande résolution temporelle. Cette étude a pour objectif principal d’établir une typologie des arrondissements du Cameroun selon leur trajectoire phénologique de 1999 à 2013. Ceci afin de distinguer ceux où elle est positive de ceux où elle est négative. A partir des images satellites d’une

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Lung, Tobias, and Gertrud Schaab. "Assessing fragmentation and disturbance of west Kenyan rainforests by means of remotely sensed time series data and landscape metrics." African Journal of Ecology 44, no. 4 (2006): 491–506. https://doi.org/10.5281/zenodo.13453948.

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(Uploaded by Plazi for the Bat Literature Project) Abstract Biodiversity in tropical rainforests is heavily influenced by land use/cover change (LUCC), but so far there have been few LUCC studies conducted in Africa. We present several methods that make use of remotely sensed data and landscape metrics and allow for assessment of the development of land cover and thus forest fragmentation and disturbance over a substantial period of time. The study covers Kakamega Forest and its associated forest areas in western Kenya, over the last 30 years. The accuracy of a supervised multispectral classif

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Mehr Quellen

Dissertationen zum Thema "Classification de séries temporelles biomédicales"

Khessiba, Souhir. "Stratégies d’optimisation des hyper-paramètres de réseaux de neurones appliqués aux signaux temporels biomédicaux." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAE003.

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Cette thèse est axée sur l'optimisation des hyperparamètres des réseaux de neurones à convolution (CNN) dans le domaine médical, proposant une approche innovante visant à améliorer la performance des modèles décisionnels dans le domaine biomédical. Grâce à l'utilisation d'une approche hybride, GS-TPE, pour ajuster efficacement les hyperparamètres des modèles de réseaux de neurones complexes , cette recherche a démontré des améliorations significatives dans la classification des signaux biomédicaux temporels, à savoir les états de vigilance, à partir de signaux physiologiques tels que l'électro

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Bailly, Adeline. "Classification de séries temporelles avec applications en télédétection." Thesis, Rennes 2, 2018. http://www.theses.fr/2018REN20021/document.

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La classification de séries temporelles a suscité beaucoup d’intérêt au cours des dernières années en raison de ces nombreuses applications. Nous commençons par proposer la méthode Dense Bag-of-Temporal-SIFT-Words (D-BoTSW) qui utilise des descripteurs locaux basés sur la méthode SIFT, adaptés pour les données en une dimension et extraits à intervalles réguliers. Des expériences approfondies montrent que notre méthode D-BoTSW surpassent de façon significative presque tous les classificateurs de référence comparés. Ensuite, nous proposons un nouvel algorithmebasé sur l’algorithme Learning Time

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Jebreen, Kamel. "Modèles graphiques pour la classification et les séries temporelles." Thesis, Aix-Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017AIXM0248/document.

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Dans cette thèse nous nous intéressons aux méthodes de classifications supervisées utilisant les réseaux bayésiens. L'avantage majeur de ces méthodes est qu'elles peuvent prendre en compte les interactions entre les variables explicatives. Dans une première partie nous proposons une procédure de discrétisation spécifique et une procédure de sélection de variables qui permettent d'améliorer considérablement les classifieurs basés sur des réseaux bayésiens. Cette procédure a montré de très bonnes performances empiriques sur un grand choix de jeux de données connus de l’entrepôt d'apprentissage a

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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324/document.

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Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant cor

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Dilmi, Mohamed Djallel. "Méthodes de classification des séries temporelles : application à un réseau de pluviomètres." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2019SORUS087.pdf.

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La question de l’impact du changement climatique sur l’évolution temporelle des précipitations ainsi que l’impact de l’ilot de chaleur parisien sur la répartition spatiale des précipitations motivent l’étude de la variabilité du cycle de l’eau à fine échelle en Île-de-France. Une façon d'analyser cette variabilité en utilisant les données d'un réseau de pluviomètres est d'effectuer une classification sur les séries temporelles mesurées par le réseau. Dans cette thèse, nous avons exploré deux approches pour la classification des séries temporelles : pour la première approche basée sur la descri

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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324.

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Rhéaume, François. "Une méthode de machine à état liquide pour la classification de séries temporelles." Thesis, Université Laval, 2012. http://www.theses.ulaval.ca/2012/28815/28815.pdf.

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L'intérêt envers la neuroscience informatique pour les applications d'intelligence arti- cielle est motivé par plusieurs raisons. Parmi elles se retrouve la rapidité avec laquelle le domaine evolue, promettant de nouvelles capacités pour l'ingénieur. Dans cette thèse, une méthode exploitant les récents avancements en neuroscience informatique est présentée: la machine à état liquide (\liquid state machine"). Une machine à état liquide est un modèle de calcul de données inspiré de la biologie qui permet l'apprentissage sur des

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Petitjean, François. "Dynamic time warping : apports théoriques pour l'analyse de données temporelles : application à la classification de séries temporelles d'images satellites." Thesis, Strasbourg, 2012. http://www.theses.fr/2012STRAD023.

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Les séries temporelles d’images satellites (STIS) sont des données cruciales pour l’observation de la terre. Les séries temporelles actuelles sont soit des séries à haute résolution temporelle (Spot-Végétation, MODIS), soit des séries à haute résolution spatiale (Landsat). Dans les années à venir, les séries temporelles d’images satellites à hautes résolutions spatiale et temporelle vont être produites par le programme Sentinel de l’ESA. Afin de traiter efficacement ces immenses quantités de données qui vont être produites (par exemple, Sentinel-2 couvrira la surface de la terre tous les cinq

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Benkabou, Seif-Eddine. "Détection d’anomalies dans les séries temporelles : application aux masses de données sur les pneumatiques." Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSE1046/document.

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La détection d'anomalies est une tâche cruciale qui a suscité l'intérêt de plusieurs travaux de recherche dans les communautés d'apprentissage automatique et fouille de données. La complexité de cette tâche dépend de la nature des données, de la disponibilité de leur étiquetage et du cadre applicatif dont elles s'inscrivent. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à cette problématique pour les données complexes et particulièrement pour les séries temporelles uni et multi-variées. Le terme "anomalie" peut désigner une observation qui s'écarte des autres observations au point d'évei

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Varasteh, Yazdi Saeed. "Représentations parcimonieuses et apprentissage de dictionnaires pour la classification et le clustering de séries temporelles." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM062/document.

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L'apprentissage de dictionnaires à partir de données temporelles est un problème fondamental pour l’extraction de caractéristiques temporelles latentes, la révélation de primitives saillantes et la représentation de données temporelles complexes. Cette thèse porte sur l’apprentissage de dictionnaires pour la représentation parcimonieuse de séries temporelles. On s’intéresse à l’apprentissage de représentations pour la reconstruction, la classification et le clustering de séries temporelles sous des transformations de distortions temporelles. Nous proposons de nouveaux modèles invariants aux di

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Mehr Quellen

Buchteile zum Thema "Classification de séries temporelles biomédicales"

DUMITRU, Corneliu Octavian, and Mihai DATCU. "Analyse sémantique de séries chronologiques d’images satellitaires." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch3.

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Ce chapitre propose une analyse du besoin de sémantique descriptive pour les séries chronologiques issues de l’observation de la Terre par télédétection. Il propose un état de l’art des métriques, des mesures de similarités, des méthodes d’extraction de caractéristiques spécifiques à la classification des séries chronologiques d’images de télédétection.

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MOLINIER, Matthieu, Jukka MIETTINEN, Dino IENCO, Shi QIU, and Zhe ZHU. "Analyse de séries chronologiques d’images satellitaires optiques pour des applications environnementales." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch4.

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Ce chapitre traite des méthodes d’analyse de séries chronologiques denses en télédétection. Il présente les principales exigences en termes de prétraitements des données, puis un aperçu des quatre principaux axes en détection de changement basée sur l'analyse de séries chronologiques denses : carte de classification, classification de trajectoire, frontières statistiques et approches d'ensemble. Il fournit aussi les détails sur deux des algorithmes les plus largement utilisés dans ce contexte d’analyse. Il aborde également la question de l'apprentissage profond pour la télédétection, en détail

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HEDHLI, Ihsen, Gabriele MOSER, Sebastiano B. SERPICO, and Josiane ZERUBIA. "Champs de Markov et séries chronologiques d’images multicapteurs et multirésolution." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch1.

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Ce chapitre traite le problème de la génération d'une carte de classification à partir d'images de télédétection. Il propose une approche d’analyse basée sur plusieurs quad-arbres en cascade pour résoudre le problème difficile de la fusion multicapteur, multifréquence et multirésolution, à des fins de classification de séries chronologiques d’images.

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PELLETIER, Charlotte, and Silvia VALERO. "Techniques de classification basées sur les pixels pour les séries chronologiques d’images satellitaires." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch2.

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Au cours des dernières années, les stratégies de classification basées sur l’apprentissage profond ont permis de générer automatiquement des caractéristiques pertinentes pour la description d’informations numériques à partir de données très hétérogènes. Ce chapitre traite de la classification des séries chronologiques d’images de télédétection en présentant un aperçu des algorithmes de classification supervisée proposés dans la littérature. Il se concentre sur les méthodes opérant au niveau « pixel », c’est-à-dire sans prendre en compte le contexte spatial englobant le pixel considéré.

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ATTO, Abdourrahmane M., Héla HADHRI, Flavien VERNIER, and Emmanuel TROUVÉ. "Apprentissage multiclasse multi-étiquette de changements d’état à partir de séries chronologiques d’images." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch6.

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Ce chapitre étudie les capacités de généralisation d’une bibliothèque de réseaux de neurones convolutifs pour la classification d’états de surface terrestre dans le temps, avec une granularité variable sur la nature des états. L’ensemble de données utilisé pour réaliser cette étude est constitué d'images à sémantique descriptible au sens de propriétés géophysiques et des impacts des conditions météorologiques en zone de glaciers.

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ZANETTI, Massimo, Francesca BOVOLO, and Lorenzo BRUZZONE. "Statistiques par différences pour les changements multispectraux." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch9.

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Dans ce chapitre, nous introduisons deux modèles statistiques pour la description de la distribution des vecteurs de différences spectrales, et nous en tirons des méthodes de détection de changements basées sur une différence d'images. Le chapitre introduit d'abord le modèle standard à deux classes inchangé/changé pour la classification binaire. Lorsqu'on considère les informations de module, le modèle à deux classes peut être décrit par un mélange de distributions Rayleigh-Rice. L'estimation de paramètres de ce mélange est une tâche non triviale car ce modèle est non conventionnel. Par conséq

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