Analyse et classification de données provenant d’évaluations cliniques morpho-fonctionnelles 3D

L’analyse numérique et biomécanique du mouvement humain est un domaine de recherche attrayant puisqu’il permet la compréhension et l’interprétation de pathologies affectant les composantes articulaires. L’objectif de ce travail est de développer des méthodes de classification automatique et d’analyse de données pour discriminer les données de sujets asymptomatiques et de sujets pathologiques. Les données proviendront d’évaluations cliniques morpho-fonctionnelles 3D. Les méthodes développées pourraient, à terme, être considérées pour le développement d’outils d’aide à la décision et de diagnostic de pathologies.

Faculty Supervisor:

M. Jacques A. de Guise

Student:

Neila Mezghani

Partner:

Emovi Inc.

Discipline:

Mathematics

Sector:

Life sciences

University:

École de technologie supérieure