Titre :	Conception d’une plateforme de télémédecine dédiée aux traitements des signaux physiologiques
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Nora Tamazirt, Auteur ; Nawal Sahraoui, Auteur ; M'hamed Saadi Bachir, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi-Ouzou : UMMTO F.G.E.I
Année de publication :	2024
Importance :	74 p. : ill. ; 30 cm. (CD-Rom)
Présentation :	ill.
Format :	PDF
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Télémédecine  Signaux biomédicaux (ECG, EEG, PPG)  Intelligence artificielle  Plateforme web  Xampp  Signaux physiologiques
Résumé :	Ce mémoire présente la conception et la réalisation d’une plateforme web intelligente pour l’analyse des signaux biomédicaux (ECG, EEG, PPG). Basée sur une architecture HTML, CSS, JavaScript, PHP et MySQL, et déployée avec XAMPP, la plateforme permet le traitement, la visualisation et l’interprétation des données physiologiques avec un module d’intelligence artificielle basique pour la détection d’anomalies. Les résultats montrent l’efficacité du filtrage par l’algorithme de Levenberg-Marquardt, la fiabilité de la détection des paramètres cardiaques et cérébraux, ainsi que la possibilité de stocker et partager les résultats via une base de données sécurisée. Cette solution offre une approche accessible et modulaire dans le domaine de la télémédecine.
Diplôme :	Master
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=38021

Conception d’une plateforme de télémédecine dédiée aux traitements des signaux physiologiques [theses et memoires] / Nora Tamazirt, Auteur ; Nawal Sahraoui, Auteur ; M'hamed Saadi Bachir, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : UMMTO F.G.E.I, 2024 . - 74 p. : ill. ; 30 cm. (CD-Rom) : ill. ; PDF.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Télémédecine  Signaux biomédicaux (ECG, EEG, PPG)  Intelligence artificielle  Plateforme web  Xampp  Signaux physiologiques
Résumé :	Ce mémoire présente la conception et la réalisation d’une plateforme web intelligente pour l’analyse des signaux biomédicaux (ECG, EEG, PPG). Basée sur une architecture HTML, CSS, JavaScript, PHP et MySQL, et déployée avec XAMPP, la plateforme permet le traitement, la visualisation et l’interprétation des données physiologiques avec un module d’intelligence artificielle basique pour la détection d’anomalies. Les résultats montrent l’efficacité du filtrage par l’algorithme de Levenberg-Marquardt, la fiabilité de la détection des paramètres cardiaques et cérébraux, ainsi que la possibilité de stocker et partager les résultats via une base de données sécurisée. Cette solution offre une approche accessible et modulaire dans le domaine de la télémédecine.
Diplôme :	Master
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=38021