Laboratory of Electrical Engineering,Electronic and Renewable Energy

CNEPRU : Software and hardware implementation of advanced signal and image processing techniques to aid disease diagnosis

Project Code	Period
A01L08UN410120230001	2023-2026

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Project Leader

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Members

Full name	Rank	Field
Mohamed cherif AMARA KORBA	Associate Professor	Electrical Engineering
Foued CADI	PhD student	Control
MEHDI Baali	PhD student	Electrical Engineering
Walid ZARZOUR	PhD student	Control

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Project Description

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.