Optimization strategies for neural networks hyperparameters applied to biomedical temporal signals
Stratégies d’optimisation des hyper-paramètres de réseaux de neurones appliqués aux signaux temporels biomédicaux
Résumé
This thesis focuses on optimizing the hyperparameters of convolutional neural networks (CNNs) in the medical domain, proposing an innovative approach to improve the performance of decision-making models in the biomedical field. Through the use of a hybrid approach, GS-TPE, to effectively adjust the hyperparameters of complex neural network models, this research has demonstrated significant improvements in the classification of temporal biomedical signals, such as vigilance states, from physiological signals such as electroencephalogram (EEG). Furthermore, by introducing a new DNN architecture, STGCN, for the classification of gestures associated with pathologies such as knee osteoarthritis and Parkinson's disease from video gait analysis, these works offer new perspectives for enhancing medical diagnosis and management through advancements in artificial intelligence.
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'électroencéphalogramme (EEG). De plus, grâce à l'introduction d'une nouvelle architecture de DNN, STGCN, pour la classification de gestes associés à des pathologies telles que l'arthrose du genou et la maladie de Parkinson à partir d'analyses vidéo de la marche, ces travaux offrent de nouvelles perspectives pour l'amélioration du diagnostic et de la prise en charge médicale grâce aux progrès dans le domaine de l'IA.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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