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This thesis is set within the context of Accordys, a knowledge engineering project aiming at providing a case-based reasoning system for fetopathology, i.e. the medical domain studying rare diseases and dysmorphia of fetuses. The project is based on a corpus of french fetal exam reports. This material consists in raw text reports diplaying a very specific vocabulary (only partially formalized in french medical terminologies), a "note taking" style that makes difficult to use tools analysing the grammar in the text, and a layout and formatting that shows a latent common structuration (organisation in sections, sub-sections, observations). This thesis aims at testing the hypothesis that a uniformisation of the representation of cases that could exploit this arborescent structure by mapping it with a tree-shaped case model can support the constitution of a case base which preserves the information contained in original reports and the similarity measurement between two cases. Mapping a case with the model (instanciating the case model) is done through a Monte Carlo tree matching method. We compare this with similarity measurements obtained by representing our reports (both without further processing and after semantic enrichment through a semantic annotator) in a vector model., Cette thèse se place dans le contexte d'Accordys, un projet d'ingénierie des connaissances qui vise à fournir un système de rapprochement de cas en fœtopathologie, qui est le domaine de l'étude des maladies rares et dysmorphies du fœtus. Ce projet se base sur un corpus de comptes rendus d'examens fœtaux. Ce matériel consiste en des comptes rendus en texte brut présentant un vocabulaire très spécifique (qui n'est que partiellement formalisé dans des terminologies médicales en français), des économies linguistiques (un style "prise de notes" très prononcé rendant difficile l'utilisation d'outils analysant la grammaire du texte) et une mise en forme matérielle exhibant une structuration commune latente (un découpage en sections, sous-sections, observations). Cette thèse vise à tester l'hypothèse qu'une uniformisation de la représentation des cas exploitant cette structure arborescente en la faisant correspondre à un modèle de cas (lui aussi arborescent) peut supporter la constitution d'une base de cas qui conserve les informations contenues dans les comptes rendus originaux et permette la mesure de similarité entre deux cas. La mise en correspondance entre cas et modèle (instanciation du modèle) est réalisée via un mapping d'arbres ayant pour base une méthode de Monte Carlo. Nous comparerons ceci avec des mesures de similarités obtenues en représentant nos comptes rendus (soit tels quels, soit enrichis sémantiquement grâce à un annotateur sémantique) dans un modèle vectoriel.

Nowadays, multiple actors of Internet technology are producing very large amounts of data. Sensors, social media or e-commerce, all generate real-time extending information based on the 3 Vs of Gartner: Volume, Velocity and Variety. In order to efficiently exploit this data, it is important to keep track of the dynamic aspect of their chronological evolution by means of two main approaches: the polymorphism, a dynamic model able to support type changes every second with a successful processing and second, the support of data volatility by means of an intelligent model taking in consideration key-data, salient and valuable at a specific moment without processing all volumes of history and up to date data.The primary goal of this study is to establish, based on these approaches, an integrative vision of data life cycle set on 3 steps, (1) data synthesis by selecting key-values of micro-data acquired by different data source operators, (2) data fusion by sorting and duplicating the selected key-values based on a de-normalization aspect in order to get a faster processing of data and (3) the data transformation into a specific format of map of maps of maps, via Hadoop in the standard MapReduce process, in order to define the related graph in applicative layer.In addition, this study is supported by a software prototype using the already described modeling tools, as a toolbox compared to an automatic programming software and allowing to create a customized processing chain of BigData, Dans le monde d’aujourd’hui de multiples acteurs de la technologie numérique produisent des quantités infinies de données. Capteurs, réseaux sociaux ou e-commerce, ils génèrent tous de l’information qui s’incrémente en temps-réel selon les 3 V de Gartner : en Volume, en Vitesse et en Variabilité. Afin d’exploiter efficacement et durablement ces données, il est important de respecter la dynamicité de leur évolution chronologique au moyen de deux approches : le polymorphisme d’une part, au moyen d’un modèle dynamique capable de supporter le changement de type à chaque instant sans failles de traitement ; d’autre part le support de la volatilité par un modèle intelligent prenant en compte des données clé seulement interprétables à un instant « t », au lieu de traiter toute la volumétrie des données actuelle et historique.L’objectif premier de cette étude est de pouvoir établir au moyen de ces approches une vision intégratrice du cycle de vie des données qui s’établit selon 3 étapes, (1) la synthèse des données via la sélection des valeurs-clés des micro-données acquises par les différents opérateurs au niveau de la source, (2) la fusion en faisant le tri des valeurs-clés sélectionnées et les dupliquant suivant un aspect de dé-normalisation afin d’obtenir un traitement plus rapide des données et (3) la transformation en un format particulier de carte de cartes de cartes, via Hadoop dans le processus classique de MapReduce afin d’obtenir un graphe défini dans la couche applicative.Cette réflexion est en outre soutenue par un prototype logiciel mettant en oeuvre les opérateurs de modélisation sus-décrits et aboutissant à une boîte à outils de modélisation comparable à un AGL et, permettant une mise en place assistée d'un ou plusieurs traitements sur BigData

International audience; In case of a radiological emergency situation involving accidental human exposure, a dosimetry evaluation must be established as soon as possible. In most cases, this evaluation is based on numerical representations and models of victims. Unfortunately, personalised and realistic human representations are often unavailable for the exposed subjects. However, accuracy of treatment depends on the similarity of the phantom to the victim. The EquiVox platform (Research of Equivalent Voxel phantom) developed in this study uses Case-Based Reasoning (CBR) principles to retrieve and adapt, from among a set of existing phantoms, the one to represent the victim. This paper introduces the EquiVox platform and the Artificial Neural Network (ANN) developed to interpolate the victim's 3D lung contours. The results obtained for the choice and construction of the contours are presented and discussed.

Veterinary anatomical pathology is a medical specialty very similar to human anatomical pathology. This specialty consists in diagnosing diseases, based mostly on the gross and microscopic examination of organs and tissues, obtained by surgical procedure or necropsy It consists in the application of criteria based in the knowledge of the gross and histological lesions to obtain a final pathological diagnosis. The aim of this specific diagnosis is, generally, to find which disease affects the animal, if it is alive, or what caused its death. The main difficulties in veterinary pathological diagnosis are related to the various animal species a pathologist has to deal with, the use of exhaustive classifications of different types, the costs, the subjectivity, including disagreement between the clinical and pathologic diagnoses, and the urgency in issuing the report. So the urgent need to compile all available information to obtain a diagnosis, in a short period of time, is the constant challenge placed to the professional experts in the area concerned. This chapter proposes a framework and a software system that can be useful for making diagnosis of disease. We developed the framework based on the analysis of the bibliography of the domain. Both proposals can be useful for making better diagnosis. This work was supported by Portuguese Foundation for Science and Technology, Center for Studies in Education, Technologies and by Health and by strategic project PEst-OE/CED/UI4016/2011