BALTI Ala

Mes axes de recherche se concentrent sur le traitement du signal et des images, l’apprentissage profond, l’Internet des objets médicaux (IoMT) et les méthodes de classification appliquées au diagnostic médical. Mon objectif est de développer des solutions technologiques innovantes afin d’améliorer la précision et l’efficacité des diagnostics dans divers contextes cliniques.

L’un de mes projets actuels vise à soutenir les médecins orthopédiques dans le diagnostic des troubles de la marche chez les enfants en surpoids, en utilisant des vidéos et des techniques d’apprentissage profond. L’objectif est d’identifier en temps réel des paramètres liés à l’obésité infantile, tels que la composition corporelle, la longueur des jambes et les angles de flexion des articulations. Parallèlement, j’explore l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer le diagnostic de l’arthrose du genou (KOA) à travers l’analyse des données de marche. Les résultats obtenus sont prometteurs en termes de précision et de performance.

De plus, nos études portent sur les réseaux de capteurs corporels sans fil, avec le développement de capteurs d’antennes intelligentes afin d’optimiser l’efficacité des communications corporelles.