Master Thesis Online
Application of modern machine learning techniques to the detection of micro-awakenings on a midsagittal jaw motion signal
Hockers, Pierre 
Promoteur(s) :
Sacré, Pierre
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Geurts, Pierre
Date de soutenance : 22-jan-2021 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/11239
TFE_Report_Final_Pierre_Hockers.pdfDétails
| Titre : | Application of modern machine learning techniques to the detection of micro-awakenings on a midsagittal jaw motion signal |
| Titre traduit : | [fr] Application de méthodes d'apprentissage machine modernes à la détection de micro-éveils dans un signal de mouvement de mâchoires. |
| Auteur : | Hockers, Pierre
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| Date de soutenance : | 22-jan-2021 |
| Promoteur(s) : | Sacré, Pierre
Geurts, Pierre
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| Membre(s) du jury : | Louppe, Gilles
Drion, Guillaume
Beckers, Bernard |
| Langue : | Anglais |
| Nombre de pages : | 66 |
| Mots-clés : | [en] AI [en] Machine Learning [en] Arousals [en] Sleep Disorders [en] Nomics |
| Discipline(s) : | Ingénierie, informatique & technologie > Sciences informatiques |
| Public cible : | Chercheurs Professionnels du domaine Etudiants Grand public |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Diplôme : | Master en ingénieur civil en informatique, à finalité spécialisée en "intelligent systems" |
| Faculté : | Mémoires de la Faculté des Sciences appliquées |
Résumé
[en] Sleep Disorder Breathing are pathologies happening during sleep that can hurt its resting benefits and induce more damaging pathologies. The company Nomics has developed a sensor measuring the jaw motions which can be used to detect the micro awakenings that tend to happen after one of these SDBs. Modern machine learning methods will be explored to tackle this issue.
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L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
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