@InProceedings{2015_guepie104,
	author = "Blaise kévin Guepie and Marilys Almar and Benoît Guibert and Philippe Delachartre",
	title = "Détection de micro-emboles par une approche de classification supervisée ",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-011",
	pages = "p. 45-48",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_guepie104.pdf",
	abstract = "La détection des micro-emboles dans l'artère cérébrale moyenne est un enjeu capital dans la mesure où ces micro-emboles sont un facteur prédominant d'accident vasculaire cérébral. Lorsqu'un appareil de Doppler transcrânien portable est utilisé pour le contrôle, la détection des micro-emboles se heurte à une difficulté majeure qui est la présence de nombreux artefacts dus notamment aux bruits de voix, de pas, d'origine électrique, etc. Dans cet article, une nouvelle approche de détection permettant de distinguer les micro-emboles des artefacts est proposée. Elle consiste à identifier les micro-emboles d'un patient test à partir d'une base de données contenant des micro-emboles et des artefacts d'autres patients.  .pdf",
}