Secure communications in wireless networks for biomedical EEG sensor networks applications.

par Mohammad Saleh

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Maxime Wack et de Jaafar Gaber.

Soutenue le 07-11-2018

à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; Dijon ; Belfort) , en partenariat avec FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) (laboratoire) , Université de technologie de Belfort-Montbéliard (Etablissement de préparation) et de Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) / FEMTO-ST (laboratoire) .

Le président du jury était Tarek Ahmed-Ali.

Le jury était composé de Ahmed Nait-Sidi-Moh.

Les rapporteurs étaient Pascal Lorenz, Tarek El-Ghazawi.

  • Titre traduit

    Sécurisation des communications pour les réseaux de capteurs sans fil, application aux réseaux biomédicaux de type EEG.


  • Résumé

    Le cadre général de la thèse concerne les réseaux de capteurs et la sécurisation des communications sans fil pour la mise en œuvre de systèmes fiables de surveillance orienté santé. Plus précisément, ce travail de thèse présente un nouveau système de surveillance biomédical à base de réseau de capteurs sans fil, pour la mesure de l'activité électrique du cerveau. Un réseau de capteurs sans fil de type EEG (électroencéphalogramme) permet de surveiller les ondes cérébrales spontanées, y compris les ondes normales et anormales, des patients souffrant de différents types d'épilepsie. Un capteur sans fil enregistre les signaux du patient (via le cuir chevelu) et filtre ces signaux et leurs données en parallèle selon un traitement approprié des ondes cérébrales. Il est dès lors possible de prédire la gravité d'une attaque épileptique à venir. Une première approche est proposée pour analyser les anomalies des ondes cérébrales et déclencher des alertes le cas échéant. De tels systèmes peuvent permettre de sauver de nombreux patients en prédisant l’arrivée les crises avant qu'elles ne surviennent et éviter ainsi les accidents et les comportements à risque lors d'une crise d'épilepsie. De plus, l’approche peut être utiliser pour d'autres mesures de diagnostic médical. Une autre approche basé sur l’apprentissage pour la prédiction en utilisant les réseaux de neurones de type FFNN (Feed Forward Neural Network ) est également présentée. Par ailleurs, Les approches de prédiction, exploitent la norme IEEE802.11n pour la transmission des données avec un protocole de confidentialité pour la sécurisation des communications. La mise en œuvre de la sécurité peut réduire considérablement le temps de la prédiction et retarder les signaux d’alerte des crises. Les mesures effectuées permettent la calibration des algorithmes de prédiction pour tenir compte des délais introduits par la sécurisation des communications.


  • Résumé

    The general framework of the thesis concerns sensor networks and the privacy protocols for wireless communications in the implementation of reliable healthcare systems. More precisely, it presents a novel biomedical wireless sensor Network monitoring system, as a predictor and advance sensitive portable electroencephalogram (EEG). The EEG wireless sensor network proposed to monitor spontaneous brain waves, including normal and abnormal waves, for the patients suffering from different types of epilepsy. The biomedical epilepsy wireless sensor Network monitoring system (WSN-EEG) read’s signals from a wireless sensor network on the patient scalp, and filter these signals to run parallel data processing for the brain waves. However, the predicting procedure for the severity of the forthcoming epileptic attack based on, a proposed mathematical model, which analyses the abnormality in the brain waves and alerts by giving signals for the patient. This method can save many patients by predicting the seizure before it occurs and helps them from different injuries and risky behavior arising during epilepsy attack. In addition, the proposed approaches can use the patient data for further medical diagnosis measures. Another approach is proposed as a learning-based approach for prediction using Feed Forward Neural Network (FFNN) for the alert system. The research used the IEEE802.11n as a communication method for the wireless sensor networks and measure the IEEE802.11n security performances as privacy protocol for data transmission of the proposed systems. The measurements indicated the calibration of the prediction algorithms to take account of the delays introduced by the security of the communications in the data transmission and seizure prediction which might significantly reduce prediction time and delay the alert signals.


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