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En 2019, le CNRS fête ses 80 ans (et le laboratoire I3S ses 30 ans). La délégation régionale du CNRS Côte d'Azur (DR20) dont fait partie le laboratoire propose des manifestations pendant toute l'année 2019.
ACTUALITÉS
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juil192019
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En 2019, le CNRS fête ses 80 ans (et le laboratoire I3S ses 30 ans). La délégation régionale du CNRS Côte d'Azur (DR20) dont fait partie le laboratoire propose des manifestations pendant toute l'année 2019.
LE LABORATOIRE I3S
C’est sur le campus Sophia Tech, au cœur de la technopole sophipolitaine que notre laboratoire effectue des recherches dans le domaine des sciences de l’information et de la communication.
« Faire avancer la connaissance, tenir compte des réalités économiques et technologiques, tout en imaginant les solutions de demain ».
Le laboratoire I3S est un des plus importants laboratoires de recherche en sciences de l’information et de la communication de la Côte d’Azur et a été un des premiers à s’installer sur la technopole de Sophia Antipolis. Il rassemble un peu moins de 300 personnes. [+...]
En partenariat avec le CNRS et Inria, et par de très nombreuses collaborations industrielles, nous travaillons sur des thématiques de recherche innovantes, à la pointe de la science et de la technologie : systèmes et réseaux ubiquitaires, biologie et santé numériques, modélisation pour l’environnement, interactions et usages. [+...]
Le laboratoire est constitué de 4 équipes :
Equipe COMRED (COMmunications, Réseaux, systèmes Embarqués et Distribués)
Equipe MDSC (Modèles Discrets pour les Systèmes Complexes)
Équipe SIS (Signal, Image et Systèmes)
Équipe SPARKS (acronyme en anglais signifiant logiciels omniprésents à différentes échelles et systèmes centrés sur les connaissances)
DERNIERS DÉPÔTS I3S DANS HAL
FOCUS DU MOIS
A. Siqueira, A. F. Spirandeli, R. Moraes and V. Zarzoso, "Respiratory Waveform Estimation From Multiple Accelerometers: An Optimal Sensor Number and Placement Analysis," in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 23, no. 4, pp. 1507-1515, July 2019.
Respiratory patterns are commonly measured to monitor and diagnose cardiovascular, metabolic, and sleep disorders. Electronic devices such as masks used to record respiratory waveforms usually require medical staff support and obstruct the patients' breathing, causing discomfort. New techniques are being investigated to overcome such limitations. An emerging approach involves accelerometers to estimate the respiratory waveform based on chest motion. However, most of the existing techniques employ a single accelerometer placed on an arbitrary thorax position. The present work investigates the use and optimal placement of multiple accelerometers located on the thorax and the abdomen. The study population is composed of 30 healthy volunteers in three different postures. By means of a custom-made microcontrolled system, data are acquired from an array of ten accelerometers located on predefined positions and a pneumotachograph used as reference. The best sensor locations are identified by optimal linear reconstruction of the reference waveform from the accelerometer data in the minimum mean square error sense. The analysis shows that right-hand side locations contribute more often to optimal respiratory waveform estimates, a sound finding given that the right lung has a larger volume than the left lung. In addition, the authors show that the respiratory waveform can be blindly extracted from the recorded accelerometer data by means of independent component analysis. In conclusion, linear processing of multiple accelerometers in optimal positions can successfully recover respiratory information in clinical settings, where the use of masks may be contraindicated.
