Towards Non Invasive Diagnosis of Scoliosis Using Semi-supervised Learning Approach

In this paper, a new methodology for the prediction of scoliosis curve types from non invasive acquisitions of the back surface of the trunk is proposed. One hundred and fifty-nine scoliosis patients had their back surface acquired in 3D using an optical digitizer. Each surface is then characterized by 45 local measurements of the back surface rotation. Using a semi-supervised algorithm, the classifier is trained with only 32 labeled and 58 unlabeled data. Tested on 69 new samples, the classifier succeeded in classifying correctly 87.0% of the data. After reducing the number of labeled training samples to 12, the behavior of the resulting classifier tends to be similar to the reference case where the classifier is trained only with the maximum number of available labeled data. Moreover, the addition of unlabeled data guided the classifier towards more generalizable boundaries between the classes. Those results provide a proof of feasibility for using a semi-supervised learning algorithm to train a classifier for the prediction of a scoliosis curve type, when only a few training data are labeled. This constitutes a promising clinical finding since it will allow the diagnosis and the follow-up of scoliotic deformities without exposing the patient to X-ray radiations.

Patterns and quality of object-oriented software systems

Lors de ces dix dernières années, le coût de la maintenance des systèmes orientés objets s'est accru jusqu' à compter pour plus de 70% du coût total des systèmes. Cette situation est due à plusieurs facteurs, parmi lesquels les plus importants sont: l'imprécision des spécifications des utilisateurs, l'environnement d'exécution changeant rapidement et la mauvaise qualité interne des systèmes. Parmi tous ces facteurs, le seul sur lequel nous ayons un réel contrôle est la qualité interne des systèmes. De nombreux modèles de qualité ont été proposés dans la littérature pour contribuer à contrôler la qualité. Cependant, la plupart de ces modèles utilisent des métriques de classes (nombre de méthodes d'une classe par exemple) ou des métriques de relations entre classes (couplage entre deux classes par exemple) pour mesurer les attributs internes des systèmes. Pourtant, la qualité des systèmes par objets ne dépend pas uniquement de la structure de leurs classes et que mesurent les métriques, mais aussi de la façon dont celles-ci sont organisées, c'est-à-dire de leur conception, qui se manifeste généralement à travers les patrons de conception et les anti-patrons. Dans cette thèse nous proposons la méthode DEQUALITE, qui permet de construire systématiquement des modèles de qualité prenant en compte non seulement les attributs internes des systèmes (grâce aux métriques), mais aussi leur conception (grâce aux patrons de conception et anti-patrons). Cette méthode utilise une approche par apprentissage basée sur les réseaux bayésiens et s'appuie sur les résultats d'une série d'expériences portant sur l'évaluation de l'impact des patrons de conception et des anti-patrons sur la qualité des systèmes. Ces expériences réalisées sur 9 grands systèmes libres orientés objet nous permettent de formuler les conclusions suivantes: • Contre l'intuition, les patrons de conception n'améliorent pas toujours la qualité des systèmes; les implantations très couplées de patrons de conception par exemple affectent la structure des classes et ont un impact négatif sur leur propension aux changements et aux fautes. • Les classes participantes dans des anti-atrons sont beaucoup plus susceptibles de changer et d'être impliquées dans des corrections de fautes que les autres classes d'un système. • Un pourcentage non négligeable de classes sont impliquées simultanément dans des patrons de conception et dans des anti-patrons. Les patrons de conception ont un effet positif en ce sens qu'ils atténuent les anti-patrons. Nous appliquons et validons notre méthode sur trois systèmes libres orientés objet afin de démontrer l'apport de la conception des systèmes dans l'évaluation de la qualité.

Évaluation d’un programme de développement professionnel en santé publique : le laboratoire de promotion de la santé

Il y a quelques décennies, l’émergence du discours de la promotion de la santé infléchissait un nouveau tournant à la santé publique, orientant sa pratique vers l’action communautaire, participative et intersectorielle. Parallèlement, au Québec, la réforme du système de santé de 2004 réorganisait le niveau de gouverne locale à travers la création des centres de santé et de services sociaux (CSSS). Ceux-ci doivent articuler les secteurs des soins et de la santé publique à travers un continuum de services qui va de la promotion de la santé aux soins palliatifs. Ces changements ont des implications majeures pour les acteurs de la santé et de la santé publique, qui doivent composer avec de nouveaux rôles professionnels et de nouvelles stratégies d’action. Le développement professionnel est considéré comme un levier potentiel pour soutenir ces changements. En 2009, une équipe de la Direction de la santé publique de l’Agence de santé et des services sociaux de Montréal concevait un programme de développement professionnel appelé le Laboratoire de promotion de la santé. Ce programme mise sur une approche d’apprentissage de groupe pour permettre aux professionnels des CSSS de développer de nouvelles compétences, une pratique réflexive ainsi que de nouvelles pratiques de promotion de la santé. Basée sur une méthodologie générale qualitative et une approche d’évaluation collaborative, cette thèse utilise plusieurs stratégies d’investigation afin d’évaluer le Laboratoire de promotion de la santé sous trois angles, qui renvoient à sa conceptualisation, à son implantation et à ses effets. Plus spécifiquement, elle vise à : (1) examiner la plausibilité de la théorie d’intervention du programme; (2) décrire et comprendre les processus d’apprentissage d’équipe ainsi que les facteurs qui les influencent; et (3) explorer, du point de vue des participants, les effets réflexifs du Laboratoire. Afin de répondre à ces objectifs, la thèse mobilise diverses perspectives théoriques liées à l’apprentissage individuel, d’équipe et organisationnel. Les résultats des analyses démontrent que : (1) malgré quelques améliorations possibles, le modèle du programme est généralement bien conçu pour parvenir aux résultats visés; (2) l’implantation de ce modèle dans deux sites a donné lieu à des processus d’apprentissage d’équipe différents, bien que conditionnés par des facteurs communs liés aux participants, à l’équipe, au contexte organisationnel et à l’implantation du programme; (3) tel que visé, les participants des deux sites ont développé de la réflexivité vis-à-vis leur pratique et leur rôle professionnel – cette réflexivité adoptant une fonction formative ou critique en regard de l’expérience professionnelle. Ces résultats soulignent le potentiel que représente l’évaluation de la théorie d’intervention pour améliorer la conceptualisation d’un programme de développement professionnel, ainsi que l’intérêt et la pertinence d’évaluer les processus d’apprentissage au niveau de l’équipe dans le cadre d’une approche collective de développement professionnel. De plus, ils appuient l’importance de l’apprentissage réflexif pour l’amélioration des pratiques et l’engagement social des professionnels. En ce sens, ils proposent différentes avenues qui ont le potentiel de consolider les capacités de la main-d’œuvre de santé publique et d’influer conséquemment sur son efficacité à améliorer la santé des collectivités dans le prochain siècle.

Éthique et acculturation. Positions de Montréalais d'origine congolaise sur l'interruption de grossesse.

Avec la participation de 38 Montréalais d'origine congolaise, dont 21 femmes et 17 hommes

Intervention éducative visant le transfert des résultats probants par les infirmières dans la pratique du contact peau à peau en post-partum immédiat

Rapport de stage présenté à la Faculté des sciences infirmières en vue de l’obtention du grade de Maître ès sciences (M. Sc.) en sciences infirmières option formation en sciences infirmières

Music'Oriente : appréhender l'expérience d'un stage de musiques cubaines à Santiago de Cuba

Cette version du mémoire a été tronquée des éléments de composition originale, ces éléments donnant des informations d'ordre structurel qui permettraient d'identifier le stage qui fait l'objet de la présente recherche. Une version plus complète est disponible en ligne pour les membres de la communauté de l’Université de Montréal et peut aussi être consultée dans une des bibliothèques UdeM.

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

L’expérience d’acquisition de ressources en enseignement à la clientèle et de leur utilisation en situation clinique telle que perçue par des infirmiers ayant suivi un cours e-learning : étude qualitative descriptive

Les infirmiers doivent maintenir leurs connaissances à jour et poursuivre le développement de leurs compétences. Toutefois, dans le contexte actuel de pénurie d’infirmiers, la formation continue représente un défi pour eux. Or, le e-learning semble offrir un potentiel intéressant pour relever ce défi. Une étude qualitative basée sur la méthode des incidents critiques visait à décrire l’expérience clinique d’infirmiers (n=4) suite à un cours e-learning sur l’enseignement à la clientèle. Ce cours de 45 heures était basé sur l’approche par compétences. Des entrevues individuelles ont permis de documenter l’acquisition et l’utilisation en contexte clinique d’apprentissages effectués durant le cours. Les résultats révèlent que ce cours e-learning a permis aux infirmiers qui ont participé à l’étude (n=4) d’acquérir des ressources (connaissances et habiletés) et de les utiliser dans des situations cliniques d’enseignement à la clientèle. Les stratégies pédagogiques, qui apparaissent les plus prometteuses, à la lumière des résultats, sont la discussion de situations cliniques sur le forum de discussion « en ligne » et le projet de mise en contexte réel. En somme, le e-learning, basé sur l’approche par compétences se révèle une approche pédagogique prometteuse pour soutenir le développement des compétences des infirmiers. Mots clés : e-learning, formation continue, stratégies pédagogiques, approche par compétences

Modified Large Margin Nearest Neighbor Metric Learning for Regression

The main objective of this letter is to formulate a new approach of learning a Mahalanobis distance metric for nearest neighbor regression from a training sample set. We propose a modified version of the large margin nearest neighbor metric learning method to deal with regression problems. As an application, the prediction of post-operative trunk 3-D shapes in scoliosis surgery using nearest neighbor regression is described. Accuracy of the proposed method is quantitatively evaluated through experiments on real medical data.