Réseaux de capteurs pour applications de suivi médical

Wireless Sensor networks for health care monitoring applications

• Auteur / Autrice : Juan Gabriel Barros Gavilanes
• Direction : André-Luc Beylot, Anne Wei-Liu
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Réseaux, télécoms, systèmes et architecture
• Date : Soutenance le 13/11/2013
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique de Toulouse / IRIT

Mots clés

Mots clés libres

Performance

Capteurs

Routage

Santé

Protocoles

Performance

Wsn

Healthcare

Protocols

Routing

Résumé

Le maintien des personnes à domicile est une perspective sérieusement envisagée dans le contexte actuel de vieillissement de la population. Selon les statistiques, près d'un habitant sur trois aurait plus de 60 ans en 2050, contre un sur cinq en 2005. Cependant, les solutions actuelles de téléassistance (bouton alarme sur un collier par exemple) ont montré leurs limites. La thèse consiste à étudier des applications du futur permettant de fournir à une personne maintenue à domicile ou à l’hôpital une meilleure solution alternative fondée sur les réseaux de capteurs, capable de mesurer certains de ses paramètres physiologiques et de transmettre des données importantes aux infirmières ou médecins. Ces applications doivent s’adapter aux besoins médicaux et avoir un coût économique faible. Nous nous sommes focalisés sur des solutions de type réseaux de capteurs qui ont un coût de développement et de mise en œuvre faibles. Ce type de réseaux de capteurs offre de nouveaux services tels que la surveillance médicale et l'amélioration de la sécurité par la propagation d'alertes d'urgence. Cependant, la forte mobilité et le changement rapide de la topologie du réseau présentent un verrou scientifique et social. En outre, l'interférence de différents capteurs augmente la difficulté d'implantation de ce genre de réseaux IEEE 802.15.4. Depuis ces dernières années, plusieurs solutions ont été étudiées, comme nous le verrons dans cette thèse. Nous nous intéressons à la fiabilité de transmission dans cette thèse, car un réseau de capteurs est très limité par la capacité de calcul, de stockage et de transfert. Nous nous interrogeons dans un premier temps sur la meilleure méthode pour la livraison des données. Nous avons sélectionné les protocoles unicast et multicast issus du domaine MANET dans le but de comparer leurs avantages et inconvénients dans le contexte des applications de surveillance médicale. Nous nous sommes intéressés aux mécanismes de mise en place et au renforcement de la route dans chacun des protocoles. Les résultats de cette première étude montrent que les protocoles multicast s’adaptent mieux aux applications, car ils permettent de réduire le nombre de paquets transmis dans le réseau. Même si certains protocoles pourraient amener une meilleure performance (en ce qui concerne le débit utile) que d’autres, aucun protocole ne satisfait une application réelle. Nous travaillons sur l’exploitation d'un réseau hétérogène en distinguant les nœuds forts et les nœuds faibles. Dans ce cadre, nous avons proposé une nouvelle approche, HMR, qui permet de mieux assurer la performance du réseau par rapport aux solutions existantes. Une dernière problématique à étudier dans cette thèse est l’agrégation de données, car les données à transmettre dans le réseau sont souvent périodiquement générées avec des tailles très restreintes (quelques octets, par exemple). Nos études montrent que l’agrégation de données est une bonne solution. Cette thèse a donné lieu à deux publications en conférences internationales avec comité de lecture.

Keeping people at home is a perspective seriously considered in the current context of population aging. According to statistics, nearly one in three would have more than 60 years in 2050, against one in five in 2005. However, current solutions telecare (alarm button on a necklace, for example) have shown their limits. The thesis consists in studying future applications to provide, to a person kept at home or in the hospital, a better alternative solution based on sensor networks. A solution capable of measuring some of its physiological parameters and transmit important data nurses or doctors. These applications must adapt to the medical needs and have a low economic cost. We focused on solutions for sensor networks having a low-cost of development and implementation. This type of sensor networks offer new services such as medical monitoring and improving security by the propagation of emergency alerts. However, the high mobility and rapid change of the network topology present a scientific and social lock. Furthermore, interference of various sensors increases the difficulty of implantation of such networks IEEE 802.15.4. In recent years, several solutions have been studied, as discussed in this thesis. We are interested in the transmission reliability in this thesis, as a sensor network is very limited computing capacity, storage and transfer. We inquire in the first instance on the best method for data delivery. We selected unicast and multicast protocols from the field MANET in order to compare their advantages and disadvantages in the context of medical monitoring applications. We are interested in mechanisms of implementation and strengthening of the route in each of the protocols. The results of this first study show that the multicast protocols are better suited to these applications because they reduce the number of packets transmitted in the network. Although some protocols may lead to better performance (as regards the throughput) than others, no protocol satisfies a real application. We are working on the operation of a heterogeneous network distinguishing between strong and weak nodes. In this context, we proposed a new approach, HMR, to better ensure network performance over existing solutions. A final issue to consider in this thesis is the aggregation of data, because the data to be transmitted in the network are often periodically generated with very small size (a few bytes, for example). Our studies show that data aggregation is a good solution.