AXES DE RECHERCHE

Mes travaux de recherche  tournent autour de la modélisation mathématique, l’analyse numérique de modèles basés sur des équations aux dérivées partielles au Laboratoire d’Analyse Numérique et d’informatique de l’université Gaston Berger de Saint-Louis avec le Professeur Mary Teuw NIANE comme Directeur de recherche. Les environnements de recherche qu’il a fréquentés justifient la préfiguration de son profil de chercheur. Le premier prétexte a été son sujet de DEA sur le traitement des images qui est à cheval entre les mathématiques appliquées et l’informatique. Ensuite il a fait sa thèse en alternance au Laboratoire Images Systèmes et Signaux Intelligent de l’université de Paris Est Créteil où avec le Professeur Jacques Lemoine, il a proposé la première contribution mathématique de modélisation de l’algorithme de la décomposition modale empirique (EMD) de signaux après avoir travaillé sur une version de l’extension 2D de cet algorithme à des fins de restauration d’images et de décomposition de textures.  Avec ces collaborateurs, Il a  proposé une approche spectrale pour modéliser l’enveloppe moyenne d’un signal et a introduit une nouvelle méthode de décomposition parcimonieuse de signaux, la décomposition spectrale intrinsèque (SID). Parallèlement aux applications de ces méthodes en analyse de signaux et images, je me suis  intéressé aux enjeux liés à la manipulation de données massives, à la vision par ordinateur et ses applications en ingénierie de simulation des phénomènes d’inondations, aux techniques de classification par apprentissage profond, aux techniques d’ingénierie de connaissances pour l’aide au diagnostic médical, à l’identité numérique et à la sécurité informatique. Le fil conducteur de ses axes de recherche suit ,en effet, les grands enjeux et défis de la chaine d’acquisition, de sauvegarde, de traitement et d’analyse et en fin de sécurisation et de mise à disposition des données et connaissances. Tous ses travaux se déroulent avec des collaborations scientifiques nationales et internationales dans un laboratoire qu’il a monté avec ses collègues enseignants chercheurs en l’occurrence le Laboratoire de Traitement de l’Information et de systèmes intelligents (LTISI) de l’EPT. Je suis membre associé du Laboratoire d’Analyse Numérique et d’Informatique (LANI) de l’Université Gaston Berger de Saint-Louis où j’ai codirigé une thèse en mathématiques appliquées. j’ai été professeur invité en 2015  de son ancien laboratoire Lissi de l’université de Paris Est en France avec lequel il a gardé des collaborations scientifiques en traitement de signaux et images et en intelligence artificielle par en particulier la codirection d’une thèse unique que j’ai  aidé à finaliser. Par ailleurs, je suis  membre associé de l’École Doctorale Mathématique et informatique (EDMI) de l’UCAD et codirige des travaux de recherche avec le Professeur Djiby Sow sur la partie sécurité informatique. Je participe à l’évaluation de plusieurs travaux de thèses en Afrique aussi bien comme rapporteurs que comme examinateurs. Mon parcours de recherche  dans des laboratoires de mathématiques, d’informatiques et de systèmes intelligents couplé avec les différentes collaborations de recherche et ses enseignements au niveau master justifie ses centres d’intérêts articulés suivant cinq (5) axes :

Axe 1: La modélisation mathématique et l’analyse numérique des équations aux dérivées partielles en traitement des signaux et images

Cet axe de recherche est un intrant aux autres axes. Les résultats d’activités de recherche de cet axe  ont abouti à la proposition d’un modèle d’extraction direct des modes de l’EMD. En effet, la Décomposition modale empirique est une méthode heuristique découverte en 1998 par Huang et a l’objet de beaucoup de travaux en traitement du signal et des images. Elle décompose un signal non linéaire en un nombre fini de composantes modulées en amplitude et en fréquence  (AM-FM) appelée fonctions modes intrinsèques (IMF), plus un résidu ou une tendance  basse fréquence. La force de l’EMD est son caractère auto adaptatif contrairement à la décomposition en ondelettes qui a besoin d’un a priori sur le  signa à décomposer afin de choisir l’ondelette mère adaptée à la donnée d’entrée à analyser. La faiblesse de l’EMD est son manque de formalisme mathématique complet. Avec mes collaborateurs nous avons proposé un modèle mathématique basé sur la résolution d’un systèmes d’EDP non linéaire et ont prouvé  les résultats d’existence et d’unicité des modes de l’EMD dans des espaces appropriés. Ce cadre a même permis de donner  à l’EMD toute sa légitimité dans des cas où le principe physique de superposition locale d’une tendance et d’une composante haute fréquence est de rigueur alors que l’implémentation de l’algorithme basée sur la détection d’extrema locaux ne pouvait pas fonctionner.

Dans ce même sillage, il a fait une analyse de la propriété presque orthogonale de la décomposition EMD. Parallèlement une approche spectrale de résolution de l’EDP, mes travaux ont permis d’ouvrir la voie à une nouvelle méthode de décomposition de signaux la décomposition spectrale intrinsèque (SID). La SID affine l’analyse EMD par une représentation parcimonieuse. Elle permet ainsi d’analyser un mode de l’EMD. Ci-après le résumé des différents travaux antérieurs à sa candidature sur la liste LAFPT session 2020.

Axe 2 : Le traitement et l’analyse des signaux et images

En traitement et l’analyse de signaux images, j’ai réalisé des travaux de recherche en débruitage, restauration de signaux et images. L’EMD a été utilisé pour décomposer des textures et par une approche spectrale, il a proposé une nouvelle méthode de shrinkage de signaux. Le calcul par une approche spectrale des enveloppes interpolant les points de maximum ou de minimum de courbure, a permis de procéder à la décomposition de signaux comportant des intermittences ou du mode mixing ou mélange de modes. Notamment avec l’introduction d’une méthode de régularisation de type Tikhonov couplée avec l’EMD, dans la cas de la séparation des mélanges de modes. Il a introduit une nouvelle méthode de décomposition parcimonieuse de signaux dénommé décomposition spectrale intrinsèque (SID). Parallèlement j’ai utilisé ces résultats dans ses travaux en vision par ordinateur et a envisagé des applications pour la sécurité informatique.

Axe 3 : traitement des données et ingénierie des connaissances

Au sein du LTISI (Laboratoire Traitement de l’Information et Systèmes Intelligents) que je coordonne, un groupe de recherche s’active autour des problématiques de recherche sur l’ingénierie des connaissances. Depuis 2014, il encadre un projet de thèse sur la thématique E-santé. Il s’agit d’un projet de mise en place d’un système d’informations centralisé de gestion des dossiers médicaux sur toute l’étendue de la carte sanitaire du Sénégal, afin de faciliter la prise en charge des patients suivant leur mobilité. L’objectif global du projet de recherche E-santé est de développer une plateforme de recherche d’informations pour aider la prise de décision autour de la carte sanitaire.
En effet, la carte sanitaire sénégalaise recouvre divers types de données de sources différentes. La liste est longue : des données médicales, sur les maladies, les patients ainsi que les statistiques médicaux, en passant par les données géographiques de localisation des structures de santé, jusqu’aux données cellulaires pouvant être disponibles auprès des opérateurs téléphoniques et renseignant sur la mobilité́ des patients.
Il n’existe, à ce jour, aucun système d’informations au Sénégal qui permettent de recouper tous ces types de données à la fois. Un tel système serait d’une grande utilité́ pour les autorités sanitaires dans leurs prises de décisions. Ce entre autre, pour améliorer la prise en charge des patients à travers les différentes structures de santé, pour faciliter l’organisation des campagnes de sensibilisation et de prévention sanitaires, pour identifier les risques et les foyers de maladies épidémiques ou endémiques, pour identifier les corrélations entre les conditions d’accès aux services sanitaires et les conditions socio-économiques des individus ayant droit.

Notre équipe a proposé de modéliser une intégration optimisée des différents types de données autour de la carte sanitaire et de développer un moteur de recherche qui deviendrait une interface unifiée pour recouper toutes ces données et qui se positionnerait comme un système d’aide à la prise de décisions pour les autorités sanitaires. Il nous  permettra de visualiser et d’accéder facilement et rapidement aux données de la carte au regard des besoins cités. Une thèse que je dirige actuellement (depuis 2014), s’intéresse à la problématique du diagnostic médical à travers des questions de recherche liées aux moteurs de recherches et aux modèle d’intégration de connaissances construit autour des ontologies et des technologies du Web sémantique.

A terme, l’objectif est d’arriver à produire un modèle qui intègre les données pertinentes issues de sources ontologiques différentes, d’expérimenter un moteur de recherche sémantique reposant sur ce modèle de données pour assister la collecte d’informations tout au long du processus d’aide au diagnostic. Cet objectif est atteint : la preuve en est que cette thèse devrait être soutenue avant Juillet 2020. Des publications ont été produites pour valider le travail réalisé au sein de la communauté scientifique. De façon chronologique, avec le doctorant, l’équipe a travaillé sur cinq (5) projets de papiers dont deux (2) ont été proposés à des conférences avec comité de lecture. Il s’agit de CARI2014, et ICKEDM2018, dans lesquels ils ont démontré leurs premières idées d’architecture du moteur et de ces fonctionnalités de navigation dans la base de connaissances. Dans les trois autres papiers, publiés dans des journaux indexés (IC2018, EDA2018 et CNRIA2019), ils se sont  étendus sur la modélisation d’une base de connaissances adaptée au diagnostic médical. Ils y démontre comment intégrer des ontologies médicales différentes et comment analyser des rapports cliniques produits au préalable par des médecins, pour construire et regrouper toutes les données nécessaires à l’étape de collecte, qui soient centrées sur les maladies, leurs signes caractéristiques les plus pertinents, et sur les expériences de cas précédents déjà validés par le médecin.

Le deuxième projet de recherche s’intéresse à la Collecte et à l’Analyse des Données d’Accidentologie pour la Prévention et la Prédiction des Accidents Routiers. Elle fait état d’une plateforme applicative dont les objectifs sont les suivants :

• d’une part, il s’agit de collecter en temps réel sur les voies de circulation toutes données extérieures utiles à la conduite; et ce pour aider à la bonne conduite et à la prise de décision sur la route. Cette collecte permettra aussi de fournir aux autorités et autres instances chargées de la régulation l’information sur l’état actuel du trafic (congestion, ralentissements, …).

• d’autre part, il s’agira de la mise en place d’un référentiel unique pour la collecte des données d’accidentologie. Ce référentiel devra permettre d’unifier le format des données collectées par les différentes instances concernées et de disposer d’une plateforme informatique de recueil centralisée.

Axe 4 : sécurité informatique et d’identité numérique

A ses origines, l’Internet servait surtout à relier des chercheurs. A cette époque, la confidentialité, l’intégrité et l’authenticité des données ne posaient aucun problème; elles traversaient le réseau en clair. Si, par la suite, les protocoles cryptographiques n’ont évolué que pour faire face à l’accroissement du nombre d’utilisateurs, il va de soi que la démocratisation de l’Internet a modifié les règles du jeu. En effet, l’Internet a presque embrassé tous les domaines de la vie. Du commerce électronique à la banque en ligne en passant par la domotique, et dans d’autres domaine de la vie dont la santé.  Les objets de la vie quotidienne sont en effet de plus en plus connectés. Cette extension est à l’origine d’une avancée technologique significative caractérisée par une miniaturisation des équipements. Cette miniaturisation a créé un terreau fertile pour le développement des nanotechnologies et de l’Internet des Objects.

L’Internet des Objets (IoD) aussi connu sous le vocable IoT pour Internet of Things est un paradigme récent qui prévoit l’intégration de tous les objets du monde physique à Internet en permettant des interactions entre eux dans le but d’atteindre des objectifs précis et cela via des protocoles normalisés. A l’époque de la miniaturisation des équipements, ces dispositifs présentent trois contraintes majeures que sont; une faible puissance de calcul, une très petite capacité de stockage et une autonomie énergétique très réduite. Ainsi, parmi les défis auxquels les chercheurs font face, figurent en bonne et auguste posture la sécurité des données échangées, le respect de la vie privée des utilisateurs, l’identité numérique garantissant l’anonymat des utilisateurs et la conception de protocoles cryptographiques alliant robustesse et légèreté pour pouvoir être déployés dans des équipements à faibles ressources. L’équipe de M. NIANG s’intéresse à ces défis scientifiques et technologiques et a à son actif des publications indexées.

Axe 5 : vision par ordinateur et ses applications

La vision par ordinateur ou autrefois appelée vision artificielle connaît un développement important avec l’augmentation sans cesse des capacités technologiques de représentation de données massive et de leur transmission. Avec la technologie 5G, le monde connaîtra sans doute une accélération des avancées dans le domaine de la vision par ordinateur.

Mes travaux de recherche   dans  l’axe vision par ordinateur et ses applications sont orientés d’une part sur la modélisation en se basant sur des études en vision par ordinateur et d’autre part, sur la simulation d’inondation à par de modèle numérique de terrain obtenue et aussi de données contextuelles dans la zone périurbaine de Dakar.

Cette simulation consiste à modéliser à partir de données réelles, du passé, d’un système ou d’une situation donnée pour pouvoir faire de l’aide à la prise de décision, de la prédiction ou de l’extraction de connaissances.

Tout d’abord, des travaux de recherche sont réalisés pour une modélisation de l’espace poral utilisant des cylindres généralisés non uniformes. Elle a été possible par la triangulation de Delaunay avec l’extraction du squelette représenté par le centre des boules maximales. Une deuxième modélisation en a découlé utilisant les descripteurs de formes de l’espace poral via un interpolateur des équations aux dérivées partielles et la décomposition modale empirique. Les résultats de recherche de l’axe « modélisation mathématique et l’analyse numérique des équations aux dérivées partielles en traitement des signaux et images » ont alors été utilisés en vision par ordinateur. Ce qui démontre du fil conducteur entre les différents axes de recherche du candidat.

Pour les applications de leurs résultats en vision par ordinateur, nous avons entamé un projet de simulation des phénomènes d’inondation sur une zone urbaine partant d’un modèle numérique de terrain et utilisant des équations d’écoulement d’eau peu profonde. Cette simulation permet, entre autres, de voir la vulnérabilité et de faire des prédictions.

PRINCIPAUX RESULTATS

Les principaux résultats de mes travaux de recherche sont :

En modélisation mathématique et traitement des signaux et images

• La modélisation mathématique de l’enveloppe moyenne de l’EMD
• La résolution par approche variationnelle du problème de l’existence et de l’unicité dans des espaces appropriés du mode de l’EMD
• L’extension 2D de la version EDP de l’EMD
• Une étude de la propriété d’orthogonalité de la décomposition EMD
• L’établissement d’une nouvelle méthode de décomposition parcimonieuse de signaux dénommée SID
• Une nouvelle approche spectrale du sifting process avec des application en restauration de signaux et images
• Une méthode décomposition EMD sans sifting appelé EMD direct
• De nouvelles méthode de détection de contours par la SID
• De nouvelles méthodes de restauration de signaux et images par SID
• Une nouvelle méthode de segmentation de signaux par SID

En vision par ordinateur et applications les principaux résultats sont :

• Une première modélisation de l’espace poral utilisant des cylindres généralisés non uniformes ;
• Une deuxième modélisation en a découlé utilisant les descripteurs de formes de l’espace poral via un interpolateur EDP issu de la modélisation de l’EMD ;
• une simulation d’inondation sur une zone urbaine partant d’un modèle numérique de terrain et utilisant des équations d’écoulement d’eau peu profonde. Cette simulation permet entre autres de voir la vulnérabilité et de faire des prédictions.

En Traitement de données et  ingénierie des connaissances les principales contributions sont :

• une architecture du moteur et de ces fonctionnalités de navigation dans une base de connaissances ;
• la modélisation d’une base de connaissances adaptée au diagnostic médical ;
• une intégration d’ontologies médicales différentes et analyse des rapports cliniques produits au préalable par des médecins, pour construire et regrouper toutes les données nécessaires à l’étape de collecte qui soient centrées sur les maladies, leurs signes caractéristiques les plus pertinents, et sur les expériences de cas précédents déjà validés par le médecin.

En sécurité et identité numérique les principaux résultats sont :

• Une introduction d’un nouveau protocole d’authentification ABC, très légers, pouvant être implémenté sur n’importe quel équipement à faibles ressources (puissance de calcul et stockage). Ce qui en fait un candidat idéal pour les environnements IoT.
• La création d’un nouveau schéma de signature aveugle sur les courbes elliptiques sans faire usage des couplages.
• Une étude comparative de notre protocole avec Idemix et U-Prove, réputés être les protocoles les plus sécurisés et les plus stables basés sur les attributs.

Dès l’obtention de son DEA et jusqu’en 2003, j’ai enseigné d’abord l’informatique dans des instituts de formation professionnelle supérieure à Saint Louis.

Dans mon approche pédagogique, je m’efforce toujours d’allier théorie et pratique en confortant notamment l’utilisation des technologies de l’information qui est devenue une exigence dans le monde socio-professionnel.

Depuis 2003, date de mon recrutement comme enseignant chercheur à l’École Supérieure Polytechnique de Thiès, j’ai été chargé des cours d’informatique du Diplôme Universitaire de Technologie (DUT) de génie civil, du cours d’algorithmique et de programmation en langage C des Diplôme d’Ingénieur de Conception (DIC) et du cours d’analyse et de conception de systèmes d’information et bases de données aussi bien en génie civil qu’en génie électromécanique.

A partir de 2006, j’ai  eu la responsabilité du Centre des Ressources Informatiques (CRI) de l’EPT.

A la création des nouvelles filières de l’Université de Thiès en 2006, j’ai été responsable de la coordination des activités pédagogiques du département d’informatique placé sous sa responsabilité.  Parallèlement, j’ai été aussi instructeur, formateur Cisco de l’académie locale de formation  (enseignement e-learning en réseaux informatiques ) Cisco de l’ESP THIES dont j’ai eu à  assumer les tâches d’administration jusqu’en  2008.

En 2009, j’ai été chargé de mettre en place le nouveau département du tronc commun

(années préparatoires intégrées) de l’École Polytechnique de Thiès. J’ai ey, parallèlement à ces charges de chef de département du tronc commun, assuré les enseignements d’analyse mathématique et le cours d’informatique des premières années préparatoires.

En 2013, j’ai été chargé de mettre en place le troisième département de génie informatique et télécommunications (GIT) de l’EPT. Nous avons ainsi mis en œuvre avec le département GIT de l’EPT, la première expérience de formation entièrement en alternance École-Entreprise dans le supérieur public au Sénégal. Les programmes d’études du département GIT sont co-construits et mis en œuvre avec les entreprises et les projets de fin d’études portent sur des problématiques réelles des entreprises.

Mes enseignements  sont à la fois théoriques et pratiques très orientés projets et apprentissage en vraie situation de travail. Ils vont de la modélisation mathématique et informatique au Projet Professionnel Personnel (PPP), en passant par des projets transversaux et des Projets de Fin d’Études (PFE) usant des technologies big data et l’apprentissage profond.

J’ai assumé pour les différents niveaux du DIC du GIT, les enseignements de traitement du signal, de modélisation mathématique et numérique, le cours de méthodologie de recherche et de projets de fin d’études et le cours de Projet Professionnel Personnalisé (PPP). J’assume toujours la tâche de responsable des immersions des élèves ingénieurs en informatique et télécommunications dans les entreprises. A ce titre, je participe régulièrement au suivi des enseignements apprentissages du GIT au sein des entreprises qui accueillent nos élèves ingénieurs et encadre ces derniers dans leur professionnalisation. Plusieurs projets transversaux et projets de fin d’études d’élèves ingénieurs que j’ai encadrés directement ou supervisés l’encadrement portent sur l’intelligence artificielle et les technologies du big data.

J’ai  piloté, en 2013, le projet de mise en place du laboratoire de fabrication numérique (Fablab) de l’EPT qui donne un espace de prototypage aux élèves ingénieurs et aux doctorants et permet la réalisation de projets d’ingénierie et de recherche développement / innovation. Le portefeuille des mes enseignements montre un continum avec les cinq (5) axes autour desquels ses recherches s’inscrivent. Mes enseignements en cycle de DIC sont articulés avec mes activités de recherche. L’essentiel des mes  thésards  sont issus des masters ou cycles d’ingénieurs où il a tenu des enseignements.

[1]  E. Delechelle, J. Lemoine, and Oumar Niang, “Empirical mode decomposition: an analytical approach for sifting process,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 12, no. 11, pp. 764–767, Nov. 2005. [Online]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/document/1518896/ (Accessed 2020-01-22). 

[2]  O. Niang, E. Delechelle, and J. Lemoine, “A Spectral Approach for Sifting Process in Empirical Mode Decomposition,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 58, no. 11, pp. 5612–5623, Nov. 2010. [Online]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/ document/5497213/ (Accessed 2020-01-22). 

[3]  O. Niang, A. Thioune, M. O. Guerra, E. Deléchelle, and J. Lemoine, “A New Signal Denoising Method using Iterative Thresholding of the Spectral Intrinsic Decomposition,” International Journal of Computer Science Issues, vol. 9, no. 6, pp. 370–377, 2012. [Online]. Available: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00833561

[4]  O. Niang, A. Thioune, M. C. E. Gueirea, E. Delechelle, and J. Lemoine, “Partial Differential Equation-Based Approach for Empirical Mode Decomposition: Application on Image Analysis,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 21, no. 9, pp. 3991–4001, Sep. 2012. [Online]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/document/6200336/ (Accessed 2020-01-22). 

[5]  O. Niang, A. Thioune, E. Deléchelle, and J. Lemoine, “Spectral Intrinsic Decomposition Method for Adaptive Signal Representation,” ISRN Signal Processing, vol. 2012, pp. 1–10, 2012. [Online]. Available: https://www.hindawi.com/archive/2012/457152/ (Accessed 2020-01-22).  

[6]  O. Niang, M. O. Guerra, A. Thioune, E. Deléchelle, M. T. Niane, and J. Lemoine, “A propos de l’orthogonalité dans la Décomposition Modale Empirique,” in XIII Colloque GRETSI, 2011, p. ID257. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/profile/Eric_Delechelle2/publication/235725545_A_propos_de_l’orthogonalite_dans_la_Decomposition_Modale_Empirique/links/02bfe512e803811323000000/A-propos-de-lorthogonalite-dans-la-Decomposition-Modale-Empirique.pdf 

[7]Differential Equation-Based Interpolator for Signal Envelope Computing: Existence Results and Applications,” ISRN Signal Processing, vol. 2013, pp. 1–18, 2013. [Online]. Available: https://www.hindawi.com/archive/2013/605035/ (Accessed 2020-01-22).

[8]  J. Nunes, O. Niang, Y. Bouaoune, E. Delechelle, and P. Bunel, “Texture analysis based on the bidimensional empirical mode decomposition with gray-level co-occurrence models,” in Seventh International Symposium on Signal Processing and Its Applications, 2003. Proceedings. Paris, France: IEEE, 2003. doi: 10.1109/ISSPA.2003.1224962. ISBN 978-0-7803-7946-6 pp. 633–635 vol.2. [Online]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/document/1224962/(Accessed 2020-01-22). 

[9]  S. Sidibe, O. Niang, and N. F. Ngom, “Auto-adaptive Signal Segmentation Using Spectral Intrinsic Decomposition,” in Third International Congress on Information and Communication Technology, X.-S. Yang, S. Sherratt, N. Dey, and A. Joshi, Eds. Singapore: Springer Singapore, 2019, vol. 797, pp. 553–561. ISBN 9789811311642 9789811311659. [Online]. Available: http://link.springer.com/10.1007/978-981-13-1165-9_51 (Accessed 2020-01-20). 

[10]  A.-D. Abdou, N. F. Ngom, and O. Niang, “Classification and Prediction of Arrhythmias from Electrocardiograms Patterns Based on Empirical Mode Decomposition and Neural Network,” in e-Infrastructure and e-Services for Developing Countries, G. Mendy, S. Ouya, I. Dioum, and O. Thiaré, Eds. Cham: Springer International Publishing, 2019, vol. 275, pp. 174–184. ISBN 978-3-030-16041-8 978-3-030-16042-5. [Online]. Available: http://link.springer.com/10.1007/978-3-030-16042-5_17 (Accessed 2020-01-22). 

[11]  A.-D. Abdou, N. F. Ngom, O. Niang, and M. C. O. Guera, “Analysis of Noise Perturbation on Neural Network Based ECG Classification,” in Computational Science and Its Applications – ICCSA 2019, S. Misra, O. Gervasi, B. Murgante, E. Stankova, V. Korkhov, C. Torre, A. M. A. Rocha, D. Taniar, B. O. Apduhan, and E. Tarantino, Eds. Cham: Springer International Publishing, 2019, vol. 11623, pp. 349–358. ISBN 978-3-030-24307-4 978-3-030-24308-1. [Online]. Available: http://link.springer.com/10.1007/978-3-030-24308-1_29 (Accessed 2020-01-22). 

[12]  A. D. Abdou, N. F. Ngom, S. Sidibé, O. Niang, A. Thioune, and C. H. T. C. Ndiaye, “Neural Networks for Biomedical Signals Classification Based on Empirical Mode Decomposition and Principal Component Analysis,” in Innovation and Interdisciplinary Solutions for Underserved Areas, C. M. F. Kebe, A. Gueye, and A. Ndiaye, Eds. Cham: Springer International Publishing, 2018, vol. 204, pp. 267–278. ISBN 978-3-319-72964-0 978-3-319-72965-7. [Online]. Available: http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-72965-7_25 (Accessed 2020-01-20). 

[13]  A.D.Abdou, N.F.Ngom, andO.Niang,“Electrocardiograms patterns analysis using artificial neural network and non-linear regression,” in African Conference on Research in Computer Science and Applied Mathematics, E. Badouel, N. Gmati, and B. Watson, Eds. Stellenbosch, South Africa: Stellenbosch University, Oct. 2018. [Online]. Available: https://www.cari-info.org/Actes-2018/p25-32.pdf

 [14]  S. Sidibe, O. Niang, A. Thioune, A.-D. Abdou, and N. F. Ngom, “The 2D Spectral Intrinsic Decomposition Method Applied to Image Analysis,” Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 2017, pp. 1–6, 2017. [Online]. Available: https://www.hindawi.com/journals/jece/2017/7948571/(Accessed 2020-01-20). 

[15]  S. Sidibe, O. Niang, and N. F. Ngom, “Edge Detection Using Spectral Intrinsic Decomposition,” in 2017 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI). Las Vegas, NV: IEEE, Dec. 2017. doi: 10.1109/CSCI.2017.85. ISBN 978-1-5386-2652-8 pp. 505–509. [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/8560842/ (Accessed 2020-01-20). 

[16]  A. Sow, A. Guissé, and O. Niang, “Enrichment of Medical Ontologies from Textual Clinical Reports: Towards Improving Linking Human Diseases and Signs,” in Innovations and Interdisciplinary Solutions for Underserved Areas, G. Bassioni, C. M. Kebe, A. Gueye, and A. Ndiaye, Eds. Cham: Springer International Publishing, 2019, vol. 296, pp. 104–115. ISBN 978-3-030-34862-5 978-3-030-34863-2. [Online]. Available: http://link.springer.com/10.1007/978-3-030-34863-2_10 (Accessed 2020-01-22). 

[17]  A. Sow, A. Guissé, and O. Niang, “Proposition of an Ontology of Diseases and Their Signs from Medical Ontologies Integration,” International Journal of Computer and Information Engineering, vol. 12, no. 6, pp. 395 – 400, May 2018. [Online]. Available: https://publications.waset.org/vol/138

[18]  A. Sow, A. Guissé, and O. Niang, “Modélisation de connaissances médicales pour améliorer le descriptif des maladies humaines avec leurs plus pertinents signes caractéristiques,” in Business Intelligence & Big Data, 14ème Edition de la conference EDA, Tanger, Maroc, 4-6 octobre 2018, 2018, pp. 105–120. [Online]. Available: http://editions-rnti.fr/?inprocid=1002438

[19]  A. Sow, A. Guissé, and O. Niang, “Intégration d’ontologies médicales : améloriation par association des maladies humaines à leurs plus pertinents signes caratéristiques,” in 29es Journées Francophones d’Ingénierie des Connaissances, IC 2018, ser. 29es Journées Francophones d’Ingénierie des Connaissances, IC 2018, S. Ranwez, Ed. Nancy, France: AFIA, Jul. 2018, pp. 261–263. [Online]. Available: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01839637(Accessed 2020-01-21). 

[20]  I. Sene, A. A. Ciss, and O. Niang, “I2PA: An Efficient ABC for IoT,” Cryptography, vol. 3, no. 2, p. 16, Jun. 2019. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2410-387X/3/2/16 (Accessed 2020-01-22). 

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