Photo de Neila Mezghani

Neila Mezghani s'intéresse à l'analyse et la classification de données en génie biomédicales et à l'élaboration d'outils basés sur des méthodes d'intelligence artificielle pour le développement de système d'aide à la décision. Elle est professeure associée à l'École de technologie supérieure (ÉTS) et l'Institut national de recherche scientifique (INRS-EMT). Elle est, aussi, chercheuse au centre de recherche du LICEF, chercheuse au centre de recherche du CHUM et membre du laboratoire de recherche en imagerie et orthopédie (LIO).

Affiliations

  • Titulaire de la chaire de recherche du Canada en analyse de données biomédicales.
  • Chercheuse au Centre de recherche LICEF de la TELUQ.
  • Chercheuse au Centre de recherche du CHUM (CR-CHUM).
  • Professeure associée à l'École de technologie supérieure (ÉTS).
  • Professeure associée à l'Institut national de recherche scientifique (INRS-EMT).

Formation

  • Postdoctorat, Laboratoire de recherche en imagerie et orthopédie - École de technologie supérieure (ÉTS).
  • PhD en télécommunications, Institut national de la recherche scientifique - centre Énergie, matériaux et télécommunications (INRS-EMT), Montréal.
  • DESS en Technologie de l’information, École Supérieure des Télécommunications de Tunis, Tunisie.
  • DEA (équivalent de la maitrise) en automatique et traitement de signal, École Nationale des Ingénieurs de Tunis.
  • Ingénieur en Télécommunications, École Supérieure des Télécommunications de Tunis, Tunisie.

Champs d'expertise

  • Intelligence artificielle.
  • Systèmes d'aide à la décision.
  • Forage de données (data mining).
  • Classification/reconnaissance de formes.
  • Exploration de données en génie biomédical.
  • Technologies de l'information et leurs applications aux domaines de la santé et de la sécurité routière.

Enseignement

Projets de recherche

Projets de recherche en cours

Classification automatique de données cinématiques du genou et son application au diagnostic de pathologies.

L'objectif de ce projet est de développer un système automatique de classification de données cinématiques qui sera appliqué pour la mise en œuvre d’une nouvelle technologie de diagnostic de pathologie du genou.

L’outil de diagnostic sera intégré au système d’analyse du mouvement du genou KneeKG développé au laboratoire de recherche en imagerie et orthopédie (LIO) de l’École de technologie supérieur (ÉTS) et licencié à la société Emovi (http://www.centredugenou.com).

Outre l’avancée des connaissances dans le domaine de l’analyse et du traitement des données cinématiques, ce projet permettra, par la mise en marché du KneeKG muni de l’outil diagnostic, de réduire des coûts de soins de santé spécialisés tout en améliorant ces soins. Elle renforcera aussi l’expertise de notre partenaire industriel Emovi. Les avantages anticipés permettraient de générer des retombées substantielles sur l’économie locale et canadienne.

Équipe de réalisation: Pre. Neila Mezghani, Pre. Nicola Hagemeister (ÉTS), Pr. Jacques de Guise (ÉTS) et Pr. Amar Mitiche (INRS-EMT) et Dr. P.A. Venditolli (Hopital Maisonneuve-Rosemen.

Partenaire industriel: La société Emovi (http://www.centredugenou.com).

Organisme subventionnaire: Le conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), programme  de Subventions de recherche et développement coopérative en partenariat avec Prompt, TIC-santé.

 
Cours de masse en ligne et apprentissage personnalisé : le défi pédagogique des CLOM (MOOC).

Ce projet de recherche porte sur les cours en lignes ouverts massivement et l'apprentissage personnalisé. Il vise à produire (1) une classification des CLOM et une adaptation des méthodes d'ingénierie pédagogique aux principales catégories de CLOM dans une optique de personnalisation (2) une méthode de construction d'environnements personnels d'apprentissage par les apprenants et (3) le développement de méthodes et d'outils de forage des données d'apprentissage (learning analytics), ainsi que les processus de leur intégration aux CLOM pour l'analyse en temps réel ou en différé des groupes et de la situation d'un individu par rapport au groupe.

Équipe de réalisation: Pr. Gilbert Paquette (TÉLUQ), Pre. Josiane Basque (TÉLUQ), Pre. France Henri (TÉLUQ) et Pre. Neila Mezghani (TÉLUQ).

Mieux diagnostiquer et traiter l'arthrose du genou : un impératif clinique et économique pour le système de santé

Il s'agit d'un projet piloté la professeure Nicola Hagemeister grâce à l’appui financier du Fonds de partenariat pour un Québec innovant et en santé et des entreprises Emovi et Sanofi Canada. Le projet totalisant 4,6 millions de dollars consistera à valider l’efficacité du programme MonArthrose.ca pour améliorer le diagnostic et la prise en charge de l’arthrose du genou et pour réduire les coûts directs et indirects liés à cette maladie dont souffrent 4,4 millions de Canadiens. Le programme MonArthrose.ca, propose un plan de traitement personnalisé adapté à la condition du patient, contrairement à la pratique habituelle qui a une approche plus générique.

Équipe de recherche: Pre. Nicola Hagemeister (ÉTS), Pre. Nathalie Bureau (CRCHUM), Pre. Manon Choinière (CRCHUM et Université de Montréal), Pre. Nathaly Gaudreault (Université de Sherbrooke), Pre. Neila Mezghani (TELUQ), Dre. Madeleine Durand (Hôtel-Dieu du CHUM.

Développement d'une plateforme pour la classification automatique de l'activité physique 

L'objectif général de ce projet de recherche est le développement d'une plateforme qui permet la classification automatique de l'activité physique de l'utilisateur de l'appareil mobile. Cette plateforme se basera sur les données collectées à partir des capteurs existants dans les appareils mobiles de Datawind (gyroscope, accéléromètre, capteur de proximité) pour classifier l'activité physique de son utilisateur en quatre classes, à savoir, course, marche, repos et abandon (l'appareil mobile est abandonné).

Cette plateforme est la base du développement de plusieurs applications de santé mobile. Par exemple, nous nous intéressons au développement d'une application mobile de gestion de l'activité cardiaque en période post-opératoire de patients ayants subits une chirurgie. Comme l'activité cardiaque est fortement dépendante de l'activité physique, le système de gestion de l'activité physique servira comme intrant à celui de gestion de l'activité cardiaque. Nous nous intéressons aussi à contrôler l'activité physique d'une population âgée dans les habitats intelligents. Le système de classification automatique permettra de les accompagner leurs activités physiques au quotidien. Ceci aura, d'une part, un impact au quotidien sur leur vie et leur bien-être et, d'autre part, permettra de détecter les comportements anormaux qui peuvent survenir.

Équipe de recherche: Pre. Neila Mezghani (TÉLUQ) et Ouakrim Youssef (TÉLUQ)

Organisme subventionnaire: Le conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), programme  de Subventions d'engagement partenarial.

Partenaire industriel: Datawind  

Publications et communications

Articles de revues avec comité de lecture

Abou-Abbas, Lina; Hagemeister, Nicola; Ouakrim, Youssef; Cagnin, Alix; Laundry, Philippe; Richardson, Glen; Dunbar, Michael et Mezghani, Neila (2024). Unveiling distinct kinematic profiles among total knee arthroplasty candidates through clustering technique. Journal of Orthopaedic Surgery and Research, 19 (479). https://doi.org/10.1186/s13018-024-04990-8

Jemal, Imene; Abou-Abbas, Lina; Henni, Khadidja; Mitiche, Amar et Mezghani, Neila (2024). Domain adaptation for EEG-based, cross-subject epileptic seizure prediction. Frontiers in Neuroinformatics, 18, 1303380. https://doi.org/10.3389/fninf.2024.1303380

Hatrisse, Chloé; Macaire, Claire; Hebert, Camille; Hanne-Poujade, Sandrine; De Azevedo, Emeline; Audigié, Fabrice; Ben Mansour, Khalil; Marin, Frederic; Martin, Pauline; Mezghani, Neila; Chateau, Henry et Chèze, Laurence (2023). A Method for Quantifying Back Flexion/Extension from Three Inertial Measurement Units Mounted on a Horse’sWithers, Thoracolumbar Region, and Pelvis. Sensors, 23 (9625). https://doi.org/10.3390/s23249625

Ben Arous, Myriam; Haddar, Ines; Truong, Alex; Ayena, C. Johannes; Ouakrim, Youssef; El Kamel, Leila; Chikhaoui, Belkacem et Mezghani, Neila (2023). Non-invasive wearable devices for urinary incontinence detection—a mini review. Frontiers in Sensors, 4, 1279158. https://doi.org/10.3389/fsens.2023.1279158

Abou-Abbas, Lina; Henni, Khadidja; Jemal, Imene; Mitiche, Amar et Mezghani, Neila (2023). Patient-independent epileptic seizure detection by stable feature selection. Expert Systems with Applications, 232, 120585. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120585

Cagnin, Alix; Choinière, Manon; Bureau, Nathalie J.; Durand, Madelaine; Mezghani, Neila; Gaudreault, Nathaly et Hagemeister, Nicola (2023). Targeted exercises can improve biomechanical markers in individuals with knee osteoarthritis: A secondary analysis from a cluster randomized controlled trial. The Knee, 40, 122-134. https://doi.org/10.1016/j.knee.2022.10.008

Abou-Abbas, Lina; Jemal, Imene; Henni, Khadidja; Ouakrim, Youssef; Mitiche, Amar et Mezghani, Neila (2022). EEG oscillatory power and complexity for epileptic seizure detection. Applied Sciences, 12 (9), 4181. https://doi.org/10.3390/app12094181

Bensalma, Fatima; Hagemeister, Nicola; Cagnin, Alix; Ouakrim, Youssef; Bureau, Nathalie J.; Choinière, Manon et Mezghani, Neila (2022). Biomechanical markers associations with pain, symptoms, and disability compared to radiographic severity in knee osteoarthritis patients: a secondary analysis from a cluster randomized controlled trial. BMC Musculoskeletal Disorders, 23 (896). https://doi.org/10.1186/s12891-022-05845-1

Bensalma, Fatima; Mezghani, Neila; Cagnin, Alix; Fuentes, Alexandre; Lenoir, Laurène et Hagemeister, Nicola (2022). Multimodal data analysis of knee osteoarthritis assessment: factors selection for conservative care decision making. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. https://doi.org/10.1080/10255842.2022.2066973

Cagnin, Alix; Mezghani, Neila; Choinière, Manon; Bureau, Nathalie J. et Hagemeister, Nicola (2022). Home-based neuromuscular exercises can address biomechanical markers linked to knee osteoarthritis: A secondary analysis from a cluster randomized controlled trial. Osteoarthritis and Cartilage, 30, S136-S137. https://doi.org/10.1016/j.joca.2022.02.173

Hagemeister, Nicola; Lenoir, L.; Cagnin, Alix; Segal, N.A. et Mezghani, Neila (2022). Associations between biomechanical markers from a knee kinesiography exam and patient outcome measures: A comprehensive review. Osteoarthritis and Cartilage, 30, S135. https://doi.org/10.1016/j.joca.2022.02.171

Jemal, Imene; Mezghani, Neila; Abou-Abbas, Lina et Mitiche, Amar (2022). An interpretable deep learning classifier for epileptic seizure prediction using EEG data. IEEE Access, 10, 60141 - 60150. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3176367

Mezghani, Neila; Soltana, Rayan; Ouakrim, Youssef; Cagnin, Alix; Fuentes, Alexandre; Hagemeister, Nicola et Venditolli, Pascal-André (2022). Phenotypes In 3D knee kinematics of healthy individuals: Identification and characterization: 1160. Medicine & Science in Sports & Exercise, 54 (9S), 284. https://doi.org/10.1249/01.mss.0000878568.23911.d5

Abid, Mariem; Khabou, Amal; Ouakrim, Youssef; Watel, Hugo; Chemcki, Safouene; Mitiche, Amar; Benazza-Benyahia, Amel et Mezghani, Neila (2021). Physical activity recognition based on a parallel approach for an ensemble of machine learning and deep learning classifiers. Sensors, 21 (14), 4713. https://doi.org/10.3390/s21144713

Ben Nasr, Mohamed Chiheb; Ben Jebara, Sofia; Otis, Samuel; Abdulrazak, Bessam et Mezghani, Neila (2021). A spectral-based approach for BCG signal content classification. Sensors, 21 (3), 1020. https://doi.org/10.3390/s21031020

Bensalma, Fatima; Hagemeister, Nicola; Cagnin, Alix; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre; Mezghani, Neila; Choinière, Manon; Bureau, Nathalie J.; Durand, Madelaine et Gaudreault, Nathaly (2021). Musculoskeletal and biomechanical characteristics are better associated with knee clinical condition than radiographic severity in osteoarthritis patients. Osteoarthritis and Cartilage, 29, S265-S267. https://doi.org/10.1016/j.joca.2021.02.349

Chikh-Rouhou, Hela; Mezghani, Najla; Mnasri, Sameh; Mezghani, Neila et Garcés-Claver, Ana (2021). Assessing the genetic diversity and population structure of a tunisian melon (Cucumis melo L.) collection using phenotypic traits and SSR molecular markers. Agronomy, 11 (6), 1121. https://doi.org/10.3390/agronomy11061121

Jemal, Imene; Mitiche, Amar et Mezghani, Neila (2021). A study of EEG feature complexity in epileptic seizure prediction. Applied Sciences, 11 (4), 1579. https://doi.org/10.3390/app11041579

Mezghani, Marwa; Hagemeister, Nicola; Ouakrim, Youssef; Cagnin, Alix; Fuentes, Alexandre et Mezghani, Neila (2021). 3D kinematics and decision trees to predict the impact of a physical exercise program on knee osteoarthritis patients. Applied Sciences, 11 (2), 834. https://doi.org/10.3390/app11020834

Mezghani, Neila; Soltana, Rayan; Ouakrim, Youssef; Cagnin, Alix; Fuentes, Alexandre; Hagemeister, Nicola et Venditolli, Pascal-André (2021). Healthy knee kinematic phenotypes identification based on a clustering data analysis. Applied Sciences, 11 (24), 12054. https://doi.org/10.3390/app112412054

Tlili, Ferdews; Haddad, Rim; Bouallegue, Ridha et Mezghani, Neila (2021). A real-time posture monitoring system towards bad posture detection. Wireless Personal Communications, 120, 1207-1227. https://doi.org/10.1007/s11277-021-08511-2

Benamor, Jihene; Mezghani, Najla; Periago, Maria J.; Navarro-Gonzalez, Immaculada; Elvira-Torales, Laura Inés; Mezghani, Neila; Ouakrim, Youssef et Tarchoun, Neji (2020). Variations in the sugars and antioxidant compounds related to root colour in tunisian carrot (daucus carota subsp. sativus) landraces. Italian Journal of Food Science, 32 (3), 658-673.

Bensalma, Fatima; Richardson, Glen; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre; Dunbar, Michael; Hagemeister, Nicola et Mezghani, Neila (2020). A Combined Visualization Method for Multivariate Data Analysis. Application to Knee Kinematic and Clinical Parameters Relationships. Applied Sciences, 10 (5), 1762. https://doi.org/10.3390/app10051762

Henni, Khadidja; Mezghani, Neila et Mitiche, Amar (2020). Cluster density properties define a graph for effective pattern feature selection. IEEE Access, 8, 62841-62854. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2981265

Abid, Mariem; Mezghani, Neila et Mitiche, Amar (2019). Knee Joint Biomechanical Gait Data Classification for Knee Pathology Assessment : A Literature Review. Applied Bionics and Biomechanics, 2019, ID 747203. https://doi.org/10.1155/2019/7472039

Ben Nouma, Badreddine; Mitiche, Amar et Mezghani, Neila (2019). A Sample-Encoding Generalization of the Kohonen Associative Memory and Application to Knee Kinematic Data Representation and Pathology Classification. Applied Sciences, 9 (9), Article 1741. https://doi.org/10.3390/app9091741

Ben Nouma, Badreddine; Mitiche, Amar; Ouakrim, Youssef et Mezghani, Neila (2019). Pattern Classification by the Hotelling Statistic and Application to Knee Osteoarthritis Kinematic Signals. Machine Learning and Knowledge Extraction, 1 (3), 768–784. https://doi.org/10.3390/make1030045

Bensalma, Fatima; Mezghani, Neila; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre; Choinière, Manon; J. Bureau, Nathalie; Durand, Madelaine et Hagemeister, Nicola (2019). A multivariate relationship between the kinematic and clinical parameters of knee osteoarthritis population. BioMedical Engineering OnLine, 18 (1), Article 58. https://doi.org/10.1186/s12938-019-0676-8

Cagnin, Alix; Choinière, Manon; Bureau, Nathalie J.; Durand, Madelaine; Mezghani, Neila; Gaudreault, Nathaly et Hagemeister, Nicola (2019). Effective conservative care targeting mechanical markers as risk factors for knee osteoarthritis progression: a cluster randomized controlled trial. Osteoarthritis and Cartilage, 27, S485. https://doi.org/10.1016/j.joca.2019.02.537

Cagnin, Alix; Choinière, Manon; Bureau, Nathalie J.; Durand, Madeleine; Mezghani, Neila; Gaudreault, Nathaly et Hagemeister, Nicola (2019). A multi-arm cluster randomized clinical trial of the use of knee kinesiography in the management of osteoarthritis patients in a primary care setting. Postgraduate Medicine. https://doi.org/10.1080/00325481.2019.1665457

Clément, Julien; Blakeney, William; Hagemeister, Nicola; Desmeules, François; Mezghani, Neila; Lowry, Véronique et Vendittoli, Pascal-André (2019). Hip-Knee-Ankle (HKA) angle modification during gait in healthy subjects. Gait and Posture, 72, 62-68. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2019.05.025

Ben Nouma, Badreddine; Mitiche, Amar; Ouakrim, Youssef et Mezghani, Neila (2018). Knee kinematic curve representation and application to knee pathology classification. Journal of Biomedical Engineering and Informatics, 4 (1), 32-39. doi: 10.5430/jbei.v4n1p32

Henni, Khadidja; Mezghani, Neila et Gouin-Vallerand, Charles (2018). Unsupervised graph-based feature selection via subspace and pagerank centrality. Expert Systems with Applications, 114, 46-53. doi: 10.1016/j.eswa.2018.07.029

Henni, Khadidja; Mezghani, Neila; Gouin-Vallerand, Charles; Ruer, Perrine; Ouakrim, Youssef et Vallières, Évelyne F. (2018). Feature selection for driving fatigue characterization and detection using visual- and signal-based sensors. Applied Informatics, 5 (7), 1-15. https://doi.org/10.1186/s40535‑018‑0054‑9

Mezghani, Neila; Mechmeche, Imene; Mitiche, Amar; Ouakrim, Youssef et De Guise, Jacques A. (2018). An analysis of 3D knee kinematic data complexity in knee osteoarthritis and asymptomatic controls. PLoS ONE, 13 (10), e0202348. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202348

Mezghani, Neila; Billard, Delphine; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre; Hagemeister, Nicola et De Guise, Jacques A. (2017). Biomechanical analysis to characterize the impact of knee osteoarthritis on hip, knee, and ankle kinematics. Journal of Biomedical Engineering and Informatics, 3 (2), 36-42. https://doi.org/10.5430/jbei.v3n2p36

Mezghani, Najla; Ben Amor, Jihene; Spooner, David M.; Simon, Philip W.; Mezghani, Neila; Boubaker, Hiba; Namji, M'rad A.; Rouz, Slim; Hannachi, Cherif; Neffati, Mohamed et Tarchoun, Neji (2017). Multivariate analysis of morphological diversityamong closely related Daucus species and subspecies in Tunisia. Genetic Resources and Crop Evolution. https://doi.org/10.1007/s10722-017-0505-5

Mezghani, Neila; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre; Mitiche, Amar; Hagemeister, Nicola; Venditolli, Pascal et De Guise, Jacques A. (2017). Mechanical biomarkers of medial compartment knee osteoarthritis diagnosis and severity grading: Discovery phase. Journal of Biomechanics, 52, 106-112. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2016.12.022

Ayoubian, Leyla; Fuentes, Alexandre; De Guise, Jacques A.; Grimard, Guy et Mezghani, Neila (2016). 3D knee kinematics variability pre-operation versus post-operation in adolescence with Anterior Cruciate Ligament injury using functional principle component analysis. Internal Medicine Review, 2 (11). https://doi.org/10.18103/imr.v2i11.222

Phan, Philippe; Ouellet, Jean; Mezghani, Neila; De Guise, Jacques A. et Labelle, Hubert (2015). A rule-based algorithm can output valid surgical strategies in the treatment of AIS. European Spine Journal, 24 (7), 1370-1381. https://doi.org/10.1007/s00586-014-3736-6

Mezghani, Neila; Gaudreault, Nathaly; Mitiche, Amar; Ayoubian, Leyla; Ouakrim, Youssef; Hagemeister, Nicola et De Guise, Jacques A. (2015). Kinematic gait analysis of workers exposed to knee straining postures by Bayes decision rule. Artificial Intelligence Research, 4 (2), 106-111.

Gaudreault, Nathaly; Fuentes, Alexandre; Mezghani, Neila; Gauthier, Virginie O. et Turcot, Katia (2013). Relationship between knee walking kinematics and muscle flexibility in runners. Journal of sport rehabilitation, 22 (4), 279-287. https://doi.org/10.1123/jsr.22.4.279

Mezghani, Neila; Fuentes, Alexandre; Gaudreault, Nathaly; Mitiche, Amar; Aissaoui, Rachid; Hagemeister, Nicola et De Guise, Jacques A. (2013). Identification of knee frontal plane kinematic patterns in normal gait by principal component analysis. Journal of Mechanics in Medicine and Biology, 13 (3), 284-291. https://doi.org/10.1142/S0219519413500267

Phan, Philippe; Mezghani, Neila; Wai, Eugene K.; De Guise, Jacques A. et Labelle, Hubert (2013). Artificial neural networks assessing adolescent idiopathic scoliosis : comparison with Lenke classification. Spine Journal, 13 (11), 1527-1533. https://doi.org/10.1016/j.spinee.2013.07.449

Mezghani, Neila; Mitiche, Amar et Cheriet, Mohamed (2012). Maximum entropy Gibbs density modeling for pattern classification. Entropy, 14, 2478-2491. https://doi.org/10.3390/e14122478

Mezghani, Neila; Phan, Philippe; Mitiche, Amar; Labelle, Hubert et De Guise, Jacques A. (2012). A Kohonen neural network description of scoliosis fused regions and their corresponding Lenke classification. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 7 (2), 257-264. https://doi.org/10.1007/s11548-011-0667-0

Gaudreault, Nathaly; Mezghani, Neila; Turcot, Katia; Hagemeister, Nicola; Boivin, Karine et De Guise, Jacques A. (2011). Effects of physiotherapy treatment on knee osteoarthritis gait data using principal component analysis. Clinical Biomechanics, 26 (3), 284-291. https://doi.org/10.1016/j.clinbiomech.2010.10.004

Labbé, David R.; De Guise, Jacques A.; Mezghani, Neila; Godbout, Véronique; Grimard, Guy; Baillargeon, David; Lavigne, Patrick; Fernandes, Julio; Ranger, Pierre et Hagemeister, Nicola (2011). Objective grading of the pivot shift phenomenon using a support vector machine approach. Journal of Biomechanics, 44 (1), 1-5. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2010.08.012

Labbé, David R.; De Guise, Jacques A.; Mezghani, Neila; Godbout, Véronique; Grimard, Guy; Baillargeon, David; Lavigne, Patrick; Fernandes, Julio; Ranger, Pierre et Hagemeister, Nicola (2010). Feature selection using a principal component analysis of the kinematics of the pivot shift phenomenon. Journal of Biomechanics, 43 (16), 3080-3084. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2010.08.011

Mezghani, Neila; Mitiche, Amar et Cheriet, Mohamed (2008). Bayes classification of online Arabic characters by Gibbs modelling of class conditional densities. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 30 (7), 1121-1131. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2007.70753

P. Phan, J. Ouellet, N. Mezghani, J.A. de Guise, H. Labelle, “A rule-based algorithm can output valid surgical strategies in the treatment of AIS”. European Spine Journal, Janvier 2015.

N. Mezghani, A. Fuentes, N. Gaudreault, A. Mitiche, N. Hagemeister, R. Aissaoui, and J.A De Guise, “Identification of knee frontal plane kinematic patterns in normal gait by principal component analysis”, Journal of Mechanics in Medicine and Biology, Vol. 13, No. 3, pp: 284-291, 2013.

N. Gaudreault, A. Fuentes, N. Mezghani, V.O. Gauthier, K. Turcot, “Relationship between knee gait kinematics and lower limb muscle flexibility in runners”. Journal of Sports Rehabilitation, Vol. 22, 279-287, 2013.

N. Mezghani, A. Mitiche and M. Cheriet, “Maximum entropy Gibbs density modeling for pattern classification”, Entropy, Vol. 14, No. 12, pp: 2478-2491, 2012.

N. Mezghani, P. Phan, A. Mitiche, H. Labelle and J.A. de Guise, “A Kohonen neural network description of scoliosis fused region and their corresponding Lenke classification”, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, Vol. 7, No. 2, pp: 257-264, 2012.

N. Gaudreault , N. Mezghani, K. Turcot, K. Boivin, N. Hagemeister, J.A. de Guise “Effects of physiotherapy treatment on knee OA gait data using principal component analysis”. Clinical Biomechanics, Vol. 26, No. 3, pp: 284-291, 2011.

P. Phan, N. Mezghani, M.L Nault, C.E. Aubin, S. Parent, J.A. de Guise, H. Labelle, “A decision tree can increase speed and accuracy for classification of adolescent idiopathic scoliosis”, Spine, Vol. 35, No. 10, pp: 1154-1159, 2010.

P. Phan, N. Mezghani, C.E. Aubin, J.A. de Guise, H. Labelle, “A review of computer algorithms and applications used to assist the evaluation and treatment of adolescent idiopathic scoliosis”, European Spine Journal, Vol. 20, No. 7, pp: 1058-1068, 2010.

D.R. Labbe, J.A. de Guise, N. Mezghani, V. Godbout, G. Grimard, D. Baillargeon, P. Lavigne, J. Fernandes, P. Ranger, N. Hagemeister, “Feature Selection Using a Principle Component Analysis of the Kinematics of the Pivot Shift Phenomenon in the Knee”. Journal of Biomechanics, Vol. 43, No 16, pp: 3080-3084, 2010.

D.R. Labbe, J.A. de Guise, N. Mezghani, V. Godbout, G. Grimard, D. Baillargeon, P. Lavigne, J. Fernandes, P. Ranger, N. Hagemeister, “Classification method for automatic and objective attribution of the pivot shift grade”. Journal of Biomechanics, Vol. 44, No 1, pp: 1-5, 2010.

N. Mezghani, A. Mitiche and M. Cheriet, “Bayes classification of online Arabic characters by Gibbs modelling of class conditional densities”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 30, No. 7, pp: 1121-1131, 2008.

N. Mezghani, S. Husse, K. Boivin, K. Turcot, N. Hagemeister, R. Aissaoui, and J.A De Guise, “Automatic classification of asymptomatic and osteoarthritis knee gait patterns using kinetic data features and the nearest neighbour classifier”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Vol. 55, No. 3, pp: 1230-1232, 2008.

N. Mezghani, R. Chav, L. Humbert, S. Parent, W. Skalli, and J. A. De Guise, “A computer-based classifier of three dimensional spinal scoliosis severity”, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. Vol. 3, No. 1-2, pp: 55-60, 2008.

N. Mezghani, S. Husse, K. Boivin, K. Turcot, N. Hagemeister, R. Aissaoui, M. Pelletier, and J.A De Guise, “Hierarchical analysis and classification of asymptomatic and knee osteoarthritis gait patterns using a wavelet representation of kinetic data and the nearest neighbour classifier”, Journal of Mechanics in Medicine and Biology. Vol. 8, No. 1, pp: 45-54, 2008.

N. Mezghani, A. Mitiche and M. Cheriet, “A new representation of shape and its use for superior performance in on-line Arabic character recognition by an associative memory”, International Journal on Document Analysis and Recognition, Vol. 7, No. 4, pp: 201-210, 2005.

Livres

Lemire, Daniel; Mezghani, Neila; Boissières, Élodie; Godin, Robert; Louafi, Habib; Osei, Richmond; Shuraida, Shadi; Schmitt, Renée-Maria et Vieru, Dragos (2024). La science des données: Théorie et applications avec R et Python. . ISBN 979-8-3257-7723-3

Chapitres de livres

Abid, Mariem; Ouakrim, Youssef; Mitiche, Amar; Venditolli, Pascal-André; Hagemeister, Nicola et Mezghani, Neila (2021). A comparative study of end-­to-­end discriminative deep learning models for knee joint kinematic time series classification. Dans Biomedical Signal Processing: Innovation and Applications (p. 33-61). Springer. ISBN 978-3-030-67494-6 https://doi.org/10.1007/978-3-030-67494-6_2

Otis, Samuel; Bessam, Abdulrazak; Ben Jebara, Sofia; Tournoux, François et Mezghani, Neila (2019). Smart Mat for Respiratory Activity Detection: Study in a Clinical Setting. Dans Pagán, J.; Mokhtari, M.; Aloulou, H.; Abdulrazak, B. et Cabrera, M. (dir.), How AI Impacts Urban Living and Public Health. ICOST 2019 (p. 61-72). Cham : Springer, coll. « Lecture Notes in Computer Science », vol. 11862. https://doi.org/10.1007/978-3-030-32785-9_6

J.A. de Guise, N. Mezghani, R. Aissaoui and N. Hagemeister, “Understanding Osteoarthritis from Bench to Bedside: New comprehensive methods for the biomechanical analysis of knee osteoarthritis”, 2011: 85-102 ISBN: 978-81-308-0459-0. Editors: J. Martel-Pelletier and J.P. Pelletier.

Communications dans des actes avec comité de lecture

Pathammavong, Aruny; Labbé, David R.; Mezghani, Neila et Duong, Luc (2024). Estimating Spinal Position in 3D Using a Connected Garment to Assess Bracing Fit for Adolescent Idiopathic Scoliosis. Communication publiée dans 3DBODY.TECH Journal, 1. https://doi.org/10.15221/24.22

Belhaj Messaoud, Ines; Ben Cheikh, Elyes; Chiboub, Assaad; Loulou, Karim; Ouakrim, Youssef; Ben Jebara, Sofia; Dixon, Philippe C. et Mezghani, Neila (2023). Machine Learning based Approaches for Cough Detection From Acceleration. Dans IEEE 22th International Conference on Cyberworlds (CW2023). Sousse, Tunisia. https://doi.org/10.1109/CW58918.2023.00056

Benamor, J.; Mezghani, Najla; Palma, D.; Bettayb, A.; Mezghani, Neila; Geoffriau, E.; Simon, P.W.; Sestili, S. et Tarchoun, N. (2023). Unlocking the genetic diversity in Tunisian carrot (Daucus carota subsp. sativus) using phenotypic and molecular markers. Dans ISHS Acta Horticulturae 1393: III International Symposium on Carrot and Other Apiaceae (p. 231-238). York, United Kingdom. https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2024.1393.30

Mezghani, Najla; Amor, J.B.; Simon, P.W.; Mezghani, Neila; Khoury, C.K.; Carver, D. et Tarchoun, N. (2023). Carrot wild relatives in Tunisia: genetic diversity and potential for climate change adaptation. Dans ISHS Acta Horticulturae 1393: III International Symposium on Carrot and Other Apiaceae (p. 313-319). York, United Kingdom. https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2024.1393.40

Coulombe, Audrey; Guérineau, Julia et Mezghani, Neila (2023). Smart apparel design for urinary incontinence detection. Dans IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering; 8th International Conference on Intelligent Textiles & Mass Customisation, vol. 1266, no 1 (p. 012007). IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1266/1/012007

Hagemeister, Nicola; Zeni Jr., Joseph; Cagnin, Alix; Crescenzo, Shawna et Mezghani, Neila (2022). Knee kinesiography exam: literature review of an innovative dynamic assessment of knee dysfunctions, towards functional imaging. Dans Proc. SPIE 12036, Medical Imaging 2022: Biomedical Applications in Molecular, Structural, and Functional Imaging (p. 120361G). SPIE - International Society for Optics and Photonics. https://doi.org/10.1117/12.2610767

Jemal, Imene; Mitiche, Amar; Abou-Abbas, Lina; Henni, Khadidja et Mezghani, Neila (2021). An effective deep neural network architecture for cross-subject epileptic seizure detection in EEG data. Dans Proceedings of CECNet 2021: The 11th International Conference on Electronics, Communications and Networks (CECNet). IOS Press. https://doi.org/10.3233/FAIA210389

Abou-Abbas, Lina; Jemal, Imene; Henni, Khadidja; Mitiche, Amar et Mezghani, Neila (2021). Focal and generalized seizures distinction by rebalancing class data and random forest classification. Dans Bioengineering and Biomedical Signal and Image Processing, vol. 12940 (p. 63-70). Springer. ISBN 978-3-030-88163-4 https://doi.org/10.1007/978-3-030-88163-4_6

Ben Nasr, Mohamed Chiheb; Ben Jebara, Sofia; Otis, Samuel; Abdulrazak, Bessam et Mezghani, Neila (2020). Respiratory activity classification based on ballistocardiogram analysis. Dans The Impact of Digital Technologies on Public Health in Developed and Developing Countries, vol. 12157 (p. 79-88). Springer. ISBN 978-3-030-51517-1 https://doi.org/10.1007/978-3-030-51517-1_7

Cagnin, Alix; Choinière, Manon; Bureau, Nathalie J.; Durand, Madelaine; Mezghani, Neila; Gaudreault, Nathaly et Hagemeister, Nicola (2020). Impact of a personalized care approach on 3D gait impairments in knee osteoarthritis patients (a cluster randomized controlled trial). Communication publiée dans Osteoarthritis and Cartilage, 28, S25.

Chaari, Mariem; Abid, Mariem; Ouakrim, Youssef; Lahami, M et Mezghani, Neila (2020). A Mobile Application for Physical Activity Recognition using Acceleration Data from Wearable Sensors for Cardiac Rehabilitation. Dans Proceedings of the 13th International Conference on Health Informatics (p. 1-8). Valletta, Malta. https://doi.org/10.5220/0009118706250632

Mezghani, M; Hagemeister, Nicola; Kouki, M; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre et Mezghani, Neila (2020). Prediction of the Impact of Physical Exercise on Knee Osteoarthritis Patients using Kinematic Signal Analysis and Decision Trees. Dans Proceedings of BIOSIGNALS 2020 : 13th International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing (p. 1-6). Valletta, Malta.

Cherif, Nour H; Ouakrim, Youssef; Benazza-Benyahia, Amel et Mezghani, Neila (2018). Physical activity classification using a smart textile. Dans Proceedings of the The Second Annual IEEE Life Sciences Conference (LSC) 2018 (p. 175-178). IEEE. ISBN 978-1-5386-6709-5 https://doi.org/10.1109/LSC.2018.8572280

Otis, Samuel; Mezghani, Neila et Abdulrazak, Bessam (2018). Comparative Study of Heart Rate Extraction Methods for a Novel Intelligent Mattress. Dans Proceedings of the 9th International Symposium on Signal, Image, Video and Communications (ISIVC 2018) (p. 93-98). IEEE. ISBN 978-1-5386-8173-2 https://doi.org/10.1109/ISIVC.2018.8709083

Saidani, Salma; Haddad, Rym; Mezghani, Neila et Bouallegue, Ridha (2018). A survey on smart shoe insole systems. Dans Proceedings of the 2018 International Conference on Smart Communications and Networking (SmartNets) (p. 1-6). IEEE. ISBN 978-1-5386-9202-8 https://doi.org/10.1109/SMARTNETS.2018.8707391

Tlili, Ferdews; Haddad, Rim; Ouakrim, Youssef; Bouallegue, Ridha et Mezghani, Neila (2018). A Survey on sitting posture monitoring systems. Dans Proceedings of the 9th International Symposium on Signal, Image, Video and Communications (ISIVC 2018) (p. 185-190). IEEE. ISBN 978-1-5386-8173-2 https://doi.org/10.1109/ISIVC.2018.8709239

Tlili, Ferdews; Haddad, Rim; Ouakrim, Youssef; Bouallegue, Ridha et Mezghani, Neila (2018). A Review on posture monitoring systems. Dans Proceedings of the 2018 International Conference on Smart Communications and Networking (SmartNets) (p. 1-6). IEEE. ISBN 978-1-5386-9202-8 https://doi.org/10.1109/SMARTNETS.2018.8707392

Zgolli, Fatma; Henni, Khadidja; Haddad, Rim; Mitiche, Amar; Ouakrim, Youssef; Hagemeister, Nicola; Venditolli, Pascal-André; Fuentes, Alexandre et Mezghani, Neila (2018). Kinematic data clustering for healthy knee gait characterization. Dans Proceedings of the Second Annual IEEE Life Sciences Conference (LSC 2018) (p. 239-242). IEEE. ISBN 978-1-5386-6709-5 https://doi.org/10.1109/LSC.2018.8572119

Elforaici, Mohamed El Amine; Chaaraoui, Ismail; Bouachir, Wassim; Ouakrim, Youssef et Mezghani, Neila (2018). Posture recognition using an RGB-D camera : exploring 3D body modeling and deep learning approaches. Dans IEEE Life Sciences Conference (LSC) (p. 69-72). Montreal, Canada : IEEE. https://doi.org/10.1109/LSC.2018.8572079

Riahi, Dorra; Bouachir, Wassim; Ouakrim, Youssef et Mezghani, Neila (2018). Depth imaging system for human posture recognition. Dans IEEE Middle East Conference on Biomedical Engineering (MECBME 2018) (p. 177-181). IEEE. https://doi.org/10.1109/MECBME.2018.8402429

Ben Arous, Mohamed Amine; Dunbar, Mickel; Arfaoui, Shaima; Mitiche, Amar; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre; Richardson, Glen et Mezghani, Neila (2018). Knee Kinematics Feature Selection for Surgical and Nonsurgical Arthroplasty Candidate Characterization. Dans Proceedings of the 11th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (BIOSTEC 2018), vol. 4 (p. 176-181). SCITEPRESS. ISBN 978-989-758-279-0

Cherif, Nour H; Mezghani, Neila; Gaudreault, Nathaly; Ouakrim, Youssef; Mouzoune, Imane et Boulay, Pierre (2018). Physiological data validation of the hexoskin smart textile. Dans Proceedings of the 11th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (BIOSTEC 2018), vol. 1 (p. 150-156). SCITEPRESS. ISBN 978-989-758-277-6

Ben Nouma, Badreddine; Mezghani, Neila; Mitiche, Amar et Ouakrim, Youssef (2018). A variational method to determine the most representative shape of a set of curves and its application to knee kinematic data for pathology classification. Dans Proceedings of the second Mediterranean Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence (MEDPRAI 2018). New York, USA : Association for Computing Machinery, coll. « ACM International Conference Proceedings Series ». ISBN 978-1-4503-5290-1 https://doi.org/10.1145/3177148.3180095

Henni, Khadidja; Mezghani, Neila; Gouin-Vallerand, Charles; Ruer, Perrine et Vallières, Évelyne F. (2018). Driving Fatigue Characterization using Feature Ranking. Dans 9th International Symposium on Signal, Image, Video and Communications (ISIVC) (p. 209-214). IEEE. ISBN 978-1-5386-8174-9 https://doi.org/10.1109/ISIVC.2018.8709179

Charbonneau, Philippe; Dallaire-Côté, Mikael; Saint-Pierre Côté, Sara; Labbé, David R.; Mezghani, Neila; Shahnewaz, Sharif; Arafat, Imtiaz; Irfan, Tanvir; Samaraweera, Gayani et Quarles, John (2017). Gaitzilla: Exploring the effect of embodying a giant monster on lower limb kinematics and time perception. Dans Proceedings of the International Conference on Virtual Rehabilitation (ICVR) 2017. Montreal, Canada. ISBN 978-1-5090-3053-8

Saint-Pierre Côté, Sara; Charbonneau, Philippe; Aissaoui, Rachid; Nadeau, Sylvie; Duclos, Carl; Mezghani, Neila et Labbé, David R. (2017). Effect of local modulation of a real-time self-avatar on 3D gait kinematics during natural walking on a treadmill. Dans Proceedings of the International Conference on Virtual Rehabilitation (ICVR) 2017. Montréal, Canada. ISBN 978-1-5090-3053-8

Mezghani, Neila; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre; Mitiche, Amar; Venditolli, Pascal-André; Hagemeister, Nicola et De Guise, Jacques A. (2017). Burden of disease mechanical biomarkers of knee osteoarthritis. Dans Actes de la 35e journée de la recherche du POES et de la division d'orthopédie de l'université de Montréal. Montréal, Canada.

Dunbar, Michael; Mezghani, Neila; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre; Macdonald, Hilary Susan; Whynot, Sarah et Richardson, Glen (2017). Objective knee functional assessment to document appropriateness for total knee arthroplasty. Dans Proceedings of the 26th annual meeting of the American Academy of Orthopaedic Surgeons (AAOS).

Mezghani, Neila; Ouakrim, Youssef; Islam, Md Rabaul; Yared, Rami et Abdulrazak, Bessam (2017). Context aware adaptable approach for fall detection bases on Smart textile. Dans 2017 IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI) (p. 473 - 476). New Jersey, États-Unis : IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBS). ISBN 978-1-5090-4179-4 https://doi.org/10.1109/BHI.2017.7897308

Mezghani, Neila; Dunbar, Michael; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre; Mitiche, Amar; Whynot, Sarah et Richardson, Glen (2016). Biomechanical signal classification of surgical and non-surgical candidates for knee arthroplasty. Dans Proceedings of the 8th International Symposium on Signal, Image, Video and Communications (ISIVC). IEEE. https://doi.org/10.1109/ISIVC.2016.7894002

Mechmeche, Imen; Mitiche, Amar; Ouakrim, Youssef; De Guise, Jacques A. et Mezghani, Neila (2016). Data correction to determine a representative pattern of a set of 3D knee kinematic measurements. Dans Proceedings of the 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE.

Coulombe, Claude; Paquette, Gilbert et Mezghani, Neila (2016). Improving MOOCs’ Perseverance and Completion Rates Using Best Practice Design Principles. Dans Proceedings of the 14th International Conference on Education and Information Systems, Technologies and Applications (EISTA 2016).

Ben Nouma, Badreddine; Mezghani, Neila; Ouakrim, Youssef et Mitiche, Amar (2016). Estimation de la cinématique tridimensionnelle du genou basée sur l’optimisation par essaim de particules. Dans Actes de la Journée scientifique du LICEF. Modélisation d'environnements fonctionnels (p. 10-13). Montréal, Canada : TÉLUQ.

Mechmeche, Imen; Mitiche, Amar; Ouakrim, Youssef; De Guise, Jacques A. et Mezghani, Neila (2016). Détermination d’un patron représentatif de la cinématique 3D du genou à l’aide d’une analyse fonctionnelle des données. Dans Actes de la Journée scientifique du LICEF. Modélisation d'environnements fonctionnels (p. 61-65). Montréal, Canada : TÉLUQ.

Mechmeche, Imen; Mitiche, Amar; Ouakrim, Youssef; De Guise, Jacques A. et Mezghani, Neila (2016). Analyse de complexité des données cinématiques tridimensionnelles du genou. Dans Actes de la Journée scientifique du LICEF. Modélisation d'environnements fonctionnels (p. 66-70). Montréal, Canada : TÉLUQ.

Mezghani, Neila; Ouakrim, Youssef; Fuentes, Alexandre; Mitiche, Amar; Hagemeister, Nicola; Venditolli, Pascal et De Guise, Jacques A. (2016). Severity grading mechanical biomarkers of knee osteoarthritis. Résumé publié dans Osteoarthritis and Cartilage, 24, S125-S126. https://doi.org/10.1016/j.joca.2016.01.246

Vallières, Évelyne F.; Ruer, Perrine; Bergeron, Jacques; McDuff, Pierre; Gouin-Vallerand, Charles; Ait-Seddik, Karim et Mezghani, Neila (2015). Perceived fatigue among aging drivers : an examination of the impact of age and duration of driving time on a simulator. Dans Proceedings of SOCIOINT15- 2nd International Conference on Education, Social Sciences and Humanities (p. 314-320). ISBN 978-605-64453-3-0

Benmakrelouf, Souhila; Mezghani, Neila et Kara, Nadjia (2015). Towards the Identification of Players’ Profiles Using Game’s Data Analysis Based on Regression Model and Clustering. Dans Proceedings of the 2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (p. 1403-1410). ACM. ISBN 978-1-4503-3854-7 https://doi.org/10.1145/2808797.2809429

Gouin-Vallerand, Charles et Mezghani, Neila (2014). An Analysis of the Transitions between Mobile Application Usages based on Markov Chains. Dans Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (Ubicomp'14) (p. 373-378). New York, NY, USA : ACM. https://doi.org/10.1145/2638728.2641700

Blouin, Joanie; Mezghani, Neila; Cooke, T; Brean, M et Fuentes, Alexandre (2014). Correlation between knee 3D kinematic parameters during gait and patellofemoral osteoarthritis radiographic grading scale. Résumé publié dans Osteoarthritis and Cartilage, 22, S97-S98.

Mezghani, Neila; Toumi, Mohamed; Fuentes, Alexandre; Mitiche, Amar; Hagemeister, Nicola et De Guise, Jacques A. (2014). Knee kinematic signals clustering for the Identification of sagittal and transverse gait patterns. Dans Proceedings of the International conference on Computing Technology and Information Management (p. 249-253). Dubai : SDIWC Digital Library. ISBN 978-0-9891305-5-4

Habli, Amine; Mezghani, Neila; Fuentes, Alexandre et Benazza, Amel (2013). Classification de pathologies du genou en se basant sur la carte de douleur ePKPM. Dans Actes de la conférence en Traitement et l'analyse de l’information (TAIMA). Tunisie.

Mezghani, Neila; Gaudreault, Nathaly; Ayoubian, Leyla; Fuentes, Alexandre; Mitiche, Amar; Hagemeister, Nicola et De Guise, Jacques A. (2013). Identification des patrons de la cinématique du genou par une analyse en composantes principales. Dans Actes de la conférence en Traitement et l'analyse de l’information (TAIMA). Hammamet, Tunisie.

Mezghani, Neila; Phan, Philippe; Mitiche, Amar; Labelle, Hubert et De Guise, Jacques A. (2010). A computer-aided method for scoliosis fusion level selection by a topologically ordered self organizing Kohonen network. Dans Proceedings of the 20th IEEE International Conference on Pattern Recognition (ICPR) (p. 4012-4015). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICPR.2010.976

N. Mezghani, M. Toumi, A. Fuentes, A. Mitiche, N. Hagemeister, and J. A. deGuise, "Knee kinematic signals clustering for the identification of sagittal and transverse gait patterns". The international conference on computing technology and information management (ICCTIM), Dubai 11-13 avril 2014.

N. Mezghani, N. Gaudreault, L. Ayoubian, A. Fuentes, A. Mitiche, N. Hagemeister, and J.A. de Guise, “Identification des patrons de la cinématique du genou par une analyse en composantes principales”. Conférence en Traitement et l'analyse de l’information (TAIMA). Mai 2013.

A. Habli, N. Mezghani, A. Fuentes and A. Benazza, “ Classification de pathologies du genou en se basant sur la carte de douleur ePKPM ”. Conférence en Traitement et l'analyse de l’information (TAIMA). Mai 2013.

A. Fuentes, N. Bureau, K. Boivin, N. Mezghani, Y. Ouakrim, J.A. de Guise, N. Hagemeister. “Knee Frontal Plane Dynamic Alignment in Knee Osteoarthritis Patients: Impact of a 12-week Physical Therapy Program and Relationship with Functional Scores". American Academy of Physical Medicine and Rehabilitation. Maryland, USA October 3-6, 2013.

N. Mezghani, N. Gaudreault, L. Ayoubian, A. Mitiche, N. Hagemeister, and J.A. de Guise, “A Probabilistic Approach to Identify Worker Vulnerability to Knee Osteoarthritis Development”. International Society for Posture and Gait Research (ISPGR). June 2012.

L. Ayoubian, A. Fuentes, N. Gaudreault, , A. Mitiche, N. Hagemeister, and N. Mezghani J.A. de Guise, “A Probabilistic Approach to Identify Worker Vulnerability to Knee Osteoarthritis Development”. International Society for Posture and Gait Research (ISPGR). June 2012.

N. Mezghani, Y. Ouakrim, A. Fuentes, N. Hagemeister, R. Aissaoui, and J.A. de Guise, “knee osteoarthritis assessment using knee kinematic data classification”. 2012 World Congress on Osteoarthritis (OARSI). Barcelona, 2012.

D. Billard, N. Mezghani, N. Hagemeister, “Classification de patients gonarthrosiques vs. sujets asymptomatiques peut être faite à partir de leurs cinématiques à la hanche et à la cheville. Journées POES, mai 2012.

D. Billard, N. Mezghani, N. Hagemeister, “Impact de l’arthrose au genou sur les articulations de la hanche et de la cheville en se basant sur une analyse statistique des cinématioques. Journées POES, mai 2012.

N. Gaudreaut, A. Fuentes, N. Mezghani, M.H Dubé and F. Matte, “Comparison of knee gait kinematics of runners to that of non runners: preliminary results”. International society of biomechanics conferaence, (ISB 2011), Brussels, July 2011

N. Mezghani A. Fuentes, N. Gaudreaut, A. Mitiche, N. Hagemeister, R. Aissaoui, and J.A. de Guise, “Knee abduction/adduction angles patterns in asymptomatic gait by principal component clustering”. International society of biomechanics conference, (ISB 2011), Brussels, July 2011.

N. Mezghani, P. Phan, A. Mitiche, H. Labelle, and J.A. De Guise, “A computer-aided method for scoliosis fusion level selection by a topologically ordered self organizing Kohonen network”. IEEE International conference on pattern recognition (ICPR 2010), Turkey.

N. Mezghani, P. Phan, A. Mitiche, H. Labelle, and J.A. De Guise, “Computer-aided association of scoliosis fusion levels and Lenke classes”. International conference on computer assisted radiology and surgery (CARS 2010), Geneva.

N. Gaudreault , N. Mezghani, K. Turcot, K. Boivin, N. Hagemeister, J.A. deGuise. “Principal component clustering of frontal plane knee kinematics”. Osteoarthritis and Cartilage, Volume 18, Supplement 2, October 2010.

N. Mezghani , P. Phan, C.E. Aubin, H. Labelle, and J.A. De Guise, “A Computer-aided Lenke classification of scoliotic spines”, International Conference on Medical Informatics and Biomedical Engineering (ICMIBE 2009), June 2009.

N. Mezghani and A. Mitiche, “A Gibbsian Kohonen network for online Arabic character recognition”, International Symposium on Visual Computing (ISVC 2008), Las Vegas, 1-3 December. pp. 493–500, 2008.

P. Phan, N. Mezghani, S. Parent, H. Labelle, and J.A. De Guise, “The use of a decision tree increases accuracy when classifying adolescent idiopathic scoliosis using Lenke classification”, The International Research Society of Spinal Deformities (IRSSD 2008), Liverpool,8-9 July 2008.

N. Mezghani, K. Boivin, K. Turcot, N. Hagemeister, R. Aissaoui, and J.A. De Guise. “Analyse et classification automatique de données cinétiques provenant de sujets asymptomatiques et arthrosiques”. Annual Meeting of the Canadian Orthopaedic Residents Association (ACO 2007). Halifax. 1-3 June 2007. pp. 125.

N. Mezghani, K. Boivin, K. Turcot, N. Hagemeister, R. Aissaoui, and J.A. De Guise. “Components of ground reaction force vector analysis for asymptomatic and knee osteoarthritis gait classification”, Gait and Clinical Movement Analysis Society (GCMA 2007). Massachusetts. 11-14 April 2007.

N. Mezghani, S.Husse, K. Boivin, K. Turcot, N. Hagemeister, R. Aissaoui, and J.A. De Guise. “Asymptomatic and knee osteoarthritis automatic gait pattern analysis using a wavelet representation of kinetic data and the nearest neighbour classifier”. The International Conference on Mechanics in Medicine and Biology (ICMMB 2006). Singapore. 6-8 December 2006. pp: 61-64.

N. Mezghani, S. Deschênes, B. Godbout, D. Branchaud and J.A. de Guise. “Spinal vertebrae edge detection by anisotropic filtering and a local Canny-Deriche edge detector”, IEEE International symposium on Image/video communications, ISIVC 2006, Tunisie.

E. Nourouzian, N. Mezghani, A. Mitiche, and B. R. Johnson, “On-line Persian/Arabic character recognition by polynomial representation and a Kohonen network”. IEEE International conference on pattern recognition (ICPR 2006), Singapour.

N. Mezghani, A. Mitiche et M. Cheriet, “Estimation de densités de probabilité par maximum d'entropie et reconnaissance bayesienne de caractères Arabes en-ligne”, 15e congrès francophone AFRIF-AFIA Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA 2006).

Communications avec comité de lecture

Bensalma, Fatima; Dunbar, Michael; Whynot, Sarah; Fuentes, Alexandre; Macdonald, Hilary Susan; Ouakrim, Youssef; Richardson, Glen et Mezghani, Neila (août 2018). Correlations between kinematics and clinical measures in end-staged knee osteoarthritis patients. Affiche présentée au 20th biennial meeting of the Canadian Society for Biomechanics (CSB 2018), Halifax, Nova Scotia.

Ouakrim, Youssef; Dunbar, Michael; Fuentes, Alexandre; Whynot, Sarah; Macdonald, Hilary Susan; Richardson, Glen et Mezghani, Neila (août 2018). Classification tool identifying knee arthroplasty candidates based on kinematic data and gender. Affiche présentée au 20th biennial meeting of the Canadian Society for Biomechanics (CSB 2018), Halifax, Nova Scotia.

Brevets

N. Mezghani, J.A de Guise, G. Grimard, D. Baillargeon, Y. Ouakrim, G. Parent, A. Fuentes, P. Lavigne, and P. Ranger, “ Method and system for knee joint evaluation and diagnostic aid in normal and pathologic state, US 12772701.

A de Guise, N. Mezghani, A. Fuentes et al., “Method and system for human joint treatment plan and personalized surgery planning using 3D kinematics, fusion imaging, P1926PC00 (2012).

Prix et distinctions

2016

 

 

Best paper EISTA 2016 pour le travail de C. Coulomb, G. Paquette et N. Mezghani « Improving MOOCs’ Perseverance and Completion Rates?Using Best Practice Design Principles » the International Conference on Education and Information Systems, Technologies and Applications (EISTA 2016)

2016

Prix du meilleur article scientifique pour le travail de Imen Mechmeche, Amar Mitiche, Youssef Ouakrim, Jacques A. De Guise et Neila Mezghani. « Détermination d’un patron représentatif de la cinématique 3D du genou à l’aide d’une analyse fonctionnelle des données ». Journée scientifique du LICEF 2016. Juin 2016.

2012

Premier prix en recherche fondamentale pour le travail de, D. Billard, N. Mezghani, N. Hagemeister, “Classification de patients gonarthrosiques vs. sujets asymptomatiques peut être faite à partir de leurs cinématiques à la hanche et à la cheville. 30e Journée de la recherche du Programme d'orthopédie Édouard-Samson (POES), mai 2012.

2011

Resident’s best paper award – Canadian spine society pour le travail de N. Mezghani, P. Phan, J. A de Guise et H. Labelle, « The Use of a Decision Tree based on the Literature can efficiently output the Levels of Fusion Alternatives in the Surgical Treatment of AIS ». Canadian Spine Society Annual meeting 2011, 9 au 12 mars 2011, Quebec mars 2011.

2009

Premier prix en recherche clinique pour le travail de, A. Fuentes, N. Mezghani, N. Hagemeister et J. A. de Guise, intitulé « Classification automatique de données cinétiques 3D provenant de patients ayant une rupture du ligament croisé antérieur et de participants sains». 28e Journée de la recherche du Programme d'orthopédie Édouard-Samson (POES), Avril 2009.

2009

Premier prix en recherche fondamentale pour le travail de, P. Phan, N. Mezghani, H. Labelle et J. A de Guise, intitulé « Classification de la scoliose idiopathique de l’adolescent à l’aide de réseaux de neurones et des cartes de Kohonen». 28e Journée de la recherche du Programme d'orthopédie Édouard-Samson (POES), Avril 2009.

2009

Deuxième prix  pour le travail de, P. Phan, N. Mezghani, H. Labelle  et J. A de Guise, intitulé « Classification de la scoliose idiopathique de l’adolescent à l’aide de réseaux de neurones et des cartes de Kohonen».  Symposium de l'Association d'orthopédie du Québec, octobre 2009.

2006

Le prix “Young Investigator Award” pour le travail de, N. Mezghani, S. Husse, K. Boivin, K. Turcot, N. Hagemeister, R. Aissaoui, and J.A. de Guise, intitulé « Asymptomatic and knee osteoarthritis automatic gait pattern analysis using a wavelet representation of kinetic data and the nearest neighbour classifier ». The International Conference on Mechanics in Medicine and Biology (ICMMB'06). December 2006.