@ARTICLE{10.21494/ISTE.OP.2017.0153, 

TITLE={Analyse automatique de l’écriture manuscrite en ligne pour la détection précoce des pathologies neurodégénératives}, 
  
AUTHOR={Aouraghe Ibtissame, Ammour Alae, Aboulem Ghita, Khaissidi Ghizlane, Mrabti Mostafa, Belahsen Faouzi, Mounim A. El-Yacoubi, Sonia Garcia-Salicetti, }, 
	
JOURNAL={Internet des objets}, 
	
VOLUME={1}, 

NUMBER={Numéro 2}, 
	
YEAR={2017}, 

URL={http://openscience.fr/Analyse-automatique-de-l-ecriture-manuscrite-en-ligne-pour-la-detection-precoce}, 
	
DOI={10.21494/ISTE.OP.2017.0153}, 
	
ISSN={2514-8273}, 
	
ABSTRACT={L’objectif de cet article est d’analyser l’écriture manuscrite en ligne, caractérisée par une intervention primordiale des muscles et du cerveau, afin de détecter des pathologies neurologiques comme l’Alzheimer et le Parkinson, qui sont liées à l’organisation de l’ensemble des facultés mentales. Dans ce cadre, une acquisition de données est réalisée au sein du service neurologie au CHU Hassan II de Fès. Elle est faite sur une tablette graphique WACOM permettant de récupérer les données spatiotemporelles de l’écriture manuscrite. La problématique de la détection de pathologies nécessite préalablement l’étude des paramètres descriptifs de l’écriture manuscrite permettant la caractérisation des sujets contrôles et des personnes atteintes. Cet article décrit principalement la phase d’acquisition de données en cours au CHU de Fès, ainsi que l’analyse préliminaire de paramètres spatiotemporels de l’écriture réalisée sur ces données.}}