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Photo Enseignant

Ali IBRAHIM

Chargé de Cours

Chargé de Cours - Vacataire - Doctorat en Sciences pour l

Unité de la recherche et du doctorat (URD)

(+961) 1 421 000 ext ali.ibrahim5@usj.edu.lb

Ali Ibrahim est titulaire dun master en ingénierie des communications informatiques de lUniversité Antonine (UA), Hadat-Baabda, Liban, obtenu en 2018. Il a obtenu son doctorat en sciences de l'ingénieur à l'Université de Technologie de Belfort-Montbéliard (UTBM), France, en 2024. Ses intérêts de recherche incluent les réseaux de capteurs ambiants portables pour la détection et la prédiction des chutes chez les personnes âgées. Il est un instructeur expérimenté en génie logiciel et un développeur full-stack avec une histoire avérée de travail dans les universités et l'industrie SAFE_USJ_du développement logiciel. Il possède de grandes compétences en programmation. De plus, il a travaillé avec plusieurs types de bases de données.


• Sciences pour l'ingénieur
• Mastère d'ingénieur en informatique et télécommunication

Ingénierie et technologie; Sciences

En tant que chercheur dévoué dans le domaine de la technologie de la santé humaine, mon principal centre dintérêt se concentre sur les chutes, avec un accent particulier sur les chutes au lit, et sur la relation complexe entre ces incidents et les cycles de sommeil. La prévalence des troubles SAFE_USJ_du sommeil et leurs conséquences, y compris les chutes, ainsi que leur impact sur le bien-être général, ont suscité mon intérêt pour le développement de solutions innovantes tirant parti de la puissance de lInternet des objets (IoT). Tout au long de mon parcours académique, jai exploré divers aspects de la science SAFE_USJ_du sommeil et identifié le besoin de systèmes de surveillance avancés qui non seulement suivent les cycles de sommeil, mais répondent également aux préoccupations de sécurité liées aux chutes nocturnes. Le cœur de ma recherche réside dans le développement de dispositifs intelligents capables de surveiller le sommeil en temps réel. Ces dispositifs utilisent des technologies de capteurs de pointe pour collecter des données complètes sur les cycles de sommeil. De plus, j'ai intégré des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser ces données et détecter les postures de sommeil, offrant ainsi des informations sur la qualité SAFE_USJ_du sommeil. En outre, le système propose un indice de qualité SAFE_USJ_du sommeil et peut identifier les chutes pendant la nuit. Une innovation clé dans mes systèmes proposés est leur approche proactive pour détecter les postures de sommeil et les chutes en utilisant les données collectées et en employant des algorithmes avancés. L'intégration SAFE_USJ_du matériel et SAFE_USJ_du logiciel dans ma recherche est essentielle. Le développement de dispositifs IoT robustes est complété par une interface logicielle conviviale et efficace. Cela garantit une interprétation, une visualisation et un engagement utilisateur sans faille. En conclusion, mes efforts de recherche visent à apporter des contributions significatives à l'intersection de la santé et de la technologie. En abordant les problèmes complexes de la surveillance SAFE_USJ_du sommeil et de la détection des chutes nocturnes, j'aspire à améliorer la qualité de vie des personnes âgées. Grâce à l'intégration de dispositifs IoT et de logiciels sophistiqués, je suis engagé à explorer de nouvelles technologies et à créer des solutions ayant un impact positif sur la santé humaine.

JOURNAL ARTICLES 1. A. Ibrahim, K. Chaccour, A. Hajjam El Hassani, M. Hajjam E. Andres, ”BedSense: A Bed-Mounted Sensor Node System for Sleep Activities Monitoring Nocturnal Falls Detection,” in IEEE Sensors Journal, vol. 24, no. 12, pp. 19944-19953, 15 June15, 2024, doi: 10.1109/JSEN.2024.3397039. 2. A. Ibrahim, K. Chaccour , A. H. E. Hassani E. Andres, ”Bed -Fall Detection Prediction: A Generic Classification Review of Bed -Fall Related Systems,” in IEEE Sensor s Journal , vol . 21 , no. 5, pp. 5678 -5686, 1 March1 , 2021 , doi : 10.1 109/JSEN.2020.3037711. BOOK CHAPTER 1. Ibrahim, A., Chaccour, K., El Hassani, A.H., Andres, E. (2024). SleepPal: A Novel System for Elderly Sleep Monitoring Bed Falls Detection. In: Ziefle, M., Lozano, M.D., Mulvenna, M. (eds) Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health. ICT4AWE 2023. Communications in Computer and Information Science, vol 2087. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-62753-8 5 INTERNATIONAL CONFERENCE PAPERS 1. A. Ibrahim, K. Chaccour, G. Badr and A. H. E. Hassani, ”Fall Detection Algorithm using Body Angle for Accurate Classification of Falls and ADLs,” 2021 International Conference on e-Health and Bioengineering (EHB), Iasi, Romania, 2021, pp. 1-4. 2. A. Ibrahim, K. Chaccour, A. H. E. Hassani and E. Andres, SleepPal: A Sleep Monitoring System for Body Movement and Sleep Posture Detection. In Proceedings of the 9th International Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health 2023.