This profile is built from public research funding records (CIHR, NSERC and SSHRC) and PubMed. We have not imported them from a Université TÉLUQ directory, so their courses may be missing. Find their university profile.
Research
Latest papers
Context-aware machine learning for lameness side and severity prediction in trotting horses: A proof-of-concept study.
Equine veterinary journal · 2026
Deep learning and hybrid architectures for atypical and complex bone fracture diagnosis: a systematic review of performance and clinical validity.
Frontiers in artificial intelligence · 2026 · senior author
Gait adaptations following anterior cruciate ligament rupture are sex specific.
The Knee · 2025
Latest funding
- $284,514
Développement technologique de la genougraphie grâce à l'intelligence artificielle et accélération du transfert de l'innovation
NSERC · 2021 · Co-investigator
- $50,000
Détection et quantification de la toux pour un suivi à distance des problèmes respiratoire dues à la COVID-19_x000d_ _x000d_
NSERC · 2020 · Principal investigator
- $375,000
Analyses de données biomédicales
NSERC · 2020 · Principal investigator
14 publications.
Context-aware machine learning for lameness side and severity prediction in trotting horses: A proof-of-concept study.
Gérard M, Hanne-Poujade S, Dubois G, Hébert C, Coudry V, Jacquet S, Bertoni L, Tallaj A, Mezghani N, Chateau H
Deep learning and hybrid architectures for atypical and complex bone fracture diagnosis: a systematic review of performance and clinical validity.
Atitallah F, Ayena JC, Thabet A, Mezghani N
Gait adaptations following anterior cruciate ligament rupture are sex specific.
Lefebvre K, Delestre C, Mezghani N, Shabani B, Chèze L, Lustig S, Vendittoli PA, Lavigne P, Hagemeister N
Predicting chronic pain using wearable devices: a scoping review of sensor capabilities, data security, and standards compliance.
Ayena JC, Bouayed A, Ben Arous M, Ouakrim Y, Loulou K, Ameyed D, Savard I, El Kamel L, Mezghani N
Distribution of Tunisian beet wild relatives (Beta sp.) according to morphological characteristics and eco-geographical origin.
Ben Mahmoud K, Mezghani N, Ouakrim Y, Mezghani N, Jemai N, Jemmali A
Generative AI with WGAN-GP for boosting seizure detection accuracy.
Abou-Abbas L, Henni K, Jemal I, Mezghani N
Unveiling distinct kinematic profiles among total knee arthroplasty candidates through clustering technique.
Abou-Abbas L, Hagemeister N, Ouakrim Y, Cagnin A, Laundry P, Richardson G, Dunbar MJ, Mezghani N
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.
Bensalma F, Hagemeister N, Cagnin A, Ouakrim Y, Bureau NJ, Choinière M, Mezghani N
Physical Activity Recognition Based on a Parallel Approach for an Ensemble of Machine Learning and Deep Learning Classifiers.
Abid M, Khabou A, Ouakrim Y, Watel H, Chemcki S, Mitiche A, Benazza-Benyahia A, Mezghani N
A Spectral-Based Approach for BCG Signal Content Classification.
Ben Nasr MC, Ben Jebara S, Otis S, Abdulrazak B, Mezghani N
Développement technologique de la genougraphie grâce à l'intelligence artificielle et accélération du transfert de l'innovation
Principal investigators: Hagemeister, Nicola NJ
Keywords: analyse de biomarqueurs mécaniques; analyse du mouvement; bases de données; biomécanique; capteurs inertiels; estimation de pose; Intelligence artificielle; télémédecine
Détection et quantification de la toux pour un suivi à distance des problèmes respiratoire dues à la COVID-19_x000d_ _x000d_
Principal investigators: Mezghani, Neila
Analyses de données biomédicales
Principal investigators: Mezghani, Neila
Keywords: Analyse de données; Caractéristiques stables; Données ; variables; Classification multi-labels; Aide au diagnostic; ; Objets connectés; Technologies médicales; Données ; physiologiques; Données biomécaniques; Pathologies du ; genou; Épilepsies;
Analyse de données cinématiques et physiologiques pour le suivi à distance de l'état de santé mentale dans le contexte de la pandémie COVID-19_x000d_ _x000d_
Principal investigators: Mezghani, Neila
Classification et interprétation des données multimodales et longitudinales en génie biomédical
Principal investigators: Mezghani, Neila
Keywords: traitement de signaux biomédicaux; analyse de données; données multi-variées; données longitudinales; système d'aide à la décision; reconnaissance de forme
Analyse de données hétérogènes et multivariées pour le développement d'outils d'aide à la décision thérapeutique pour les pathologies du genou
Principal investigators: Mezghani, Neila
Analyse de données physiologiques et classification de l'activité physique. Application à la mesure de l'observance des traitements en réadaptation.
Principal investigators: Mezghani, Neila
Automatisation de la modélisation 3D des structures du squelette humain à partir d'images biplan
Principal investigators: DeGuise, Jacques
Analyse et interprétation de données en génie biomédical
Principal investigators: Mezghani, Neila
Méthodes avancées d'analyse de données multimodales et de classification de formes en génie biomédical
Principal investigators: Mezghani, Neila
From CIHR, NSERC and SSHRC funding decisions: CIHR since 2008, NSERC since 1991 and SSHRC since 1998, including their latest published competition results.
Frequent collaborators
- Nicola Hagemeister and Neila Mezghani: 3 shared papers
- Neila Mezghani and Katia Turcot: 1 shared paper
- Neila Mezghani and Bessam Abdulrazak: 1 shared paper
- Neila Mezghani and Isabelle Savard: 1 shared paper
- Centre de recherche LICEF
- Génie de la production automatisée
- Informatique
- Education
- Kinésiologie
Co-authors at Université TÉLUQ, colored by department. Thicker lines mean more shared papers; select anyone to open their profile and their own map.
A short, specific email works best. This draft uses one of their recent papers; replace the parts in brackets with your own details before sending.