Mosnier
email: marion.bourdoncle@gmail.com

Keywords: Implant cochléaire, panne, réimplantation, matériovigilance

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Analyse et prise en charge des explantations d'implants cochléaires chez l'adulte

Marion Bourdoncle 1,2* , Catherine Fargeot 1,3 , Christine Poncet 4 , Isabelle Mosnier 5,6 1-AP-HP, GHU Pitié Salpêtrière, Service Pharmacie, Paris, France 2-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse, Service Pharmacie, Toulouse, France Les réimplantations liées à la migration spontanée du porte-électrode (2 cas dans notre série) ou à l'extrusion cutanée (1 cas chez un sujet âgé) restent très rares chez l'adulte, bien que la peau s'affine avec l'âge. La consultation médicale annuelle des patients implantés permet de prévenir l'extrusion de l'implant : vérification des points de contact tels que les branches de lunettes, de la force de l'aimant, déplacement préventif du boitier en cas de menace d'extrusion cutanée.

Conflits d'intérêt

Aucun

  3-AP-HP, GHU Bicêtre, Service Pharmacie, Paris, France 4-AP-HP, HUEP Hôpital Rothschild, Service ORL, Paris, France 5-Sorbonne Universités, Inserm, Unité Réhabilitation chirurgicale mini-invasive et robotisée de l'audition, Paris, France 6-AP-HP, GHU Pitié-Salpêtrière, Service ORL, Otologie, implants auditifs et chirurgie de la base du crâne, Paris, France Introduction Si jusque dans les années 2000 le nombre d'implantations cochléaires est resté limité en France, il a augmenté de façon importante depuis l'inscription des implants cochléaires sur la liste des produits et prestations remboursables (LPPR) en 2009. Les implants cochléaires sont des dispositifs médicaux implantables soumis à une obligation de traçabilité qui permet le suivi de la sécurité sanitaire et le remboursement en sus de l'acte. Tout incident ou risque d'incident lié à un implant cochléaire doit être déclaré en France à l'Agence Nationale de Sécurité des médicaments et des produits de santé (ANSM) dans le cadre de la matériovigilance. Dans la littérature, le taux d'explantation varie de 4 à 8 % [1-9]. Dans le rapport du registre national français EPIIC (Etude Post-Inscription des Implants Cochléaires) de Janvier 2019 qui recense 8721 chirurgies d'implantations cochléaires de Juin 2011 à Décembre 2018, 184 explantations/réimplantations ont été rapportées, soit 2,1% des chirurgies, et 42 explantations sans réimplantations. Les motifs d'explantations sont divisés dans la littérature en panne ou raison médicale. Un consensus a été établi par un groupe d'experts internationaux concernant la classification des pannes avec la nécessité de publication par les fabricants de rapports de fiabilité [10, 11]. Les données disponibles dans ces rapports de fiabilité confirment un faible taux de panne des parties internes, qui peuvent rester fonctionnelles plus de 25 ans après l'implantation. En France, la LPPR précise que l'implant est garanti 10 ans par les fabricants. L'Assurance Maladie prend en charge les frais associés à la réimplantation ainsi que le nouvel implant uniquement en cas de panne hors garantie ou en cas de réimplantation pour une cause médicale. L'évolution des techniques chirurgicales, des technologies et de la biocompatibilité a contribué à faire diminuer le pourcentage d'explantations [1]. Néanmoins, du fait de l'augmentation de la file active de patients, le nombre d'explantations va s'accroitre dans le futur, ce qui nécessite de mettre en place des protocoles de suivi au niveau des centres d'Oto-Rhino-Laryngologie (ORL), en lien avec les pharmacies hospitalières chargées de la gestion et du bon usage des dispositifs médicaux. Notre étude rapporte une telle coopération. L'objectif principal était de déterminer les motifs d'explantations cochléaires et la part de ces explantations réalisées pendant la période de garantie des fabricants dans un centre référent adulte. L'objectif secondaire était de décrire les réimplantations réalisées chez les patients. Matériel et méthodes Les données des explantations cochléaires réalisées dans un centre référent chez l'adulte entre le 1 mars 2013 et le 31 décembre 2016 ont été analysées rétrospectivement par deux pharmaciens chargés des dispositifs médicaux et deux médecins en charge du centre d'implantation ORL. Les patients inclus dans l'étude avaient soit été implantés et suivis dans le même centre, soit dans un autre centre, notamment en cas d'implantation dans l'enfance ou de déménagement. Les implants utilisés étaient des marques Advanced Bionics® (Stäfa, Switzerland), Cochlear (Lane Cove, Australia), Medel® (Innsbruck, Austria) et Oticon Médical® (Vallauris, France). En cas de suspicion de dysfonctionnement de la partie interne, l'examen clinique et le scanner, systématiques, éliminaient une extrusion spontanée du porte-électrode ou une autre cause locale. En l'absence de cause médicale, un test non invasif appelé test d'intégrité était réalisé en consultation par le fabricant, selon un protocole qui lui était propre, pour tenter de confirmer la panne. Après explantation, les implants étaient envoyés au fabricant pour expertise, quel que soit le motif de l'explantation, et une déclaration de matériovigilance était adressée à l'ANSM. Les données recueillies incluaient des données démographiques, des données liées aux patients et aux implants cochléaires : symptômes motivant l'explantation, réimplantation dans le même temps opératoire ou à distance, délai entre la primo-implantation et l'explantation, marque, référence et numéro de série de l'implant. Les comptes rendus des tests d'intégrité, les rapports d'expertise des fabricants et les délais pour les obtenir ont été analysés. Les pannes ont été classées en deux catégories selon la déclaration de consensus établie en 2005 [10, 11]. Lorsque l'analyse de l'explant effectuée par le fabricant confirmait son dysfonctionnement ou lorsque le test d'intégrité objectivait la panne avant l'explantation, la panne était classée en « hard failure ». En absence de test d'intégrité anormal, la panne était classée en « soft failure » dès lors que les raisons médicales étaient écartées et que le patient retrouvait un bénéfice clinique après réimplantation. Aucune classification n'a été retenue lorsque le patient n'était pas réimplanté et que le test d'intégrité était normal. Les réimplantations non liées à un dysfonctionnement de l'implant étaient considérées comme dues à une cause médicale. Les implants cochléaires explantés pour panne moins de 10 ans après l'implantation étaient considérés comme étant sous garantie, conformément à la LPPR. En cas de « soft failure », l'application des garanties était négociée avec les fournisseurs. Résultats Du 1 er Mars 2013 au 31 Décembre 2016, 772 implantations cochléaires ont été réalisées chez l'adulte dans le centre référent (Cochlear® 47 %, Medel® 21 %, Advanced Bionics® 17 %, et Oticon Médical® 15 %) et 71 explantations ont été signalées à la pharmacie. Le pourcentage d'explantation correspond à 4% de notre file active de patients, estimée à 2000 patients pendant cette période. L'analyse des 71 explantations a été résumée dans un arbre décisionnel (Figure 1). Les rapports d'expertise des explants ont été obtenus avec un délai moyen de 219 jours. Cinquante-cinq pourcent des explantations étaient réalisées chez des femmes. L'âge moyen à l'implantation était de 46 ± 20 ans [3 -88 ans]. L'explantation survenait en moyenne 8 ± 7 ans [14 jours -26 ans] après l'implantation et dans 70 % (50/71) des cas dans les 10 ans suivant l'implantation. Soixante-neuf pourcent (49/71) des explantations ont été suivies d'une réimplantation. Explantation pour suspicion de panne Les explantations avaient lieu suite à une suspicion de panne de l'implant dans 52 % des cas (37/71). Vingt-cinq pannes (35 %) ont été confirmées et classées en « hard failure ». La confirmation de la panne a eu lieu avant l'explantation dans 21 cas par un test d'intégrité anormal. Dans les autres cas, le test d'intégrité était normal (n=1) ou non retrouvé dans le dossier du patient (n=3) mais la panne a été confirmée par l'expertise de l'explant. Au total, 88 % (22/25) des « hard failures » étaient confirmées par les expertises des explants. Les motifs sont répertoriés dans le tableau 1. Quatre-vingt-douze pour cent des patients (23/25) ont été réimplantés dans le même temps opératoire. Deux de ces patients n'ont pas tiré bénéfice de leur réimplantation. Leur test d'intégrité avait été réalisé en raison d'une absence de bénéfice dans un cas et d'une mauvaise qualité du son suite à un examen d'imagerie par résonance magnétique, mais sans diminution des performances, dans l'autre cas. Les tests d'intégrité étaient anormaux dans les deux cas. Un autre patient vivant entre la France et l'étranger a été perdu de vue après sa réimplantation. Deux patients n'ont pas été réimplantés : l'un présentait une insuffisance pulmonaire sévère contre-indiquant une anesthésie générale, et l'autre a refusé la réimplantation par crainte de réapparition de douleurs invalidantes qui avaient motivé l'explantation. Douze implants cochléaires (17 %) ont été explantés suite à une suspicion de panne non confirmée par un test d'intégrité anormal ou par expertise de l'explant. Une patiente n'a pas souhaité être réimplantée pour des raisons personnelles et en raison d'une douleur au niveau du pavillon provoquée par le port du processeur externe. Aucune classification n'a pu être retenue pour cette explantation. Les onze autres patients ont été réimplantés. Quatre (1/3) n'ont eu aucune amélioration clinique ; ces explantations ont été classées en raison médicale. Les suspicions se fondaient sur une baisse des performances après vérification du bon fonctionnement du processeur (3/4) ou de douleurs (1/4). Sept patients (2/3) ont été réimplantés avec succès. Ils avaient été explantés en raison de baisse des performances (4/7), de l'apparition de grésillements et d'acouphènes (2/7) ou d'une difficulté intermittente de connexion entre le processeur externe et l'implant (1/7). Ces explantations ont été classées en « soft failures », par diagnostic différentiel. Au total, lorsqu'une panne était initialement suspectée (n=37), les patients ont été réimplantés dans 92 % des cas (34/37), toujours dans le même temps opératoire. Sur ces 37 pannes suspectées, 32 ont été confirmées (25 « hard failures » et 7 « soft failures ») soit 45 % des explantations (32/71) et une n'a pas pu être classifiée. Lorsque l'équipe médicale suspectait une panne alors que le test d'intégrité était normal (n=11), celle-ci était confirmée dans 55 % des cas (Figure 2). L'explantation pour panne survenait en moyenne 8 ± 6 ans [<1 -22 ans] après l'implantation. La garantie du fabricant était applicable pour 22 implants (17 « hard failures » et 5 « soft failures ») soit 69 % des cas (22/32). L'application des garanties conduisait à une demande de remboursement auprès des fabricants évaluée à 335 500 €, le tarif LPPR d'un implant cochléaire étant de 15 250 € TTC en juillet 2017. Explantation pour raison médicale Dans 48 % des cas (34/71), les explantations étaient menées pour raison médicale et 44 % des patients (15/34) étaient réimplantés sans difficulté. Dans 4 autres cas, l'équipe médicale avait d'abord suspecté une panne mais la cause médicale a été révélée secondairement suite à un échec de la réimplantation. Au total, les explantations étaient dues à une cause médicale dans 54 % des cas (38/71). Les étiologies sont répertoriées dans le tableau 2. En cas d'infection, aucun facteur favorisant n'a été retrouvé. Les infections étaient apparues dans le premier mois suivant l'implantation chez 4 patients, entre 1 et 3 mois chez un patient, entre 3 et 6 mois chez trois patients et après 6 mois chez un patient. Trois patients n'ont pas été réimplantés à distance : deux patients implantés en bilatéral avec de bonnes performances de l'implant controlatéral ne le souhaitaient pas, un patient avec une surdité asymétrique avait gardé des séquelles cutanées de l'infection compliquant le geste de réimplantation. Parmi les problèmes chirurgicaux, une patiente avait été explantée une première fois pour « hard failure » et réimplantée dans le même temps opératoire avec difficulté lors de l'insertion de l'électrode. Une deuxième explantation a été effectuée chez cette patiente un mois plus tard en raison d'un mauvais positionnement de l'électrode. Un seul rapport d'expertise rapportait un écart aux spécifications du fabricant (anomalie de l'électrode). Le dispositif avait été explanté 25 ans après implantation pour absence de bénéfice chez un patient atteint d'une surdité ancienne par infection au CMV. La raison de l'absence de bénéfice était difficile à classer, vraisemblablement liée à la pathologie, sans que l'on puisse formellement exclure une anomalie de l'implant. Toutes causes médicales confondues, le délai entre l'implantation et l'explantation variait de moins de 1 an (pour les problèmes chirurgicaux) à plus de 26 ans (en cas d'absence de bénéfice). Le taux de patients réimplantés variait en fonction de la raison médicale (Tableau 3). La réimplantation avait lieu à distance en cas d'infection ou d'extrusion cutanée. Discussion Sur 843 actes chirurgicaux portant sur l'implant cochléaire réalisés dans notre centre référent entre 2013 et 2016, 91,6 % (772/843) étaient des implantations et 8,4% (71/843) des explantations ; 5,8 % (49/843) des actes étaient des explantations suivies d'une réimplantation cochléaire et 2,6 % (22/843) des explantations sans réimplantation. Le pourcentage d'explantation correspond à 4% de notre file active de patients suivis pendant cette période. Ce pourcentage de réimplantation est proche de celui rapporté dans les études les plus récentes chez l'adulte, qui varie entre 3,3% et 6,8% [1-3, 5, 11, 12]. La majorité des explantations sans réimplantations (86%, 19/22) étaient due à une cause médicale. Quarante-cinq pourcent des explantations dans notre étude étaient dues à une panne, soit environ 4 % des chirurgies d'implantation cochléaire pendant cette période. La majorité des pannes (78 %) étaient des « hard failures » ce qui est comparable aux données de la littérature [2, 5]. La méthodologie de notre étude ne nous permet pas de comparer le pourcentage de pannes par fabricant car les patients implantés dans d'autres centres, notamment pédiatriques, et transférés dans notre centre pour le suivi, sont nombreux et répertoriés seulement en cas de chirurgie ou de suivi dans le registre national. Par ailleurs, du fait du nombre de patients suivis dans le centre, le nombre de perdus de vue est probablement sous-estimé. On constate cependant que l'implant CI512 (Cochlear®) était responsable de 28 % des « hard failures ». Un défaut d'étanchéité mis en évidence sur cet implant quelques mois après sa commercialisation en 2010 a conduit à un retrait mondial de ce modèle en 2011. Dans notre centre, 12 % des patients implantés avec un CI512 ont dû être réimplantés 1,7 à 4 ans après la primo-implantation. Les autres patients restent suivis afin de dépister tout symptôme évoquant une panne. Ce nombre anormal de pannes sur un nouveau modèle explique le chiffre élevé d'explantations moins de 10 ans après l'implantation (69 %). L'explantation pour panne d'un dispositif datant de plus de 10 ans ne représentait que 1 % (10/843) de l'ensemble des chirurgies d'implantation cochléaire, ce qui confirme la fiabilité de ces dispositifs médicaux. Ce pourcentage devrait augmenter dans le futur du fait de l'augmentation du nombre d'implantations par an depuis 2009 et de la file active de patients. Par ailleurs, ces données pourront servir de référence pour évaluer la fiabilité des nouvelles marques disponibles dans certains pays. Notre analyse précise certaines données, relatives aux explantations pour panne, qui sont importantes à connaître pour prendre la décision de réimplantation et informer au mieux le patient : -En cas de suspicion de panne, le test d'intégrité a permis de confirmer celle-ci avant la réimplantation dans 66 % des cas. -Dans deux cas de « hard failure » confirmée par test d'intégrité anormal, la réimplantation n'a pas permis d'améliorer les symptômes des patients. Ce possible échec doit être anticipé et expliqué au patient. -En cas de suspicion de panne avec un test d'intégrité et une analyse de l'explant normaux, la réimplantation a amélioré les symptômes dans 56 % des cas faisant classer ces explantations en « soft failures ». Sur les 7 « soft failures » de notre étude, une baisse des performances avait été constatée sur les audiométries et bilans orthophoniques annuels chez 4 sujets. L'évaluation régulière des performances est le seul moyen d'objectiver ces « soft failures ». Les 3 autres patients n'avaient pas de baisse des performances. Ces résultats montrent que le test d'intégrité et l'analyse de l'explant ne permettent pas de confirmer tous les dysfonctionnements et doivent inciter les cliniciens à proposer une réimplantation si l'implant est peu utilisé du fait d'une baisse des performances ou de l'apparition de symptômes subjectifs, tout en informant le patient de l'absence possible d'amélioration. Ces recommandations sont en rapport avec la déclaration de consensus publiée en 2005 [10, 11]. Des études de cohorte analysant les symptômes révélateurs des pannes pourraient permettre d'établir des recommandations sur l'indication de réimplantation lorsque le test d'intégrité est normal. Dans 47 % des explantations pour raison médicale, le dispositif a été explanté pour absence de bénéfice. Dans quelques cas, l'implantation avait été réalisée il y a de nombreuses années chez des patients présentant une surdité profonde congénitale, alors que les facteurs pronostiques du bénéfice de l'implantation cochléaire étaient encore mal connus. Actuellement, ce type d'indication n'est plus retenu. Dans 72 % des explantations pour absence de bénéfice, l'étiologie de la surdité expliquait l'échec. Le bénéfice de l'implantation est variable et imprévisible pour ces étiologies et le patient était informé de la possibilité de faibles performances. La survenue d'une infection du boitier était rare (1 % des chirurgies d'implantation cochléaire) et a conduit le plus souvent à une explantation du fait de la présence d'un biofilm à la surface du boitier qui rend moins efficace l'antibiothérapie [13]. Les infections précoces sont le plus souvent la conséquence d'une contamination peropératoire. Le mécanisme des infections tardives est moins clair : présence d'un biofilm avec manifestation tardive, ou contamination du boitier à partir d'une lésion du cuir chevelu ou d'une otite externe.

  Une explantation pour douleur invalidante isolée résistante au traitement médical a été réalisée chez 3 patients avec réimplantation immédiate dans 1 cas, sans efficacité sur la douleur dans tous les cas. Ces résultats diffèrent de ceux rapportés dans une récente série pédiatrique, où une disparition de la douleur était constatée après réimplantation chez 10 enfants en échec du traitement médical [14]. Dans cette série, les hypothèses pour expliquer la douleur étaient une infection à bas bruit ou un dysfonctionnement de l'implant. Notre étude montre que certaines expertises d'explants étaient rendues tardivement. Le travail de suivi des dossiers de matériovigilance est chronophage pour les pharmacies, et un retour précoce et exhaustif des expertises doit faire partie des critères qualité des fabricants. Les expertises sont réalisées par les fabricants, ce qui pourrait induire un biais dans la classification des motifs d'explantation tels que rapportés sur les rapports d'expertise. De plus, on constate que les expertises peuvent être prises en défaut dans les cas de soft failures. Les garanties étaient difficiles à appliquer à cause du délai d'obtention des expertises et parce que les fabricants rajoutent des clauses strictes peu adaptées aux organisations hospitalières. Dans la plupart des cas, le remboursement sous garantie ne s'applique que si la panne est confirmée et si le patient est réimplanté avec la même marque. Ces conditions pouvaient ne pas être remplies soit parce que l'équipe médicale optait pour une autre marque soit en l'absence de test d'intégrité anormal. Alors que la réimplantation en cas de suspicion de panne était toujours menée dans le même temps opératoire, un test d'intégrité anormal confirmait la panne avant l'intervention dans seulement 66 % des cas (21/32). L'approvisionnement de l'implant à titre gracieux prévu avant la réimplantation nécessite une gestion complexe entre le centre référent, la pharmacie hospitalière et le fournisseur ; il est rare d'avoir tous les éléments pour l'anticiper. L'analyse pluridisciplinaire du motif des explantations s'accompagnait d'un bilan pour engager des négociations avec les fournisseurs afin de faire appliquer les garanties. Sur un montant total de 335 500 € pour la durée d'étude, un premier remboursement de 75 000 € a été négocié auprès d'un fournisseur. Les négociations doivent se poursuivre. La qualité du suivi du processus de matériovigilance par les fabricants et les modalités de mise en oeuvre des garanties devraient faire partie des critères de choix des implants cochléaires. Conclusion Comme la file active des patients augmente, une bonne coopération entre le centre référent ORL et la pharmacie hospitalière est indispensable pour analyser les explantations d'implants cochléaires. Ce suivi donne une meilleure connaissance des motifs d'explantation chez l'adulte et apporte une aide à la décision de réimplantation. Il permet également une meilleure information du patient et un suivi de l'application des garanties, les pannes correspondant à 45 % des explantations et 69 % d'entre elles survenant dans les 10 ans suivant l'implantation.

Figure 1 :Figure 2 :

 12 Figure 1 : Analyse des motifs d'explantation

15 4 .

 4 Blanchard M, Thierry B, Glynn F, De Lamaze A, Garabédian EN, Loundon N. Cochlear 16 implant failure and revision surgery in pediatric population. Ann Otol Rhinol Laryngol.

  17

  2015 Mar;124(3):227-31. 18 5. Brown KD, Connell SS, Balkany TJ, Eshraghi AE, Telischi FF, Angeli SA. Incidence and 19 indications for revision cochlear implant surgery in adults and children. The 20 Laryngoscope. 2009 Jan;119(1):152-7. 21 6. Sorrentino T, Coté M, Eter E, Laborde M-L, Cochard N, Deguine O, Fraysse B. Cochlear 22 reimplantations: technical and surgical failures. Acta Otolaryngol (Stockh). 2009 23 Apr;129(4):380-4. 24 7. Distinguin L, Blanchard M, Rouillon I, Parodi M, Loundon N. Pediatric cochlear 25 reimplantation: Decision-tree efficacy. Eur Ann Otorhinolaryngol Head Neck Dis. 2018 26 Aug;135(4):243-7. 27 8. Manrique-Huarte R, Huarte A, Manrique MJ. Surgical findings and auditory 28 performance after cochlear implant revision surgery. Eur Arch Oto-Rhino-Laryngol Off J 29 Eur Fed Oto-Rhino-Laryngol Soc EUFOS Affil Ger Soc Oto-Rhino-Laryngol -Head Neck 30 Surg. 2016 Mar;273(3):621-9. 31 9. Terry B, Kelt RE, Jeyakumar A. Delayed Complications After Cochlear Implantation. 32 JAMA Otolaryngol--Head Neck Surg. 2015 Nov;141(11):1012-7. 33 10. Balkany TJ, Hodges AV, Buchman CA, Luxford WM, Pillsbury CH, Roland PS, Shallop JK, 34 Backous DD, Franz D, Graham JM, Hirsch B, Luntz M, Niparko JK, Patrick J, Payne SL, 35 Telischi FF, Tobey EA, Truy E, Staller S. Cochlear implant soft failures consensus 36 development conference statement. Otol Neurotol Off Publ Am Otol Soc Am Neurotol 37 Soc Eur Acad Otol Neurotol. 2005 Jul;26(4):815-8.

38 11 .

 11 Battmer R-D, Backous DD, Balkany TJ, Briggs RJS, Gantz BJ, van Hasselt A, Kim CS, Kubo 39 T, Lenarz T, Pillsbury HC, O'Donoghue GM, International Consensus Group for Cochlear 40 Implant Reliability Reporting. International classification of reliability for implanted 41 cochlear implant receiver stimulators. Otol Neurotol Off Publ Am Otol Soc Am Neurotol 42 Soc Eur Acad Otol Neurotol. 2010 Oct;31(8):1190-3.

Remerciements

Les auteurs remercient Daniele Bernardeschi, Ghizlene Lahlou, Elisabeth Mamelle et Yann Nguyen qui ont participé aux explantations/réimplantations.


Shadan Gholizadeh-Tayyar
email: shadan.gholizadeh-tayyar@cyu.fr

+33652168378 • Rym

Ben Bachouch
email: rym.ben-bachouch@univ-orleans.fr

Yoann Fousseret
email: yoann.fousseret@gmail.com

Yves Parmantier
email: yves.parmantier@univ-orleans.fr

Nacim Ramdani
email: nacim.ramdani@univ-orleans.fr

Optimal sensor deployment according to a new approach for target tracking in smart homes JOURNAL IRBM

Optimal sensor deployment according

Introduction

According to the statistics published by the World Health Organization [START_REF] Who | WHO: Number of people over 60 years set to double by 2050; major societal changes required[END_REF], the number of people aged 60 and over will double by 2050. Consequently, a significant effort is required to develop solutions that ensure comfort and assistance in old ages. Ambient Assisted Living (AAL) refers to the systems that aim to increase the comfort and safety of people with physical or cognitive disabilities in their smart homes [START_REF] Machado | Reactive, proactive, and extensible situation-awareness in ambient assisted living[END_REF]. The AAL systems use a set of connected sensors and ICT (Information and Communication Technology) tools to extract the data from the environment and provide the services required. Examples of these services include remote counselling for patients, recognition of activities and monitoring of indoor locations of inhabitants.

PIR (Pyroelectric InfraRed) sensor networks are widely used for indoor target tracking [START_REF] Aslam | Tracking a Moving Object with a Binary Sensor Network[END_REF][START_REF] Djuric | Target Tracking by Particle Filtering in Binary Sensor Networks[END_REF][START_REF] Bai | Robust tracking of piecewise linear trajectories with binary sensor networks[END_REF]. Generally, in these networks, binary information is created to determine if targets have been observed by sensors. [START_REF] Yu | Human Localization via Multi-Cameras and Floor Sensors in Smart Home[END_REF][START_REF] Liau | Inhabitants Tracking System in a Cluttered Home Environment Via Floor Load Sensors[END_REF] use data mining approaches to track the location of the targets who are in smart areas. [START_REF] Danancher | Online Location Tracking of a Single Inhabitant Based on a State Estimator[END_REF] deploys learning procedures and [START_REF] Bhatti | Survey of Target Tracking Protocols Using Wireless Sensor Network[END_REF] uses Voronoi diagrams to present methods to track the location of the targets in smart zones. In [START_REF] Lu | Space encoding based compressive multiple human tracking with distributed binary pyroelectric infrared sensor networks[END_REF], Lu et al. present space encoding and decoding techniques for multiple target tracking. Using the presented methods, a single identification may be associated to multiple spaces. In order to cope with this issue, the authors present the development of an extra distinguishing phase.

In the context of the optimal deployment of sensors, Li and Ouyang [START_REF] Li | Reliable sensor deployment for network traffic surveillance[END_REF] propose a new sensor deployment method to maximize the profit. The term profit has been considered as a measure for both flow coverage (O-D flow estimation) and path coverage (travel time estimation). Guerriero et al [START_REF] Guerriero | Modelling and solving optimal placement problems in wireless sensor networks[END_REF] present several optimization models taking into account different objectives such as maximization of the sensors' lifetime, minimization of the residual energy and maximization of the number of sensor nodes whose residual energy is above a chosen threshold value. Pradhan and Panda [START_REF] Pradhan | Connectivity constrained wireless sensor deployment using multiobjective evolutionary algorithms and fuzzy decision making[END_REF] develop a multi objective optimization model to simultaneously maximize coverage and lifetime in sensor networks. Zhao et al [START_REF] Zhao | Maximizing lifetime of a wireless sensor network via joint optimizing sink placement and sensor-to-sink routing[END_REF] develop a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model that aims to extend the network's lifetime by optimal placement of sensors. To validate the model, they develop heuristics and conduct a set of different experiments. Rebaï et al [START_REF] Rebai | Sensor deployment optimization methods to achieve both coverage and connectivity in wireless sensor networks[END_REF] propose a model to optimize the sensor placement in the network with the consideration of connectivity between them. In Karabulut et al [START_REF] Karabulut | Optimal sensor deployment to increase the security of the maximal breach path in border surveillance[END_REF], a bi-level non-linear programming model is developed to deploy sensors. Ahmed et al [START_REF] Ahmed | NDSC based methods for maximizing the lifespan of randomly deployed wireless sensor networks for infrastructures monitoring[END_REF], propose an integer linear programming model to maximize the network lifetime. They define the lifetime as a time interval that elapses until any active set of sensors fails to satisfy the required coverage. Sharma et al. propose an approach for optimal sensor placement regarding uncertainties due to occupancy and boundary fluxes of buildings [START_REF] Sharma | A transfer operator methodology for optimal sensor placement accounting for uncertainty[END_REF]. A relaxation sequential algorithm is proposed for optimal sensor placement in [START_REF] H; Yin | Optimal sensor placement based on relaxation sequential algorithm[END_REF]. In [START_REF] Kritter | On the optimal placement of cameras for surveillance and the underlying set cover problem[END_REF], the authors provide a survey on different approaches that are used to optimally place cameras for surveillance. Reviewing the literature, a large body of studies is carried out to deploy sensors optimally in regions of interest. In the context of deploying the sensors to track the targets, the performance and cost efficiencies of systems not only depend on the optimal placement of the sensors but also depend on the approaches that are implemented to track the targets. To the extent of our knowledge, the current literature presents a gap in addressing and dealing with this matter. Besides, in the sensor networks, it is probable that one or more sensors break down because of power failure, faulty materials, poor workmanship, etc. These failures may cause losses of information and data. The ability of a system to operate well even in failure situations is defined as the reliability [START_REF] Shier | Network Reliability and Algebraic Structures[END_REF]. The consideration, evaluation and analysis of the reliability in the sensors network regarding internal and external factors are discussed in [START_REF] Kabashkin | Reliability of Sensor Nodes in Wireless Sensor Networks of Cyber Physical Systems[END_REF][START_REF] He | A new hierarchical belief-rule-based method for reliability evaluation of wireless sensor network[END_REF][START_REF] Yue | A comprehensive survey on the reliability of mobile wireless sensor networks: Taxonomy, challenges, and future directions[END_REF]. In deployment of sensors, in order to track the location of the targets, establishment of a system that is both reliable and inexpensive is a significant need.

In this paper, we contribute to the existing literature in the following ways:

• We propose a novel target tracking method. Our method is constituted based on the optimal number of the sensors that are deployed in the network. It determines the real-time location of a target living in a smart home and helps to trace her/his movement path over time. • We present a new integer linear programming model that optimizes the sensor deployment with regard to the proposed target tracking method. • In order to find optimal places to locate sensors, we consider the layout of the RoI. Therefore, the solutions are determined according to the existing obstacles in the RoI, e.g. the walls, and the hidden zones as well as the surfaces which cannot be used for sensor deployments. • Taking into account the failure rate of sensors, we consider the satisfaction of a minimum level of reliability in the sensor network. • We present a user interface that uses the target tracking and sensor deployment approaches that are developed in this research. It helps the AAL service providers to easily monitor the real-time location, energy consumption and comfort of a target who lives in an AAL environment.

The remainder of the paper proceeds as follows. Section 2 provides a description of the problem as well as the proposed target tracking approach and presents the mathematical model that is formulated for optimal placement of sensors in ALL environments. The results of the application of the model on two sets of data, namely random data and real-world data, are shown in section 3. Furthermore, section 3 presents the data management system that is developed to outline different properties concerning the energy consumption, comfort and location of targets living in smart homes. Section 3 also represents a test scenario, which is employed to verify the theoretical approaches of this paper and show the visualization of outputs in the interface. And finally, section 4 gives a summary of the study and some perspectives for future works.

Problem statement and formulation

In this study, a three-dimensional AAL environment (region) is considered for sensor deployment. The region of interest is discretized into small blocks, according to a suitable scale, see Figure 1. Among different sides of the blocks, a set of them are potential surfaces for sensor deployment. In Figure 1, these surfaces are represented by hatched areas. Nevertheless, due to some technical constraints such as the presence of the power wires and HVAC (Heat Ventilation and Air Conditioning) infrastructures, the others are unsuitable for the deployment of a sensor. In Figure 1, these surfaces are not hatched. Each sensor is identified by three aspects: the surface (p) on which it is deployed, the level of its field of view (l), and its orientation (o), see Figure 1. We present sets O, L and P to respectively determine the possible directions for the sensors' orientations, levels for the sensors' fields of view and potential surfaces for sensor deployment. Thereby, a set to determine all the sensors can read as S = {s≙ (o,l,p )∶ o ∈ O, l ∈ L, p ∈ P,1 ≤ s ≤ |O|.|L |.|P |}. We suppose that a block is covered by a sensor if its centroid is seen by the sensor. In addition, we suppose that the deployed sensors on the surfaces are located at the centroid of the surface, see Figure 1.

Please, insert Figure 1 approximately here.

The target tracking scheme in this study associates a unique X-bit binary array (code) to each block. We note that in our approach the size of the array, i.e. the number of elements in the array, is equal to the optimal number of the sensors that are deployed in the network. The optimal number of deployed sensors and the assignment of the unique codes are defined throughout the resolution of the mathematical model. The digit 1 in the binary array for a given block indicates that a movement made by a given target in the block is detected by the corresponding deployed sensor, and, a 0 indicates that the sensor does not detect any movement in the block. Following the received data from the sensors (0/1 situations), the unique binary arrays enable the ALL service providers to find the real-time location of a target and trace her/his displacement path. The illustration of our proposed target tracking approach is given in Figure 2. In this figure, the region of interest is divided into nine blocks. Four sensors are optimally deployed in the region, which means that the optimized size of the binary arrays (codes) is equal to 4. Deployment of these four sensors assigns unique codes to every block. Following the data sent by each of the sensors concerning the detection of a movement in the blocks and considering the created unique codes, the location of the target at a given time can be recognized. Tracking the location of the target over time can lead to the constitution of a mobility trace.

It is worth noting that in the problem of this study every block is supposed to be covered by a minimum number of sensors with an a priori determined value. Considering the failure rate of the sensors, a reliability level must be satisfied in the network. The objective of the problem is to minimize the total cost of employment of sensors in the region of interest while meeting the previously mentioned requirements of the problem. We note that we use PIR sensors to establish the sensor network. Our approach for sensor deployment and target tracking is useable in any networks where binary data can be generated to report the presence and movement of a target living in AAL environments.

Please, insert Figure 2 approximately here.

The problem of this study is mathematically presented through an Integer Linear Programming model. The following notations are used to formulate the model.

Sets:

(I,J,K): set of blocks indexed by (i,j,k). S: set of sensors indexed by s.

Parameters:

H ( , , ) : minimum number of sensors required to cover block (i,j,k).

Ω ,( , , ) : a binary matrix that presents the set of sensors, which cover block (i,j,k), i.e. s | d ≤ R sensing s , CP ∈ FoV s , d is the Euclidian distance between the centroid of the surface where sensor is located and the centroid of block (i,j,k). R sensing s is the sensing range of sensor s. It is worth noting that a block is covered by sensor s, if its center point, CP, is in the field of view, FoV s , of the sensor, i.e, CP ∈ FoV s . If so, Ω ,( , , ) = 1. Otherwise, if for some reason, such as not being in the sensing range of sensor s or being covered by an obstacle or being in a hidden zone, the centroid of the block (i,j,k) is not covered by sensor s, Ω ,( , , ) = 0. r: network reliability.

M: a large positive number.

C : fixed cost of deploying a sensor in the network. q: failure rate of each sensor in the network.

Decision variables:

X s : is equal to 1 if sensor s is deployed. 0, otherwise. Y (i,j,k), s : is equal to 1 if block (i,j,k) is covered by sensor s. 0, otherwise.
V (i,j,k), (u,w,z), s : is equal to 1 if blocks (i,j,k) and (u,w,z) are covered by sensor s. 0, otherwise.

Using these notations, the ILP formulation of the problem is described below: Equation 1 presents the objective function. It aims to minimize the total cost of deploying the sensors in the region of interest. Since the deployment cost is equal for all the sensors, the objective function implicitly minimizes the total number of the deployed sensors in the network.

Min Z = ∑ C X S S (1)
The objective function of the model is optimized subject to the following constraints:

Coverage constraints: Constraints (2) guarantees that every block is covered at least by H (i,j,k) number of sensors.

∑ Ω s , (i,j,k) Y (i,j,k), s ≥ H (i,j,k) ∀(i,j,k) ∈ (I,J,K) (2)
Constraints related to deployment of sensors according to the proposed target tracking method: Using the proposed target tracking approach, a unique and optimized-in-size code must be assigned to every block. In order to formulate this concept, constraints (3) and ( 4) state that if blocks (i,j,k) and (u,w,z), (i,j,k) ≠ (u,w,z), are covered by same sensors, one of the blocks should be covered by at least another sensor that covers only that block and does not cover the other. On the contrary, if blocks (i,j,k) and (u,w,z), (i,j,k) ≠ (u,w,z), are not covered by same sensors, there will be no need for an extra sensor deployment. We note that expression ∑ max Ω b,(i,j,k) -Ω b,(u,w,z) ,0 Y (i,j,k),b b≠s searches for sensors that cover block (i,j,k) and do not cover block (u,w,z). Similarly, expression ∑ max Ω b,(u,w,z) -Ω b,(i,j,k) ,0 Y (u,w,z),b b≠s seeks to deploy sensors that cover block (u,w,z) while they do not cover block (i,j,k).

Y (i,j,k), s +Y (u,w,z), s ≤ 1 + M V (i,j,k),(u,w,z),s ∀(i,j,k),(u,w,z) ∈ (I,J,K), (i,j,k) ≠ (u,w,z) (3) ∀ s ∈ S ∑ max ((Ω b , (i,j,k) -Ω b , (u,w,z) ) , 0) Y (i,j,k), b b ≠s + ∑ max ((Ω b , (u,w,z) -Ω b , (i,j,k) ) , 0) Y (u,w,z), b b ≠s ≥ 1 -M (1-V (i,j,k),(u,w,z),s ) ∀(i,j,k),(u,w,z) ∈ (I,J,K), (i,j,k) ≠ (u,w,z) ∀ s ∈ S (4)
Reliability-level satisfaction constraints: Network reliability is guaranteed by constraint [START_REF] Bai | Robust tracking of piecewise linear trajectories with binary sensor networks[END_REF]. The term reliability presents a minimum level for the probability that at least one sensor is operating in the network. This constraint can be also rewritten as

∑ Ω s , (i,j,k) X (i,j,k), s s ≥ log (1-r) log (q)
. We note that, according the magnitude of log (1-r) log (q) and H (i,j,k) , one of the constraints (2) or (5) becomes redundant. In cases where the value of log (1-r) log (q) is greater than H (i,j,k) , constraint (2) becomes redundant. On the contrary, when

H (i,j,k) ≥ log (1-r) log (q)
, constraint (2) functions as the limiting expression.

1 -q ∑ Ω s , (i,j,k) X s s ≥ r ∀(i,j,k) ∈ (I,J,K) (5)
Constraints concerning the relation between deployed sensors and covered blocks: Constraints (6) states that a deployed sensor covers blocks whose centroid are in the field of view of the sensor.

Y (i,j,k), s = X s ∀(i,j,k) ∈ (I,J,K) ∀ s ∈ Ω ,( , , ) (6)
Integrity constraints: Constraints ( 7), ( 8) and [START_REF] Bhatti | Survey of Target Tracking Protocols Using Wireless Sensor Network[END_REF] show that the decision variables of the model are binary variables.

X s ∈ 0, 1 ∀ s ∈ S (7)
Y (i,j,k), s ∈ 0, 1 ∀(i,j,k) ∈ (I,J,K) ∀ s ∈ S (8)
V (i,j,k),(u,w,z),s ∈ 0, 1

∀(i,j,k),(u,w,z) ∈ (I,J,K), (i,j,k) ≠ (u,w,z) ∀ s ∈ S (9)
The proposed integer linear model includes |S|(1+|(I,J,K)|+|(I,J,K)|²) variables. In addition, the number of constraints in the model is equal to |(I,J,K)|(|S|(|(I,J,K)|-1) + 2 +|S|), excluding constraints ( 7), ( 8) and (9).

Materials, methods and results

Aiming to match real situations and measure the real features of sensors, we perform different experiments to calibrate the sensors. Section 3.1 describes our approach to carry out the sensor calibration. In order to validate the proposed modeling framework and study its efficiency, we employ the real values that we obtain from the calibration of sensors, and we use two sets of numeric instances. The first set of data is generated randomly and the second one is gathered from a real case. We describe the results from the application of the model to both of the data sets in section 3.2 and section 3.3. And finally, in section 3.4, we present a tool (user interface) that is developed to support the sensor deployment and target tracking approaches that are proposed in this research. Using a test scenario, in section 3.4, we prove the working mechanism of our model and show how the interface monitors the location and well-being of a target living in AAL systems.

Sensor calibration

The general features of PIR sensors like the range of detection and field of view are not precisely known or they may drift over time, due to temperature, pressure or change in ambient conditions. The calibration of the sensors makes the sensors function as accurately, or error free, as possible. Indeed, the sensors are calibrated to improve their performance and provide more accurate data for decision making. The nominal values of the sensing range of the PIR sensors, identified by reference number 048920 and manufactured by the company Legrand in France, are depicted in Figure 3.

Please, insert Figure 3 approximately here.

Please, insert Figure 4 approximately here.

The features that we measure in our experiments are the detection distances in front and on the sides. A trolley equipped with sensors and cameras is used to verify the results, see Figure 4. The results show a difference between the obtained values from the experiments and the values that are documented in the manufacturer's catalogue. According to the experiments, the detection width is guaranteed to be up to 5.7 meters in 100% of experiments, and in 60% of cases it is over 6.6 meters. Besides, in 100% of cases the width of the longitudinal detection is satisfactory up to an average distance of 2.3 meters. Furthermore, the detection length is up to 12 meters in 100% of cases and the longitudinal detection length is satisfactory up to an average distance of 3.3 meters. These results help us to employ real values to optimize the placement of the sensors and track the location of a target who is present in an AAL environment.

Random data generation and results

In order to verify the efficiency of the proposed model, different random instances are generated. Table 1 shows the pattern that is used to generate data for the different parameters of the model. To initialize the parameters in each of the instances, a random value is generated using the statistical distributions that are presented in Table 1. As represented in Table 1, the employed distributions are the bounded discrete uniform and bounded continuous uniform distributions. The values for the bounds of the statistical distributions are estimated by experts in the AAL systems. The model is solved for each of the instances using the LINGO 11.0 optimization solver. The tests are executed on a computer with Pentium Core i5, 2.70 GHz processor and 16.0 GB memory.

Please, insert Table 1 approximately here.

As depicted in the first column of Table 2, six different instances ranging from small to large sizes are considered. In the second column of Table 2, the first line represents the size of the instance, i.e. the number of blocks by the number of sensor IDs, |(I,J,K)|*|S|. The second and third lines in the second column of Table 2 outline respectively the number of decision variables and the number of constraints in each of the instances. The expressions |S|(1+|(I,J,K)|+|(I,J,K)|²) and |(I,J,K)|(|S|(|(I,J,K)|-1) + 2 +|S|), which are presented in Section 2, are used to determine respectively the number of decision variables and the number of constraints of the instances. The third column of Table 2 represents the total number of sensors that is required for deployment. The fourth column reports the value of the objective function. It represents the total cost of deployment of sensors in each of the instances. And finally, the fifth column represents the elapsed time by the solver to read the data from a excel file, solve the model and save the results in the same excel file. The performance and efficiency of the model are analyzed with regard to the resolution time in different sizes of the instances. As presented in the fifth column of Table 2, the resolution time of the model increase with the augmentation in the size of the model. However, it is short enough in small and medium sizes of the instances. The short resolution time of the model makes it more applicable and shows the efficiency of the proposed mathematical model. Regarding the results presented in the third column, it is worth noting that the number of the deployed sensors directly depends on Ω !,( , , ) . If each of the sensors covers large number of blocks, the model will employ more sensors in order to differentiate the codes and create unique arrays. Inversely, if the intersection of the blocks covered by sensors is not much, the model will deploy fewer sensors. In instance 7, because of the low intersection between the blocks that are covered by same sensors, the model employs fewer sensors. It must be mentioned that in this study, we discretize the region of interest according to desirable scaling. In large sizes of the instances, we suppose that the region of interest is large enough. We also assume that there are no major limitations in the number of deployed sensors or complexities in the installation of the sensors. 2 approximately here.

Please, insert Table

3.3.Real data collection and results

To study the applicability of the proposed theoretical framework, we apply the model to a set of real data derived from an AAL lab that is called GIS MADONAH and located in Bourges, a city in France. The lab is a housing alternative to give assistance to people who cannot perform some activities of daily living independently. Possessing automation facilities, specific furniture, sensors networks and computers, the lab provides means to study the safety and well-being of inhabitants in smart homes. The total space of the lab is partitioned into five different parts, consisting of a bedroom (18 m²), a living room (22.5 m²), a corridor (9 m²), a kitchen (9 m²) and a bathroom (11 m²) with 2.7 meters of ceiling height. Photos of the lab are given in Figure 5. Considering hidden zones and using a suitable scale, the area is further discretized into smaller zones (blocks). The PIR sensors manufactured by the Company Legrand are used in the lab for target tracking. Three levels of the field of view, including level 1=60°, level 2 =120° and level 3=180°, and one orientation, i.e. to forward, are considered for the sensors. The sensing range and deployment cost of a single sensor in the network are respectively equal to 12 meters and 160 euros. Regarding the different causes leading to failures in the network and using expert assessments, the failure rate of the sensors and the network reliability are presumed to be respectively 25% and 98%. Since different parts in the lab are separated by walls, they are independent of each other. Therefore, the sensor placement is separately optimized in each part. where n presents the ID number of the sensor, a shows the orientation (since we suppose only one orientation, i.e., towards forward, to deploy a sensor, a is always equal to 1), b is the level of the field of view, and c presents the surface on which sensor S n is placed. Different parts of the living lab are partitioned into small blocks. Both the bedroom and living room are divided into 4 blocks. The bathroom, corridor and kitchen are respectively partitioned into 3, 2 and 2 blocks. The case is solved when H (i,j,k) = 1, where we suppose that each block is covered by at least one sensor. It is noteworthy that the model produces the same results for H (i,j,k) = 2 and H (i,j,k) = 3. This matter can be justified by the fact that each of the blocks in different parts of the lab is covered by at least three sensors when H (i,j,k) = 1. In order to provide the area coverage and track the target's location at 98% level of reliability, the model covers every block with more than one sensor. Five sensors are employed in the bedroom, including one sensor placed on the wall-left hand side with 180° of field of view, one sensor on the wall-right hand side with 120° of FoV, two sensors on the ceiling with 120° FoV and one sensor that is placed on the ceiling with 180° of FoV. The constituent blocks of the bedroom are covered by (S $ S % S & S ' ), (S ( S % S & S ' ), (S $ S ( S % S & S ' ) and (S $ S ( S & S ' ) sets of sensors. As can be seen, these sensor deployments assign unique codes to each block that help to distinguish the location of the target who is present in the lab. The quadruple 6 shows that sensor S 1 is oriented towards forward, set on the second level of field of view (level 2 =120°) and placed on the ceiling. To find the placement of the sensors in the other partitions of the lab, please see Figure 6.

Please, insert

[S 1 ][1][2][C] in Figure
Please, insert Figure 6 approximately here.

Please, insert Table 3 approximately here.

In order to validate the proposed mathematical model, we perform sensitivity analysis. For this purpose, we study the variation in the total number of the deployed sensors in different parts of the lab when there are variations in the network reliability levels and sensor failure rates. In order to study the change in the total number of deployed sensors according to the changes in the reliability level of the network, we suppose that the failure rate of the sensors is equal to 25%. We also assume that the network reliability level varies from 80% to 100%. On the other hand, when studying the variation in the total number of deployed sensors with sensor failure rate, we suppose that the network reliability level is fixed at 98% and the failure rate varies between 15% and 40%. We note that the above-mentioned values (fixed and changing values) are determined according to expert assessments. Furthermore, to carry out the sensitivity analysis, we presume that the deployment cost of a sensor in the network (C) and H (i,j,k) are respectively equal to 160 euros and 1. Table 3 outlines the obtained results from the sensitivity analysis. We expect that the total number of the deployed sensors increases with an increase in the network reliability level as well as the sensor failure rate. The results outlined in Table 3 justify this expectation. In our case, by transition from 85% to 90% of the reliability, no change in the number of the deployed sensors is found. This states that the model is only sensitive to the reliability levels which are greater than 90%. Furthermore, concerning the failure rate of the sensors, one can see that the model is more sensitive to the different variations in the value of this parameter. Using the results obtained from the sensitivity analysis for the network reliability level, an alternative that satisfies the decision makers more can be selected as a proposition to establish the sensor network. Considering that the failure rate of sensors in our case is equal to 25%, fixing the network reliability level at 98% (establishment of a sensor network with 98% of reliability level) is a satisfying proposition.

Interface for data display

In this section, we present the graphical interface that is developed using the theoretical approach of this paper. The interface employs the data that is collected by the deployed sensors and reports the real-time location of a target in the GIS MADONAH lab. In addition, it outlines the values that are measured to show some properties related to the environmental quality of the lab, such as the humidity and noise level. The measurement of these properties allows the AAL service providers to control the well-being and comfort of an inhabitant in the lab. Figure 7 depicts the different parts of the developed interface. It presents on:

• The left-hand side, the plan of the GIS MADONAH lab,

• The right-hand side, different indicators that are used to control different factors in the lab. They include:

• The energy consumption indicator, which calculates the electrical energy consumed by TV, electrical doors, lights and HVAC system as well as the electrical energy consumed in the kitchen.

• The comfort indicator that measures the temperature, humidity, volatile organic compound emissions, CO2 emissions and noise level in the lab. • The presence indicator that shows the real time location of the target in different parts of the lab.

Please, insert Figure 7 approximately here.

Please, insert Figure 8 approximately here.

A single scenario is defined and played once to verify the real-time location of a single target in the lab. It describes a person that enters the corridor from the outside, then, goes to the living room to watch TV, then, prepares a meal in the kitchen. Thereafter, she/he goes to the living room to dine, while watching TV, and finally, goes to the bedroom to sleep. The data collected by the sensors is imported into the interface and processed to provide the results. Figure 8 summarizes the results. The figure presents the recognition of different activities that are performed by the target according to the scenario. Figure 8 (a) shows that the target is in the corridor (the door icon is to show an entrance into the corridor of the home). Figure 8 (b) depicts that the second location of the target is in the living room in the zone where the sofa is located (the sofa icon presents a part of the living room where sofas are placed). In Figure 8 (c), the target is in the kitchen. Figure 8 (d) shows that the target is in the living room and in the zone where the dining table is located. And, Figure 8 (e) shows that the target is in bed. As can be seen, the interface provides the results that correspond well the defined scenario. These results prove that the sensor placement is efficient and recognize the real-time location of the target in the lab. The developed interface presents a graphical tool that eases the monitoring of the location and comfort of the target in the lab. The efficient target tracking and comfort monitoring system help to provide real-time services, such remote counselling or nursing services, and boost the capability and functionality of the lab.

Conclusion

Ambient Assisted Living (AAL) aims to develop the services that support the independent life of the older or disabled people living in ambient assisted environments. A typical AAL system consists of a user target, wireless sensor networks, computers and programs. In these systems, the collected data from the sensors is used to provide the assistance services to user targets. Being a newly observed domain, the AAL systems show major requirements for affording optimal and efficient solutions for the deployment of sensors and tracking the location of targets. In the AAL systems, the cost and performance efficiencies of sensor networks depend directly on the number of deployed sensors as well as the approaches that are employed to track the location of the targets. For this reason, proposition of an optimal and efficient solution is only possible with simultaneous consideration of these two factors. In this paper, we propose an approach to track a target in an AAL environment, and we contribute to the literature by presenting a new Integer Linear Programming model that optimizes the deployment of sensors according to the proposed target tracking approach. Considering the layout of the AAL environment, its obstacles and hidden zones, the model presented in this paper determines appropriate areas to deploy the monitoring sensors. It also proposes proper configurations for the orientation and field of view of the sensors. Furthermore, since the sensors in the network are subjected to failures, the mathematical model of this paper guarantees a minimum level of reliability for the AAL system operation.

To show the efficiency of the proposed model, we use a set of randomly generated data. The short resolution time of the model proves its efficiency. In order to validate the model, we perform the sensitivity analysis using a set of real data that is gathered from an ambient assisted living lab. In addition, we determine a test scenario and run it in the same lab. The results of the implementation of the scenario prove our theoretical framework. We also develop a user interface that employs the approaches that are proposed in this paper. The interface helps the AAL service providers to visualize the recognition of the location, movements and activities of a target who is present in an ambient assisting environment. It also facilitates the monitoring of the comfort of the user target as well as the total consumed electrical energy in the AAL environment.

For future research, the study can be investigated by considering the uncertainty of different parameters of the model, such as the failure rate of the sensors and/or their deployment costs. To model the uncertainties, the robust optimization and fuzzy programming approaches could be of interest. Furthermore, the problem can be extended by adding more criteria for optimization, such the maximization of the network lifetime and/or maximization of the coverage quality.

  Figure 5 approximately here.

Figure 6

 6 Figure6shows the results of the application of the model in the GISMADONAH lab. In the figure, the surfaces, which are forbidden for sensor deployment, are shown by bold red lines. A deployed sensor is identified by a quadruple[S n ][a][b][c],where n presents the ID number of the sensor, a shows the orientation (since we suppose only one orientation, i.e., towards forward, to deploy a sensor, a is always equal to 1), b is the level of the field of view, and c presents the surface on which sensor S n is placed. Different parts of the living lab are partitioned into small blocks. Both the bedroom and living room are divided into 4 blocks. The bathroom, corridor and kitchen are respectively partitioned into 3, 2 and 2 blocks. The case is solved when H (i,j,k) = 1, where we suppose that each block is covered by at least one sensor. It is noteworthy that the model produces the same results for H (i,j,k) = 2 and H (i,j,k) = 3. This matter can be justified by the fact that each of the blocks in different parts of the lab is covered by at least three sensors when H (i,j,k) = 1. In order to provide the area coverage and track the target's location at 98% level of reliability, the model covers every block with more than one sensor. Five sensors are employed in the bedroom, including one sensor placed on the wall-left hand side with 180° of field of view, one sensor on the wall-right hand side with 120° of FoV, two sensors on the ceiling with 120° FoV and one sensor that is placed on the ceiling with 180° of FoV. The constituent blocks of the bedroom are covered by (S $ S % S & S ' ), (S ( S % S & S ' ), (S $ S ( S % S & S ' ) and (S $ S ( S & S ' ) sets of sensors. As can be seen, these

Figure 1 .

 1 Figure 1. Presentation of a typical sensor deployed in a region of interest that is discretized into small blocks.

Figure 2 .

 2 Figure2. Illustration of the approach presented to track the targets according to the optimal number of deployed sensors.

Figure 3 .

 3 Figure 3. Documentation of different features of PIR sensors determined by the company Legrand.

Figure 4 .

 4 Figure 4. Trolley equipped with cameras and sensors.

Figure 5 .

 5 Figure 5. Different parts in the GIS MADONAH AAL lab: (a) living room, (b) kitchen and (c) bathroom.

Figure 6 .

 6 Figure 6. Optimal solution for sensor deployment in the GIS MADONAH lab.

Figure 7 .

 7 Figure 7. Screen shot of the developed interface. The figure includes the translation of French terms to their English equivalents.

Figure 8 .

 8 Figure 8. Screen shot to present the recognition of different activities performed by a target in the lab. The figure includes the translation of French terms to their English equivalents.

Table 1 -

 1 Test problem generation.

	Parameter	Corresponding statistical distribution
	H (i,j,k)	~ Discrete uniform (1, 3)

Table 2 -

 2 Results of the model for different sizes of instances.

		Dimension	Number of	Value of the	Resolution
	Test	|(I,J,K)|*|S| Number of the decision variables	deployed sensors	objective function (€)	time (s)
		Number of the constraints
		|6|*|25|
	1	1 075	5	810.000	1
		912
		|14|*|37|
	2	7 807	7	1 141.000	2
		7 280
		|28|*|52|
	3	42 276	21	3 423.000	14
		40 824
		|48|*|97|
	4	228 241	46	7 498.000	43
		223 584
		|62|*|185|
	5	722 795	185	9 780.000	258
		711 264
		|70|*|210|
	6	1 043 910	70	11 410.000
		1 029 140

Acknowledgment

The authors gratefully acknowledge the financial support of CARSAT of the Region Centre Val de Loire, France for the development of the current study, as well as, the scientific support of Legrand (the manufacturer of the motion monitoring sensors) and Les residences Bellevue (the organization which provides assistance services for elderly and disabled people) for their contributions to the applications of this research work. The authors would like also to thank BPI France, the Limousin and Rhone-Alpes regional council, associated with FEDER, the Isere departmental council, and the agglomeration community of Bourges Plus for their financial supports.