Titre: DEVELOPPEMENT DE TECHNIQUES UTILISANT LES ONDELETTES POUR L’ANALYSE, LA CLASSIFICATION ET LE TRAITEMENT DU SIGNAL ECG

Auteurs: M. Skander BENSEGUENI

Ecole/Université: Université des Frères Mentouri, Constantine

Résumé: Dans cette thèse, nous avons essayé d’aborder plusieurs sujets concernant l’analyse, la synthèse et la compression du signal électrocardiogramme (ECG) en utilisant la base de données MIT. Nous détectons l’onde R par l’identification de l’emplacement de chaque intervalle délimitant un complexe QRS en utilisant la transformée en ondelettes dyadique, puis exploitant les limites de ces intervalles pour pouvoir effectuer une recherche des pics et détecter avec précision l’onde R par la manipulation des coefficients du premier ordre de la transformée en ondelettes discrète. Dans la deuxième partie du travail réalisé, nous avons segmenté le signal en périodes RR constituant les vecteurs d’une matrice de données, où nous avons extrait ses composantes principales afin de réduire la taille de l’information cardiaque, puis nous avons réduit de plus en plus la taille par l’utilisation d’un seuil sur le signal résultant de la transformation en cosinus discrète. Le dernier algorithme que nous avons conçu est une application pratique de l’algorithme de détection d’ondes R, mais cela après l’extraction du tracé unidimensionnel de l’image résultante de la numérisation du papier millimétré de l’ECG.

Les résultats de détection du pic R, la réduction de la taille du signal et la correspondance des échantillons du signal résultant de l’extraction avec ceux du tracé original, était très satisfaisants et avec une extrême précision, montrant la qualité de nos algorithmes présentés dans cette thèse.

Extrait du sommaire:
Introduction générale 1
Chapitre I Signaux biomédicaux 4
1.1. Introduction 5
1.2. Electroencephalogramme 5
1.3. Magnétoencéphalogramme 7
1.4. Potentiel évoqué 8
1.5. Electrorétinogramme 9
1.6. Electrooculogramme 10
1.7. Electromyogramme 11
1.8. Electrocardiogramme 11
1.9. Phonocardiogramme 15
1.10. Problèmes de séparation de signaux et de déconvolution des sources 16
Chapitre II Analyse statistique multidimensionnelle, transformées et leurs propriétés 18
2.1. Introduction 19
2.2. Techniques graphiques d’explorations de données analysées 2 0
2.3. Méthodes statistiques multidimensionnelles 2 3
2.4. Modèles de signaux 3 1
2.5. Filtres numériques 3 2
2.6. Représentation spectrale des Signaux 3 4
2.7. Représentation en temps-fréquences des Signaux discrètes 3 7
2.8. Transformées sinusoïdales discrètes 47
Chapitre III Détection des pics R du signal électrocardiogramme 51
3.1. Introduction 52
3.2. Artefacts 53
3.3. Base de données 54
3.4. Procédure de détection des pics R 56
3.5. Résultats de la détection 60
3.6. Comparaison des performances 64
3.7. Discussions 67
Chapitre IV Compression du signal électrocardiogramme 69
4.1. Introduction 70
4.2. Compression du signal électrocardiogramme 7 1
4.3. Reconstruction du signal électrocardiogramme 76
4.4. Critère de performances 77
4.5. Résultats de la compression 78
4.6. Comparaison des résultats 84
4.7. Discussions 85
Chapitre V Analyse des signaux bidimensionnels 87
5.1. Introduction 8 8
5.2. Numérisation de données 8 8
5.3. Extraction du signal ECG 90
5.4. Résultats d’extraction du signal 9 3
5.5. Détection des ondes R du signal résultant 9 4
5.6. Réduction de dimension 9 5
5.7. Conclusion 96
Conclusion générale 9 8
Références 100

Ondelettes et traitement du signal et d’image 13
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