Modelisation de l'evolution des differents rythmes du signal d'eeg de sommeil

par Christian Berthomier

Thèse de doctorat en Sciences biologiques fondamentales et appliquées

Sous la direction de JACQUES PRADO.

Soutenue en 1999

à l'ENST .

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  • Résumé

    L'analyse du sommeil est utilisee dans le diagnostic des troubles du sommeil humain et permet l'evaluation des traitements proposes. L'etude du sommeil repose sur l'analyse de signaux electrophysiologiques recueillis en plusieurs points du corps du dormeur. L'analyse visuelle des enregistrements est longue, fastidieuse et expert-dependante, d'oul'interet d'automatiser le depouillement des nuits de sommeil. Deux methodes de traitement automatique du signal d'electroencephalogramme (eeg) de sommeil ont ete mises au point dans cette these, l'originalite de notre approche etant de n'utiliser qu'une seule derivation eeg, et de ne pas tenir compte des informations provenant de l'electrooculogramme (eog) ni de l'electromyogramme (emg). La premiere methode concerne l'automatisation d'une methode semi-automatique deja existante, fondee sur l'analyse par prediction lineaire de l'eeg. Notre contribution a ete de rendre automatique l'association classe/stade de sommeil, jusqu'a present realisee par un expert. La methode automatique proposee analyse le signal d'eeg sur deux echelles de temps dans le but de detecter a la fois les rythmes lents et certaines micro-structures du sommeil. Afin de s'affranchir de la grande variabilite de l'eeg de sommeil, la phase de classification utilise une procedure iterative, les criteres de classement s'adaptant au contenu frequentiel de l'enregistrement analyse. La deuxieme methode procede a une analyse de l'eeg par banc de filtres non-uniforme sur-echantillonne. L'analyse par banc de filtres convient particulierement bien a notre probleme de detection simultanee de rythmes lents et de micro-structures plus rapides. Le banc de filtres utilise effectue un decoupage non-uniforme du spectre de l'eeg, afin de se rapprocher des rythmes habituellement utilises en analyse visuelle. Pour conserver l'information contenue dans l'aspect temporel des signaux, le banc de filtres est sur-echantillonne. Les differentes sorties de voies sont traitees de facon independante. Un traitement original a ete propose pour l'une d'entres elles dans le cadre de la detection de micro-structures particulierement importantes en analyse du sommeil, les spindles. Ce traitement permet la mesure de certaines grandeurs caracteristiques des spindles, inaccessibles jusqu'alors. La synthese des resultats des traitements des differentes voies permet, a l'issue d'une classification en plusieurs passes, d'obtenir la description de la nuit sous forme de stades : l'hypnogramme. L'utilisation d'une seule derivation eeg, et le faible cout de calculs de ces methodes permettent d'envisager leur application dans un cadre de medecine ambulatoire ou de telemedecine.

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  • Détails : 225 p.
  • Annexes : 101 ref.

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