Contribution au développement d'un système d'aide à la surveillance de patients hospitalisés en unités de soins intensifs

par Lyes Badji

Thèse de doctorat en Automatique. Productique

Sous la direction de Sylviane Gentil.

Soutenue en 2007

à Grenoble, INPG , en partenariat avec Grenoble Images Parole Signal Automatique (laboratoire) .


  • Résumé

    Le travail de cette thèse se situe dans le cadre général d'aide à la surveillance de patients en USls. Nous avons présenté une méthode d'extraction d'informations à partir des données physiologiques, en l'occurrence des tendances décrivant le comportement de patients en USls. Cette méthode, développée précédemment par [Charbonnier, 2005] au sein du LAG, repose sur un processus de représentation qualitative des signaux. Cette représentation réduit considérablement la quantité de données manipulées, ce qui facilite le travail de surveillance de l'opérateur et l'aide à interpréter les données. Après avoir apporté des modifications sur la méthodologie d'extraction de tendances, nous avons développé un système de filtrage d'alarmes en ne se basant au début que sur les tendances, où nous avons essayé de reconnaître quelques événements cliniques sur les différents paramètres physiologiques surveillés. En second lieu, nous avons présenté un système de filtrage d'alarmes plus spécifique au signal Sp02 (source de problèmes vitaux) en se basant sur les tendances ainsi que des indices de changement liés aux deux fonctions respiratoire et hémodynamique (circulation sanguine).


  • Résumé

    The work of this thesis is within the general framework of assistance at the monitoring of patients in ICUs. We presented a method of information's extraction from the physiological data, formulated in trend, describing the behaviours of patients in ICUs. This method, developed previously by [Charbonnier, 2005], is based on a qualitative representation of the signais. This representation reduces considerably the quantity of data, which facilitates the work of monitoring of the operator and the assistance to interpret the data. After having made modifications on the trend extraction methodology, we developed a filtering alarms system based, at first, only on the trend representation, where we tried to recognize some clinical events on the various supervised physiological parameters. Secondly, we focused work on alarm filtering occurring on the oxygen saturation (Sp02) signal, used to detect vital problems. The designed system is able to recognize on line severa 1 events occurring on Sp02 and assists the medical staff in its decision process using a multivariable analysis of several physiological parameters.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [115-120]

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS07/INPG/0002
  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible sous forme de reproduction pour le PEB
  • Cote : TS07/INPG/0002
  • Bibliothèque : GIPSA-lab. Bibliothèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2007 BAD
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