Auteur / Autrice : | Olivier Dromer |
Direction : | Christine Fernandez-Maloigne, Olivier Alata, Olivier Bernard |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Traitement du signal et des images |
Date : | Soutenance en 2011 |
Etablissement(s) : | Poitiers |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
La cardiographie par impédancemétrie est une méthode permettant d’obtenir le débit cardiaque sans intervention médicale ou chirurgicale. Elle reste cependant extrêmement sensible au bruit, tel que la respiration ou le mouvement. Si de récents travaux traitent de la détection des évènements caractéristiques, encore problématique actuellement, ces méthodes nécessitent que le signal soit « propre », donc filtré au préalable. C’est pourquoi nous avons proposé des améliorations de l’algorithme de filtrage « Scaled Fourier Linear Combiner » d’A. K. Barros, en modifiant l’algorithme adaptatif LMS initialement utilisé par un algorithme adaptatif RLS. De plus, en partant du principe qu’un filtre adaptatif est optimal quand le bruit résiduel est un bruit blanc gaussien, nous estimons simultanément, via d’autres filtres adaptatifs, la ligne de base du signal cardiaque ainsi que les variations liées au mouvement. De même, afin de mieux estimer les variations cycle à cycle de nos algorithmes, nous avons permis de parcourir plusieurs fois chaque cycle cardiaque, afin d’améliorer la convergence de notre estimation. Ces algorithmes ont été testés sur des signaux simulés, afin de sélectionner les paramètres les plus performants en terme de filtrage, mais surtout en terme d’impact sur la détection des indices extraits du signal d’ICG permettant de calculer le débit cardiaque. Les meilleures configurations ainsi retenues sont ensuite testées sur des données réelles, où nous vérifions si leurs comportements suivent des évolutions physiologiques cohérentes dans les conditions d’exercice testées.