Méthodes de traitement du signal pour l'analyse multi-composant multimode des gaz respiratoires par micro-capteurs

par Stéphanie Madrolle

Projet de thèse en Signal image parole telecoms

Sous la direction de Christian Jutten et de Pierre Grangeat.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS) , en partenariat avec CEA/LETI (laboratoire) depuis le 01-10-2015 .


  • Résumé

    Les techniques d'analyse de la respiration offrent de nouvelles perspectives dans le domaine du diagnostic et du suivi des patients à risque par des méthodes non-intrusives. L'objectif visé sur cette thèse est le développement de nouveaux dispositifs médicaux d'analyse des gaz respiratoires associant un ensemble de capteurs et de nouvelles méthodes de traitement du signal relevant des problèmes inverses et des techniques de séparation de sources, dans le but de reconstruire leur profil moléculaire. L'analyse des gaz respiratoires constitue un double challenge lié d'une part à la diversité dans les gaz présents et d'autre part à leur faible concentration. Le sujet porte sur l'étude de nouveaux modèles et de nouvelles méthodes de séparation de sources pour résoudre les problèmes spécifiques des interactions des gaz avec les transducteurs électroniques de type oxyde métallique (MOX). La validation reposera sur deux maquettes l'une numérique et l'autre expérimentale. Différentes applications seront envisagées comme le suivi des troubles du sommeil, du diabète ou de l'insuffisance rénale.

  • Titre traduit

    Signal processing for multimode multicomponent respiratory gases analysis using microsensors


  • Résumé

    Breath analysis techniques offer new perspectives for non-intrusive diagnostic application and follow-up of patients with some risk symptoms. The objective targeted on this thesis is the development of new medical devices for breath gas analysis combining a set of sensors and new signal processing methods belonging to inverse problems and source separation techniques, in order to reconstruct the molecular profile. Breath gas analysis presents a double challenge linked from one side to the large diversity of gas components and on the other side to their low concentrations. The subject relies on the study of new models and new source separation methods to solve the specific issues on the interaction between gas and metal oxide (MOX) electronic transducers. Validation will be carried out on digital and experimental benches. Various applications will be considered such as sleep disorders, diabetes or renal failure.