Nonlinear estimation of coupling and directionality between signals: Application to uterine EMG propagation.

International audienceUnderstanding the direction and quantity of information flowing in a complex system is a fundamental task in signal processing. Several measures have been proposed to detect the quantity of synchronization and the directionality between time series and in physiological data. In this paper we use two methods that are widely used in synchronization and directionality analysis: Nonlinear correlation coefficient (h(2)) and the general synchronization (H). The performances of both methods were tested on four dimensional coupled synthetic nonlinear Rössler models. They were then applied to a single real labor contraction uterine EMG burst with the aim of using them to detect synchronization and to plot the map of direction of information flow between the whole signal channels. The results on synthetic signal show a slight superiority of H over h(2). The results obtained on a single contraction are encouraging for the future use of these tools for resolving the open question of the directionality of uterine contractions and may provide a way of finding their source loci

Identification du signal EMG de surface par un système de multiples réseaux de neurones

La morphologie du signal Electromyographique de Surface (SEMG) dépend de plusieurs caractéristiques anatomiques et physiologiques du muscle contracté. Ces caractéristiques ne sont pas mesurables directement. Par contre, une estimation de celles-ci est possible par l'identification de l'allure du signal SEMG et est utile à la compréhension de l'électrophysiologie musculaire. Cette tâche, utilisant un modèle de génération du signal SEMG, est effectuée en trouvant, par une succession d'essais et erreurs, la ou les combinaisons de paramètres du modèle correspondant le mieux au signal expérimental. Cette procédure est coûteuse en temps de calcul. Une nouvelle approche, utilisant un système de multiples réseaux de neurones (SMRN) est proposée dans cet article. Après l'acquisition, l'adaptation et la réduction de dimension du signal, une estimation automatique d'un jeu optimal de cinq caractéristiques musculaires est réalisée en utilisant quatre réseaux de neurones. Ce système fournit quatre solutions possibles. La ou les solutions retenues sont validées suivant un critère d'erreur. Le système est testé avec des signaux SEMG simulés et donne de bons résultats

Analyse de la variabilité de forme des signaux : Application aux signaux électrophysiologiques

The subject of the thesis is the analysis of shape variability of a set of signals. The main applications are in the processing of electrophysiological signals coming from the auditory pathway or the heart. This signal shape variability is often present in signals generated by biological processes and should contain information. To have an access to this information, the concept of shape difference must be formalized and specific statistical tools are needed. Some methods from the statistical community have recently been proposed by analyzing the variability in a set of signals. These methods work in a functional framework considering data as observed functions. They try to eliminate time variability in order to access to amplitude variability trough “curve registration” algorithms. In this thesis, new methods of shape analysis are proposed which also make use of time realignment (warping) but with a different meaning from curve registration approaches. In fact, these methods give an average shape signal and a shape distance allowing the measure of shape variability. In chapter 1, all these methods are presented and compared to give a guideline to the practitioner in his choice according to the application.In chapter 2, we are interested in the objective characterisation of tinnitus, an auditory phantom sensation. Indeed, the absence of such a criterion is a major problem. Thus, Ensemble Spontaneous Activity (ESA) from the auditory nerve and the Evoked Potentials (EP) from neural generators on the Guinea pig auditory pathway, with salicylate, a tinnitus generator, are studied. The first part of the work is the presentation of a ESA model. This model is used to test, by simulation, possible neurosensorinal alterations scenarios in presence of salicylate. In addition to the existing spectral index, we proposed to use a shape similarity criterion on the ESA amplitude distribution to detect these alterations. The second part of the chapter deals with the time variability of the EPs on several auditory generators in presence of salicylate.In chapter 3, applications to the detection of heart pathologies, using shape analysis approaches applied to P-wave, are considered. The concerned pathologies are atrial fibrillation and sleep apnoea.Le sujet de la thèse est l'analyse de la variabilité de forme d'un ensemble de signaux avec comme principales applications le traitement des signaux électrophysiologiques mesurés sur la chaîne auditive et le cœur. Cette variabilité de forme des signaux est souvent présente dans les signaux issus de processus naturels et elle est porteuse d'information. Pour accéder à cette information, il est nécessaire de formaliser le concept d'écart de forme et de proposer des outils statistiques spécifiques. Certaines méthodes, issues de la communauté statistique, ont été récemment proposées pour analyser la variabilité présente dans un ensemble de signaux. Ces méthodes travaillent dans un cadre fonctionnel en considérant les données comme des observations de fonctions. Elles cherchent à éliminer la variabilité temporelle dans le but d'accéder à une variabilité d'amplitude par divers algorithmes dit de « recalage de courbes ». Dans cette thèse nous proposons de nouvelles méthodes d'analyse de forme qui utilisent aussi un réalignement temporel (ang : time warping) mais dont le sens diffère des approches de recalage de courbes. De plus, ces méthodes proposent une moyenne de forme et distance de forme permettant la mesure de la variabilité de forme. Au chapitre 1, nous présentons toutes ces méthodes et les comparons afin d'aider l'utilisateur à bien choisir suivant l'application dédiée. Au chapitre 2, nous nous intéressons à la caractérisation objective de l'acouphène, une sensation sonore fantôme. En effet, un problème majeur est l'absence de critère objectif pour le caractériser. Pour cela nous étudions l'activité spontanée composite (ASC) issue du nerf auditif et les potentiels évoqués (PE) issus de relais auditifs en présence de salicylate, un générateur d'acouphènes, chez le cochon d'Inde. La première partie du travail consiste en la présentation d'un modèle de génération de l'ASC. Ce modèle nous sert à tester en simulation des scénarios possibles d'altérations neurosensorielles en présence de salicylate. En complément de l'index spectral décrit dans la littérature, nous proposons d'employer un critère de similarité sur la distribution d'amplitude de l'ASC pour mesurer ces altérations. La seconde partie du chapitre consiste à étudier la variabilité temporelle des PE sur plusieurs relais auditifs en présence de salicylate. Au chapitre 3, nous montrons des applications de détection de pathologies à partir de l'analyse de forme d'une composante spécifique de l'ECG, l'onde P. Les pathologies concernées sont la fibrillation auriculaire et l'apnée du sommeil

Analyse de la variabilité de forme des signaux (application aux signaux électrophysiologiques)

NICE-BU Sciences (060882101) / SudocSudocFranceF

Étude du recrutement des unités motrices par analyse du signal EMG de surface

Le système nerveux central contrôle des mouvements par l activation des unités de motrices (UM), les plus petites structures fonctionnelles du muscle. Les UM produisent une activité électrique qui peut être détectée par la technique de l électromyographie de surface (EMGs). Le caractère stochastique du signal EMGs est dû principalement à la superposition des trains de potentiels d action d UM (TPAUM) (recrutement spatial), les TPAUM sont caractérisés par leurs instants de décharge (recrutement temporel), ainsi que par la forme des potentiels d action (PA), qui dépend de certains facteurs méthodologiques et de facteurs intrinsèques au muscle. Le but de cette thèse sera d étudier les possibilités et les limites d utilisation de l analyse de forme de la densité de probabilité des amplitudes (DP) du signal EMGs comme indicateur sur les stratégies de recrutement des UM et du contrôle moteur. Cette analyse semble pertinente puisque le signal EMGs est la somme de processus aléatoires ; les TPAUM. Des modifications sur ces variables devraient être perçues sur le signal composite. La contribution apportée par cette thèse se scinde en deux parties : la proposition d un modèle complet de génération qui s inspire de travaux récents issus de la littérature. Ce modèle prend en considération, pour la génération du signal EMGs, de nombreux paramètres physiologiques, anatomiques et nerveux, ainsi que la génération de la force. Cette prise en compte permet d avoir un meilleur réalisme lors de la simulation. La deuxième partie concerne plusieurs études, en simulation et en expérimental, sur l analyse des signaux EMGs monopolaires détectés sur le biceps brachial lors de contractions isométriques isotonique (force constante)/anisotonique (force graduée). L objectif est d extraire de l information sur le patron de recrutement des UM à partir de ces signaux. Dans ce contexte, nous avons testé deux approches d analyse de forme de la DP du signal EMGs qui sont la Statistique d Ordre Supérieur (SOS), et un algorithme récent, le modèle de forme noyau (CSM : Core Shape Modeling). Les résultats indiquent une forte sensibilité des descripteurs proposés pour la séparation des classes de signaux (force, niveau de synchronisation de décharge), à l effet filtrant du tissu adipeux et de la composante non propagée. L efficacité de la classification dépend d autre part de l anatomie et du nombre d UM composant le muscle. Pour les facteurs neuronaux, les deux stratégies de recrutement testées donnent les mêmes tendances avec plus de réalisme physiologique pour l une d entre elles. De plus, l analyse de forme (par SOS), dans certains cas, nous donne des informations sur l anatomie du muscle considéré, en termes de position de l UM par rapport à l électrode. En termes de performance de classification, l algorithme CSM, donne un résultat relativement meilleur que l approche SOS, que ce soit en simulation ou en expérimentation. Pour résumer, ce travail de thèse s inscrit comme une démarche exploratoire du potentiel de l analyse de forme de la DP du signal EMGs dans l extraction d information sur les modalités d activation musculaire. De nombreux efforts restent à fournir en accord avec les perspectives proposées.The central nervous system control the movement through the activation of the motors units (MUs), the smallest muscle functional structure. The MU produce electrical activity that can be detected by the technique of surface electromyography (sEMG). The stochastic nature of EMGs signal is mainly due to the superposition of trains of MU action potentials ( MUAPT) (spatial recruitment), the MUAPT are characterized by their discharge frequency (temporal recruitment) and the shape of the action potential (PA), which depends on some factors methodological and intrinsic to the muscle. The aim of this thesis is to study the possibilities and limitations of using the shape analysis of the EMGs signal s probability density function (DP) as an indicator on MU recruitment strategies and motor control. This analysis seems relevant since the EMGs signal is the sum of random processes, the MUAPT. The contribution of this thesis is divided into two parts : the proposal of a complete model generation inspired by recent work from the literature. This model takes into consideration, for the EMGs signal generation, many physiological, anatomical and nervous parameters, as well as the force generation. Such consideration allows for greater realism in the simulation. The second part concerns several studies, simulation and experimental analysis of EMGs monopolar signals detected on the biceps brachii during isometric contractions isotonic (constant force) / anisotonique (graduated force). The aim is to extract information on the pattern of MU recruitment from these signals. In this context, we tested two approaches based on the shape analysis of the EMGs signal s DP which are the Higher Order Statistics (HOS), and a recent algorithm, the Core Shape Modeling (CSM). The results indicate a high sensitivity of the proposed descriptors for separating classes of signals (force, sync level of the discharge), the filtering effect of adipose tissue and non propagating component. The efficiency of the classification depends the other hand of the anatomy and the number of MU which composed the muscle. For neuronal factors, both recruitment strategies tested give similar trends with one of them is physiologically more realistic. In addition, analysis of shape (SOS), in some cases, gives us information about muscle anatomy of the concerned muscle, in terms of MU position relative to the electrode. Concerning performance of classification, the algorithm CSM gives a result relatively better than SOS approach, either in simulation or experimentation. To summarize, this thesis is listed as an exploratory process of the shape analysis potential of the EMGs signal s DP in order to extract the information on the muscular activation s modalities. A lot of efforts are still required in accordance with the perspectives offered.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

Fast generation model of high density surface EMG signals in a cylindrical conductor volume

International audienceIn the course of the last decade, fast and qualitative computing power developments have undoubtedly permitted for a better and more realistic modeling of complex physiological processes. Due to this favorable environment, a fast, generic and reliable model for high density surface electromyographic (HD-sEMG) signal generation with a multilayered cylindrical description of the volume conductor is presented in this study. Its main peculiarity lies in the generation of a high resolution potential map over the skin related to active Motor Units (MUs). Indeed, the analytical calculus is fully performed in the frequency domain. HD-sEMG signals are obtained by surfacic numerical integration of the generated high resolution potential map following a variety of electrode shapes. The suggested model is implemented using parallel computing techniques as well as by using an object-oriented approach which is comprehensive enough to be fairly quickly understood, used and potentially upgraded. To illustrate the model abilities, several simulation analyses are put forward in the results section. These simulations have been performed on the same muscle anatomy while varying the number of processes in order to show significant speed improvement. Accuracy of the numerical integration method, illustrating electrode shape diversity , is also investigated in comparison to analytical transfer functions definition. An additional section provides an insight on the volume detection of a circular electrode according to its radius. Furthermore, a large scale simulation is introduced with 300 MUs in the muscle and a HD-sEMG electrode grid composed of 16 Â 16 electrodes for three constant isometric contractions in 12 s. Finally, advantages and limitations of the proposed model are discussed with a focus on perspective works

Speedup computation of HD-sEMG signals using a motor unit-specific electrical source model

International audienceNowadays, bio-reliable modeling of muscle contraction is becoming more accurate and complex. This increasing complexity induces a significant increase in computation time which prevents the possibility of using this model in certain applications and studies. Accordingly, the aim of this work is to significantly reduce the computation time of high-density surface electromyogram (HD-sEMG) generation. This will be done through a new model of motor unit (MU)-specific electrical source based on the fibers composing the MU. In order to assess the efficiency of this approach, we computed the normalized root mean square error (NRMSE) between several simulations on single generated MU action potential (MUAP) using the usual fiber electrical sources and the MU-specific electrical source. This NRMSE was computed for five different simulation sets wherein hundreds of MUAPs are generated and summed into HD-sEMG signals. The obtained results display less than 2% error on the generated signals compared to the same signals generated with fiber electrical sources. Moreover, the computation time of the HD-sEMG signal generation model is reduced to about 90% compared to the fiber electrical source model. Using this model with MU electrical sources, we can simulate HD-sEMG signals of a physiological muscle (hundreds of MU) in less than an hour on a classical workstation

Integral shape averaging and structural average estimation: a comparative study

International audienceClassical signal averaging is an important operation in signal processing applications but is meaningless if shape or time variability is present among the signals being averaged. Structural Average Estimation (SAE) and Integral Shape Averaging (ISA) are recent methods that deal with these types of variability by providing a "structural average" for SAE and a "mean shape signal" for ISA that can act as a complement to the classical average in signal analysis. In this paper, these two techniques are regarded from the perspective of the time warping problem. We approach ISA using a new formalism that emphasizes the theoretical connections between the two techniques. A simulation study is then carried out to compare the two methods in three kinds of time fluctuation. Two SAE algorithms are employed, namely, Dynamic Time Warping (DTW) and Self-Modeling Registration (SMR). The discussion of the results obtained in this comparison offers specific guidelines for the application-dependent use of each approach

Ensemble spontaneous activity alterations detected by CISA approach

International audienceIn this paper, we propose a method for detecting alterations in the Ensemble Spontaneous Activity (ESA), a random signal representing the composite spontaneous contribution of the auditory nerve recorded on the round window. The proposed method is based on shape analysis of the ESA amplitude histogram. For this task, we use a recent approach, the Corrected Integral Shape Averaging (CISA). Using this approach, a shape clustering algorithm is proposed to classify healthy and pathological ESA signals generated by a recent ESA model. This model allows a precise simulation of neural mechanisms occurring in the auditory nerve. The obtained results demonstrate that this shape analysis is very sensitive for detecting a small number of fibers with correlated firing, supposed to occur during a particular type of tinnitus. In comparison, the classical spectral index fails in this detection

Surface EMG-force modelling for the biceps brachii and its experimental evaluation during isometric isotonic contractions

International audienc